Pol Llonch – Coordinador técnico del proyecto ClearFarm
Es licenciado en veterinaria por la Universidad Autónoma de Barcelona, donde también tiene un máster de especialización y investigación en veterinaria y ciencias alimentarias Tiene un doctorado en bienestar animal en IRTA (Instituto Recerca i Tecnología Agroalimentarias). Después trabajó durante tres años como investigador no Reino Unido, primero en Warwick y luego en Scotland Rural College.
Es diplomado por el colegio europeo de bienestar y medicina del comportamiento. Tiene publicados una media de 40 trabajos en revistas científicas y libros de ámbito internacional. A partir de 2015 empieza a trabajar en servicio de nutrición y bienestar animal de la UAB como coordinador técnico del proyecto ClearFarm.
Este proyecto ClearFarm investiga el uso de sensores en ganadería de precisión en granjas porcinas y vacuno lechero, para evaluar el bienestar animal así como el impacto sobre el medio ambiente.
¿Qué es el proyecto ClearFarm? ¿Por qué surge? ¿A que responde a su creación y qué objetivos persigue?
ClearFarm es un proyecto de innovación y investigación financiado por la Comisión Europea en el programa Horizonte 2020. Una convocatoria que se pedía de proyectos de innovación de como mejorar el bienestar de los animales que se utilizan en ganadería para alimentar a las personas y buscar métodos innovadores para mejorar el bienestar.
Este es lo objetivo principal de este proyecto, utilizar sistemas basados en ganadería de precisión que nos permitan mejorar el conocimiento sobre cómo están los animales en tiempo real e de una forma continuada.
Comentabas antes conmigo que también unos de los objetivos es valorar también el control medioambiental y económico, es decir, vamos a buscar objetivos distintos. El objetivo es bienestar en global, pero vamos a tener subjetivos, en este sentido.
Entonces, queríamos abordar el aspecto bienestar animal que el efecto preocupa la sociedad, pero no desligándolos de otros aspectos también fundamentales cómo son el impacto sobre el medio ambiente. De forma que podamos proponer estrategias de mejora que no sólo mejoren el bienestar de los animales si no que también permitan una disminución del impacto de esta ganadería.
¿Cómo enteraremos a valorar que parámetros utilizamos para llegar a estos objetivos? Vamos a entrar en detalles. Dentro de estos aspectos claves, has hablado de porcino, has hablado de rumiantes.. ¿Y la avicultura?
Bueno, nos gustaría marcar más especies. Pero yo creo que cómo podéis ver al final de esta sección, los objetivos del ClearFarm no son poco ambiciosos y por lo tanto tenemos que poner un poco el freno, ya que nos gusta siempre abarcar mucho, ¿no?
Entonces ya estáis hablando aquí que el objetivo es informar a los dos extremos de la cadena de producción, ¿verdad? Es decir, el objetivo es tener datos interesantes sobre el bienestar para el consumidor y el ganadero.
En este caso, digamos el enfoque de este proyecto del ClearFarm es digamos bivalente en el sentido que intenta a generar información, generar conocimiento, medir el bienestar animal para poder informar a dos sectores muy distintos, pero al final se están muy relacionados.
Uno es los ganaderos, los productores, aquellos que se encargan de producir los animales, de criarlos y el consumidor entendiéndolo como el extremo, no opuesto, si no al otro lado de la cadena que es quién al final va a comprar el producto y lo va a consumir.
Si han gozado de buenas condiciones de bienestar animal y al final si cubren sus expectativas de calidad ética o no, y esto que puedan utilizarse como herramienta de decisión a la hora de comprar productos por ejemplo.
Vamos paso a paso, porque quizás nuestros espectadores dicen que estamos ante un macroproyecto muy ambicioso y que además te diría complicado de ir explicando. Vamos a entrar en el proyecto. El proyecto nace y ¿Qué fases tiene este proyecto? Porque evidentemente estamos hablando de unos objetivos que son objetivos consecuentes de unas fases anteriores de recogida de datos, de evaluación, de validación, etcétera. Explícanos un poco las fases del proyecto.
El proyecto tiene una duración de cuatro años. Empezamos en octubre de 2019 y llevamos poco menos de año y medio. Ha sido un año un poco difícil para empezar un proyecto europeo que se le supone mucha interacción entre socios y tal. Pero bueno, esto es lo que nos ha tocado cómo en todo el mundo por supuesto.
Entonces, durante estos cuatro años el proyecto se divide en cuatro fases principales en nivel técnico y operativo. Son cuatro paquetes de trabajo (work packets) que se organizan de la siguiente forma:
Aquí creamos grupos de trabajo con todos estos socios que hemos nombrados. Por ejemplo, los ganaderos decían que les interesaba mucho conocer – por ejemplo en caso de ganadero de vacas – cuando una vaca empieza ha a ir coja, que es una patología muy típica en vacuno lechero. Así que, a ver qué información de los sensores podemos utilizar para informar a este ganadero sobre esta patología.
Este primer paquete de trabajo que cómo he dicho finalizó hace poco, pues generó todo lo que nosotros llamamos de la estructura de la información que queremos que contenga la plataforma que vamos a desarrollar.
Entonces, ahora empezamos los paquetes de trabajo segundo y tercero, donde vamos a las granjas y probamos cómo funcionan todos estos sensores. ¿Qué información nos están dando? Y sobre todo muy importante, como interaccionan entre ellos.
Vamos por partes Pol, porque has mencionado los socios, has mencionado el tema de la ganadería de precisión, has mencionado parámetros. Vamos a ir paso por paso para que la gente que nos está viendo también sepa quién está involucrada en este proyecto. En España, internacionalmente qué universidades, a nivel de productores y de cooperativas, quien está implicado y después pasaremos a lo que es los parámetros. Parámetros que los sensores en las granjas nos están evaluando en cada caso y en cada especie.
Estaba hablando de los cuatro paquetes de trabajo, he nombrados los tres primeros. El último que sería de explotaciones, de definir la idea que digamos al nivel de mercado tenga potencial. Al final, no olvidemos que este proyecto pretende generar un producto, algo que realmente cambie el modelo de negocio en cuanto a la información en bienestar animal. Simplemente para contextualizar este proyecto y ahora que seguimos con todos estos detalles.
Vamos a la primera fase, que es de la lista de requerimientos por parte de cada punto de la cadena de producción. La segunda fase de recogida de datos es a través de las granjas de los socios y a través de los sensores de las empresas de ganadería de precisión. Vamos hablar de estos dos aspectos, de los socios, de las universidades que han hecho la recogida de datos y están volcando toda esa información. A las empresas de ganadería de precisión y, mezclando todo esto, ¡todo tuyo!
Por otro lado, como he dicho hay también ese grupo de empresas que están relacionadas con la ganadería de precisión.
Todo esto, si entráis en la página web del proyecto www.clearfarm.eu vais a saber pues la distribución de todos estos partners con más detalles.
¡Muy bien! Entonces vamos a entrar en la fase dos, que ya tenemos lo que la ganadería, los sensores de estas empresas que son una parte de los socios, las granjas de los industriales y vamos saber en cada caso. ¿Cuáles son los parámetros que evaluamos? ¿Qué parámetros en granja de porcino? Chequeamos a nivel de comederos, tiempo en comederos, cantidad de animales por corral, en vacuno lechero… Explícame. Los bolos ruminales, el pH, un poquito de todo.
Lo primero que hecimos fue hacer una revisión sistematizada que hicimos desde la Universidad Autónoma de Barcelona junto con los finlandeses. Una revisión de todas las soluciones tecnológicas que existen en el mercado hoy en día. Nos pusimos con una compañera, Janeth, que se puso a hacer la revisión de que existe hoy en día y si lo vamos a Google por ejemplo, que nos permita medir cosas de los animales con sensores.
De esta lista que salieron centenares de soluciones distintas, al final escogimos aquellas qué para nosotros, pues eran más fiables. Habían recibido por ejemplo, validación externa de un centro independiente y ahí la lista se redujo muchísimo y vamos seleccionando un par. Sólo nos quedamos con dos sensores distintos en el caso de porcino y dos en vacuno lechero.
El otro es bolo ruminal, es un aparato que está recubierto de cerámica y tiene un dedo de largo más o menos. Este se introduce, se hace ingerir a la vaca y queda permanentemente en el rumen. Este bolo ruminal lo que nos da es información acerca de la temperatura interna del animal.
Nos da información sobre la actividad de forma constante en corral, 24 horas al día. Y el otro sensor que utilizamos en porcino es un micrófono ambiente colgado ahí en la sala de corrales. Que también utilizando análisis de sonido, por inteligencia artificial, prevé eventos de enfermedades respiratorias por ejemplo.
Imaginemos cerdos que empiezan a toser con más frecuencia. Pues esto salta la alarma conforme aquí, ahí, problemas respiratorios. Esto serían los sensores por especie que estamos utilizando y testando justo ahora empezando a recopilar datos.
Una pregunta. Estamos recopilando datos en la granja y con el consumidor hicimos su lista de requerimientos. Pero esta lista de requerimientos a mi me surge la duda, voy dando vueltas. ¿Cómo podemos evaluar qué quiere un consumidor si podemos tener un elenco, una alícuota amplia de tipo de consumidor? Es decir, el consumidor estándar, ¿Cómo habéis se evaluado un consumidor estándar para vuestra plataforma?
Esto nos lleva a la decisión de que debemos desarrollar un producto que sea flexible. En el sentido de que, podamos informar de forma distinta o en función del consumidor que tenemos delante, pero siempre pasado la información de los sensores.
Por ejemplo, si el consumidor danés está muy interesado, si los animales, las vacas tienen acceso al pasto. Pues que nuestra plataforma, pueda informar sobre esto, para el consumidor danés. Pero el consumidor italiano, está más interesado en el estado nutricional de los animales. Es decir, que sus animales no han padecido nunca hambre, pues lo podamos también informar. De alguna manera, generar una plataforma que sea flexible y adaptable a los requerimientos de cada mercado.
Para terminar la fase de recogida de datos. ¿Durante cuánto tiempo se están recogiendo datos?
Por lo tanto, este algoritmo lo tenemos que entrenar. Tenemos que darle datos para que pueda ir refinando cómo se analizan todos estos datos y los podemos ir transfiriendo. Claro, debemos pensar que una vaca, en la que estamos midiendo su comportamiento alimenticio durante todo el día, durante cada día de la semana. O sea, todas las semanas, por ejemplo una granja promedio que tenga 200 o 300 vacas esto genera muchísimos datos. Por lo tanto, integrar esto y que dé al final información no es tarea fácil.
Por lo tanto, vamos a necesitar bastante tiempo entre un año y un año y medio que vamos estar en las granjas recopilando información, contrastando, etcétera.
Para aquellos que nos están oyendo, cuando hablas de un algoritmo, ¿Qué es un algoritmo?
Al final, un algoritmo es una ecuación que permite, pues utilizando datos de distintas fuentes, hacer unos cálculos y te de por ejemplo un índice. Aquí simplificando, si lo que queremos es un índice de bienestar, basado en distintos criterios que son los que están medidos por los sensores.
Este algoritmo al final nos tiene que valer para finalmente dar un valor, ¿no? O una escala de valor.
Lo entiendo. Pero, entrar en conflicto con el planteamiento de las certificaciones de bienestar actuales, ¿o es…?
Digamos que es un cambio de paradigmas. La certificación en bienestar animal, esa que vemos por ejemplo, vamos a comprar brick de leche y vemos certificado por tal en bienestar animal o etcétera. Estas certificaciones al final responden a un modelo donde hay unos expertos, unos evaluadores que van a la granja un día concreto, se pasa un día en la granja.
Decía que es un cambio de paradigma porque, en este caso es dar una adicción continuada de cómo están los animales.
No es una adicción que pasa en una visita un día al año, en este día pueden haber ocurrido muchas cosas buenas o malas. Por lo tanto, pueden no reflejar el estado real de la granja. Entonces, si utilizamos sensores que están en la granja todo el tiempo, podemos conocer los animales como están todo el tiempo. Por lo tanto, en base a esto informar al consumidor y ojo, no nos olvidemos, al ganadero que también está muy interesado por conocer cómo están sus animales.
Pero si que vamos a desarrollar, la pretensión es desarrollar una herramienta para ponernos al servicio de las certificadoras y que sean estas las que decidan o no utilizar esta herramienta que entendemos que es más precisa que los protocolos que se utilizan hoy en día.
Me parece que es bastante complementario. Aunque, sí que es verdad que dada la complejidad de la ganadería de precisión quizás, o la inversión que se necesita en una ganadería, en una explotación para incorporar estos sensores.
Yo veo quizá, que esta plataforma en el futuro, puede «estar como un NIR». Es decir, como una centralización de información de las granjas y, que una central está barajando los datos y retorna los datos a las granjas en este sentido. Un NIR compartido, ¿no? De intentar buscar la línea y que todo sobre esta línea normativa puedan ir los ganaderos pues jugando con estos datos.
Estoy viendo esta plataforma, este proyecto y me gustaría incluso quizá algunas granjas, algunas cooperativas o integradoras que pudieran ir más allá. Incluso poner a prueba cambios de manejo, cambios de alimentación y valorar si realmente el estado sanitario y de bienestar de sus animales mejoran o empeoran, ¿no?
Si, al final lo que aquí intentaremos desarrollar es una plataforma para generar datos sobre cómo están los animales, como responden los animales al ambiente. A partir de aquí estos datos se pueden utilizar de infinitas maneras.
Al final, una de las mayores ganancias de este proyecto es que se generan tal cantidad de datos, que estos datos en función de cómo se analicen, pueden tener distintas utilidades. Aquí también pueden salir distintos modelos de negocio, nosotros hemos identificado estos dos.
Tú también sueñas, ¿has pensado más allá, a parte de la base de este proyecto? Es decir, yo comento de los cambios dentro de manejo, alimentación, instalaciones, sanitarios, etcétera. Pero tú comentas intermediarios, ¿Qué más? ¿Hacia dónde podría ir? Porque evidentemente la plataforma puede generar un big data muy importante a nivel de bienestar que puede ser muy interesante. Poder manejar en diferentes líneas de objetivos, ¿no? ¿Qué temas podríamos esperar?
Claro, fijémonos que se trata de los datos que vamos recopilando. Son datos al final de cómo reaccionan los animales a su ambiente. Sobre todo son datos de comportamiento, pero también datos fisiológicos.
Pues no se si tienes algo más a añadir. Hoy lo que hemos hablado, la verdad es que avanzado muy rápido y no creo que nos hayamos dejado nada vital de lo hablado. Aunque sí que es verdad que es muy distinto intentar explicarlo a una tercera persona que hablar un «tet-a-tet» entre tú y yo. Porque hay muchas cosas que a mi me sorprendieron también. Por el concepto ClearFarm, la transparencia, la grasa limpia, clara…
Porque el proyecto, ¿de dónde surge? ¿Quién piensa? ¿Quién hace el brainstorming?
Lo que queremos es que la etiqueta del ClearFarm entere también estos conceptos de impacto ambiental y, esto definitivamente no estaba en la idea inicial del proyecto.
Pues, yo para finalizar sólo invitaría a todos los que nos han estado oyendo y aquellos que lo hagan más tarde, que visiten la web. Porque realmente es una web muy clara, muy dinámica con un video muy explicativo y sencilla. Sencilla ahora, ahora que empieza y que supongo que poco a poco también irá avanzando a medida que todo el proyecto, la plataforma vaya creciendo. Pues Pol, muchísimas gracias como coordinador del proyecto ClearFarm, ha sido todo un placer tenerte con nosotros. A ti estamos para que lo que quieras también desde nutriNews.
Lo agradecemos a vosotros también darnos la oportunidad, también hablo aquí en nombre de Xavi Manteca que en la realidad es el coordinador del proyecto. Yo trabajo digamos, mi ámbito de trabajo es de coordinador técnico. Y, bueno, agradecerlos la oportunidad de darnos a explicar este proyecto tan ambicioso, lo sabemos.
Pero que esperemos que realmente aporte un poco mas de transparencia, un poco de luz en la producción animal. Con el fin, de mejorar la imagen que creemos que es buena y debe poder se explicar y también la eficiencia a la hora de criar animales.
¡Pues muchas gracias Pol y hasta siempre!
Muchas gracias, ¡hasta luego también!
Para seguir la entrevista completa, síguenos en Instagram:
https://www.instagram.com/tv/CMNQdR_llbx/?hl=es