Inteligencia artificial para identificar pérdidas de alimento en ganadería

La inteligencia artificial comienza a abrir nuevas posibilidades para mejorar el manejo de los alimentos destinados a la producción animal. Una herramienta desarrollada por investigadores vinculados al National Animal Nutrition Program (NANP), en Estados Unidos, busca ayudar a los productores a identificar prácticas que podrían ocasionar pérdidas de alimento o reducir su valor nutricional durante la cosecha, el almacenamiento, el procesamiento y el suministro al ganado.

La iniciativa responde a uno de los desafíos económicos de las explotaciones pecuarias: aprovechar al máximo los nutrientes disponibles en las materias primas y los forrajes. Las pérdidas no se producen únicamente cuando el alimento se desecha o queda fuera del alcance de los animales. También pueden ocurrir cuando las condiciones de conservación y manejo afectan su calidad, disminuyen la disponibilidad de nutrientes o dificultan su aprovechamiento.

La herramienta, denominada Feed Value Loss Risk Assessment Tool, utiliza aprendizaje automático para evaluar diferentes prácticas de manejo y estimar el riesgo relativo de pérdida de valor del alimento. Su objetivo es proporcionar información que ayude a identificar puntos críticos y a orientar las decisiones de los productores.

Una herramienta digital para evaluar el manejo de los alimentos

El sistema utiliza un modelo de aprendizaje automático conocido como Random Forest, que analiza múltiples variables para estimar cómo determinadas condiciones de manejo pueden relacionarse con un mayor riesgo de pérdida.

La evaluación contempla distintas etapas de la cadena de alimentación, entre ellas la cosecha, el almacenamiento, el procesamiento, la mezcla, la distribución y el manejo del alimento en el comedero. En su fase inicial, la herramienta se centra especialmente en los ensilajes, aunque también contempla el manejo del heno y los granos.

El usuario introduce información sobre las prácticas utilizadas en su explotación. A partir de esos datos, el sistema genera una puntuación que permite identificar condiciones asociadas con un riesgo relativamente alto o bajo de pérdidas.

Una de las posibilidades del modelo es comparar escenarios. El productor puede modificar determinadas variables de manejo y observar cómo cambia la estimación del riesgo. Esto facilita la evaluación de alternativas antes de introducir cambios en la explotación.

Sin embargo, existe una distinción importante: la puntuación no mide directamente cuántos kilogramos de alimento se han perdido ni calcula el porcentaje real de nutrientes desperdiciados. Se trata de una evaluación del riesgo basada en la información suministrada y en las relaciones identificadas por el modelo.

¿Por qué las pérdidas de alimento afectan la rentabilidad ganadera?

La alimentación representa una parte importante de los costos de producción en los sistemas pecuarios. Cuando un forraje pierde calidad o una parte de la ración no se aprovecha adecuadamente, el productor puede terminar pagando por nutrientes que no llegan a convertirse en producción animal.

En los sistemas lecheros, por ejemplo, una conservación deficiente del ensilaje puede comprometer la calidad del alimento disponible para las vacas. En la producción de carne, las pérdidas pueden incrementar la cantidad de materia prima necesaria para sostener una determinada ganancia de peso.

El problema también tiene implicaciones para la formulación de dietas. Cuando cambia la composición nutricional de un ingrediente, la ración finalmente suministrada puede diferir de la prevista por el nutricionista. Esto dificulta mantener un aporte constante de energía, proteína y otros nutrientes.

Por ello, reducir las pérdidas requiere observar tanto la cantidad de alimento conservada como su calidad. La gestión adecuada de la humedad, el almacenamiento, la manipulación y la distribución contribuye a proteger los recursos destinados a la alimentación animal.

Del análisis del riesgo a las decisiones en la explotación

La herramienta pretende funcionar como un apoyo para la toma de decisiones, no como un sustituto de la experiencia del productor o del asesoramiento técnico. Sus resultados deben interpretarse junto con las condiciones específicas de cada explotación y, cuando corresponda, con análisis de laboratorio.

Un riesgo elevado puede justificar una revisión de las prácticas de conservación, el estado de las instalaciones o los procedimientos de suministro. No obstante, las medidas correctivas deben responder a la causa concreta del problema y no únicamente a una puntuación automatizada.

Los investigadores señalan que el desarrollo y la evaluación de la aplicación continúan. Será necesario comprobar cómo se comportan sus estimaciones frente a las pérdidas observadas en explotaciones reales y qué tan útiles resultan las recomendaciones en diferentes sistemas productivos.

Para Latinoamérica, esta línea de investigación resulta relevante por la diversidad de condiciones climáticas y modelos de producción existentes en la región. Los sistemas basados en pasturas, los corrales de engorda y las explotaciones lecheras intensivas afrontan desafíos distintos en cuanto a disponibilidad de forrajes, conservación y aprovechamiento de materias primas.

La aplicación de inteligencia artificial podría facilitar una evaluación más sistemática de estos procesos, siempre que los modelos se validen para las condiciones en las que se utilizarán. El reto no consiste solamente en incorporar tecnología, sino en convertir los datos en mejoras verificables en el manejo de los alimentos.

Fuente: National Animal Nutrition Program: aplicación de inteligencia artificial para el manejo de alimentos