Para leer más contenidos de NutriNews Noviembre 2023
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Consideraciones
El éxito en la producción animal está muy relacionado con la conservación de la salud, la mejora en la alimentación, el bienestar animal y la conservación y mejora del medio ambiente. Para ello, la gestión y solución de la composición de la dieta representa la estrategia más sencilla que se puede implementar a nivel de granja.
La industria ha logrado avances significativos en genética, manejo, bienestar y nutrición. Sin embargo, la adopción de estos sistemas de producción de forma inadecuada, podría en determinados momentos comprometer la salud de los animales.
| Asimismo, el fenómeno actual del cambio climático representa un desafío adicional, especialmente para la producción de rumiantes, porque durante algunos años se reduce la disponibilidad de forrajes. |
Por otro lado, el aumento de la demanda de alimentos de origen animal, de los países en desarrollo obliga a mejorar la producción y la salud de los animales.
Asimismo, en los países desarrollados la industria debe buscar e implementar continuamente estrategias nutricionales alternativas que cumplan con el deseo de los consumidores (Martin y Kadokawa, 2006).
La eficiencia alimenticia es un reflejo de la calidad de la nutrición, el desempeño reproductivo, la salud y la gestión (Bach, 2012).
Hay abundante y sólida evidencia de ensayos científicos y experiencia práctica, que indican formas fiables y provechosas de aumentar la rentabilidad de los rumiantes, mediante la optimización de la alimentación con el perfil nutricional correcto y los aditivos adicionales para piensos.
En los sistemas de producción modernos, este enfoque es aún más relevante. Las empresas han invertido en genética de alta calidad y, por lo tanto, es importante mantener estos animales, altamente eficientes, en el rebaño el mayor tiempo posible para aumento de la rentabilidad (Essl, 1998).
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La volatilidad de los precios puede tener un gran impacto en la capacidad de ajustar estratégicamente la formulación de raciones y así mantener la rentabilidad del productor.    
Sin embargo, mientras que la mejora de la eficiencia de producción sigue siendo el objetivo principal de todas las empresas ganaderas, es importante considerar que los costes de los piensos y el rendimiento de los animales, deben ser evaluados independientemente de los precios de mercado del producto terminado.
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Formulación: pasado, presente, y futuro
La formulación es el proceso de hacer coincidir los requisitos de nutrientes (necesidades) de un tipo de animal en un momento zootécnico dado, con el contenido de nutrientes de los ingredientes (materias primas) disponibles en un momento dado, de la manera más económica.
| Resumiendo: el objetivo de la formulación consiste en identificar el conjunto y la cantidad de nutrientes necesarios para maximizar la eficiencia productiva en los animales. |
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Antes de la aplicación de las técnicas de programación matemática PL, la alimentación se desarrolló sobre la base de la experiencia del ganadero, aunque no se puede utilizar para obtener resultados consistentes.
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Posteriormente para mejorar la calidad de la alimentación, se utilizaron métodos como prueba y error, método de ecuaciones simultáneas, método del cuadrado de Pearson, y el método de matriz de dos por dos.
Sin embargo, todas estas técnicas utilizan cantidades fijas y no incluyen la minimización del objetivo del coste.
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A principios del siglo XIX, se empezaron a utilizar técnicas fijas para formular la mezcla de alimentos en rumiantes:
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El método de programación lineal utiliza un valor medio (uno sólo por nutriente) en los valores analíticos para la formulación. Estadísticamente, estos valores medios se asocian con solo un 50% de confianza en el cumplimiento de los requisitos de la fórmula preparada.
En la vida real, la composición de las materias primas es muy variable, asociada a una variedad de factores que incluyen ingredientes procedentes de diferentes lugares, lotes y fuentes, la variación atribuida a los procedimientos de laboratorio y al error humano de muestreo.
| Por ejemplo, si una misma muestra de soja del mismo lote, se analiza varias veces para determinar el contenido de proteína, es muy probable que cada resultado analítico que se obtenga tendrá un valor ligeramente diferente. Los mismos análisis de muestras en diferentes laboratorios o por diferentes personas en el mismo laboratorio suelen dar lugar a valores muy variables. |
Los animales utilizan el alimento (en la mayoría de los casos) de manera eficiente cuando los nutrientes son suministrados a diario, por lo tanto, las raciones son las mismas que sus necesidades diarias. Esta ración es denominada “ración equilibrada”.
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Se deben tener en cuenta varios factores para preparar raciones balanceadas. La necesidad de optimizar la utilización eficiente de las materias primas disponibles localmente y considerar otros factores, ha llevado al desarrollo y análisis de la programación de otros modelos matemáticos.
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Se han intentado desarrollar nuevas aproximaciones para la resolución de los problemas en base a “modelos” entendiendo que son herramientas científicas que relacionan elementos y que están basadas en hipótesis; un modelo es una invención para explicar una serie de datos que queremos interpretar.
Nos ayudan a clarificar nuestras descripciones de la naturaleza y de los mecanismos implicados.
 Es claro que no todas las explicaciones son igual de válidas, unas son mejores que otras porque simplemente explican más observaciones. |
Los modelos matemáticos de nutrición de rumiantes se utilizan para formular dietas e integrar el conocimiento fisiológico de digestión y metabolismo. En general, los modelos más utilizados son empíricos y mecanísticos (fenomenológicos), cada uno con diferentes fortalezas y debilidades.
Los empíricos son modelos de investigación que pretenden obtener conocimiento a partir de la observación de la realidad, se ajustan a conjuntos de datos de «entrenamiento», y su aplicación está restringida por la información contenida en los datos de desarrollo.
Predicen cómo una variable afecta una respuesta y no por qué la afecta, por lo que no se logra entender la totalidad de un sistema, además de que puede tener menor capacidad predictiva.
Los modelos fenomenológicos de nutrición de rumiantes son causales en la naturaleza y se puede aplicar teóricamente al dibujo predicciones fuera de su dominio de calibración. Sin embargo, son deterministas por diseño y sus aplicaciones por lo general, carecen de varianza de parámetros o error de predicción en estimaciones (Baldwin, 1995; Reed et al., 2015).
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Sin embargo, en el animal rumiante, los procesos de digestión y metabolismo están estrechamente interrelacionados. |
Por el contrario, los modelos mecanicistas de animal entero relaja y llega a anular la suposición de independencia como parámetros determinantes. El comportamiento de cada subsistema se especifica simultáneamente en un solo conjunto.
Se han desarrollado modelos de nutrición de rumiantes de este tipo tales como los de Baldwin et al. (1987), Dijkstra et al. (1992), y Kebreab et al. (2002).
El uso de modelos de formulación nos da la oportunidad de equilibrar las raciones, por ejemplo, de ganado lechero, para optimizar la función ruminal, disminuir la excreción al medio ambiente y aumentar la eficiencia alimentaria. Utilizando un programa comercial evaluamos una fórmula actual.
El programa utiliza los sistemas biológicos que se plantean desde la Universidad de Cornell (CNCPS), (Cuadros 1, 2 y 3).
Con el uso de los modelos de formulación cualquiera que sea, generalmente los resultados en las granjas son:
Disminuciones en la excreción de nutrientes en el medio ambiente
Mantenimiento o mejora la producción
Disminución del coste de la alimentación
Cuando las dietas se ajustan para reducir la excreción de nutrientes, mejora la eficiencia del uso de éstos.
 Es importante señalar que la mayoría de los ajustes dietéticos realizados en los últimos años no consideraron el equilibrio de aminoácidos. Este equilibrio deberá proporcionar la capacidad de reducir aún más el nivel de proteína bruta en la dieta. |
Aprovechando la inclusión de los aminoácidos en la formulación se redujo del 5% al 22% sin impacto negativo en la producción de leche.
Al mismo tiempo la urea en leche fue de 2 a 3 unidades más baja a medida que disminuía la proteína bruta de la dieta. Con lo cual, la eficiencia del uso de nitrógeno aumenta.
Conclusiones
Existen oportunidades adicionales para realizar más cambios en la dieta y el manejo para reducir aún más la excreción de nutrientes y aumentar la eficiencia de su uso. Parece lógico que pueda haber un papel importante para la inteligencia artificial en la identificación de tecnologías modernas que actualmente ya se están implementando.
 La mejora de los modelos para la formulación de la dieta y el tamaño del rebaño ayudará a mejorar la eficiencia del uso de nutrientes y a disminuir los nutrientes proporcionados por encima de los requisitos. El aumento del uso del equilibrio de aminoácidos es un área que puede ampliarse. |
La sostenibilidad es un tema importante para el futuro de la industria. Las preocupaciones económicas, ambientales y sociales son los tres términos comunes que se utilizan para describir la sostenibilidad; sin embargo, se ha sugerido que se debe agregar el bienestar y la salud de los animales.
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La formulación de la dieta se ha basado en diseñar raciones al menor costo posible, teniendo en cuenta 
Este enfoque busca proporcionar beneficios al productor, pero también mejorar el bienestar animal y el medio ambiente. 
Los modelos matemáticos se han utilizado con mucha frecuencia para la formulación de la alimentación en los animales desde la aplicación de la programación lineal (PL). 
Con este sistema, 
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La técnica de PL se basa en el supuesto de certeza, proporcionalidad, aditividad y divisibilidad para solucionar las restricciones y obtener el mínimo coste. 
La programación estocástica, programación no lineal (PNL), fue desarrollada para incorporar la variabilidad de nutrientes de las materias primas y el margen de seguridad. 
Los modelos de requisitos, como el NRC (2001), son combinaciones factoriales de modelos estocásticos, empíricos que incorporan evaluación de errores, pero están limitados por su naturaleza estática y factorial. 
