No hay puertas cerradas ni restricciones a la hora de aplicar los avances en el mundo de la tecnología en los diferentes ámbitos, y desde luego, tampoco queda ajeno el sector de la ganadería. En una economía de mercado, las vacas representan un valioso activo que, gestionado convenientemente, puede proporcionar pingües beneficios a la empresa que lo explota. Sin embargo, la gestión de un elemento tan numeroso como el ganado no resulta fácil, y es aquí cuando llegan el big data y la inteligencia artificial al rescate.

Los ganaderos se enfrentan a una cantidad tal de variables, que resulta muy complejo tomar decisiones, y en algo tan cuantioso, una mínima alteración en los datos puede resultar fatal, o por el contrario, suponer un gran incremento en los ingresos. Y esto es lo que ha logrado un grupo de ganaderos japoneses, que ha aplicado la explotación masiva de los datos para conocer el momento óptimo de inseminación de sus vacas.

Un grupo de ganaderos japoneses ha aplicado la explotación masiva de los datos para conocer el momento óptimo de inseminación

“Las vacas son un activo que produce carne y leche”, explica Joseph Sirosh, responsable del área bautizada en Microsoft como Machine Learning, “y es un activo caro de mantener” ¿Qué hace un directivo del coloso de Redmond hablando de vacas? “Al final, cualquier compañía trabaja con datos”, explica el propio Sirosh, y en esta relación de coste-beneficio, los ganaderos pueden jugar con dos variables: prevenir problemas de salud para minimizar la muerte del ganado y mejorar el éxito de la reproducción del mismo.

Es esta segunda variable la que trae más de cabeza a los profesionales del sector. Hasta la fecha, los ganaderos daban palos de ciego intentando acertar con el momento ideal para la inseminación en la época de celo, alcanzando unos porcentajes de éxito relativamente bajos. Con la mera observación a pie de campo del comportamiento de las hembras, lograban alcanzar una tasa de acierto en el celo pocas veces superior al 50%. Y con el inconveniente añadido que los movimientos de la res que sugieren el celo, tienen lugar durante la noche.

Cómo Microsoft destina su inteligencia artificial a inseminar vacas

Movimientos analizados en la nube

Sin embargo, la misma firma que alumbró en su día a Windows, ha logrado aumentar este ratio al 95%, es decir, que el sistema alertaba con un escasísimo margen de error el estado de celo de las vacas, logrando incrementar la tasa de natalidad hasta el 66%. Microsoft ha trabajado codo con codo con Fujitsu para dar con un patrón que determinara con fiabilidad el celo de las vacas, y lo que resulta más interesante, la manera de alertar al ganadero.

El sistema de Microsoft ha logrado aumentar la tasa de natalidad en un 66%

El sistema ha sido bautizado como GyuHo y se compone de un pequeño dispositivo que se coloca en la pata del animal, enviando inalámbricamente los pasos que da. Esta información llega a los servidores de Azure en la nube donde se comienza un análisis en tiempo real. Si la vaca comienza a moverse durante la noche intensamente, el sistema determina que ha entrado en celo y envía una alerta al móvil del ganadero, que sabe exactamente qué hembra se encuentra receptiva con los índices de precisión que antes hemos comentado.

Pero esta explotación masiva de la información dio con otro valioso elemento: la correlación entre las horas de inseminación y el género del animal engendrado. Sí, el big data regaló esta forma de seleccionar machos o hembras en función de las necesidades específicas del periodo de la explotación. Asimismo, GyuHo permitió alertar al ganadero de posibles enfermedades (medidas también gracias a los patrones mostrados por los pasos) con margen suficiente para intervenir a tiempo.

Raquel Durá, responsable de Microsoft España, explica a Teknautas que los ganaderos recuperan en poco tiempo la inversión del sistema, y por otro lado, este es escalable según las necesidades y dimensiones de la explotación. “Todo empieza con una pregunta”, explica Sirosh en referencia al origen de GyuHo: “un ganadero preguntó si no podía optimizar su explotación de alguna manera”, y a partir de ese punto entran en acción el análisis de los datos y los modelos matemáticos que anuncian con precisión milimétrica, los momentos claves para la explotación óptima del negocio. O como ellos mismos dicen, “el internet de las vacas”.

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