Ordeñar vacas para obtener datos, no solo productos lácteos

anejar grandes rebaños de manera eficiente sería difícil, quizás incluso imposible, sin los últimos avances en computación y automatización. La mayoría de las lecherías ahora tienen salas de ordeño y compartimientos de establos libres asociados, que duplican o triplican la producción por hora-hombre. Las unidades de ordeño se separan automáticamente para reducir los problemas de salud de las ubres y mejorar la calidad de la leche, mientras que los transpondedores de identificación de las vacas permiten a los granjeros registrar automáticamente los datos de producción.

El avance tecnológico importante más reciente que influye en la industria láctea de EE. UU. Es el desarrollo de sistemas de ordeño automáticos, o ordeñadores «robóticos».

En el Kellogg Dairy Center de la Universidad de Connecticut, utilizamos ordeñadores robóticos y otros sensores para monitorear 100 vacas y su entorno físico. A través de este trabajo, lanzado esta primavera, esperamos monitorear el comportamiento y la salud de las vacas individuales en tiempo real para mejorar la eficiencia de la producción y el bienestar animal.

Big data y vacas

Los ordeñadores robóticos pueden cosechar leche sin la participación de los humanos. De hecho, las vacas deciden cuándo ser ordeñadas, ingresando a la máquina sin supervisión humana directa. El sistema robótico identifica automáticamente a la vaca y aplica un spray desinfectante para los pezones antes de que un brazo robótico adhiera la pezonera para ordeñar.

Eso es muy diferente del ordeño de sala, donde los gerentes deciden cuándo ordeñar las vacas, generalmente tres veces al día. Cada unidad de ordeño robotizada sirve de 50 a 55 vacas.

Dado el alto precio de las primeras versiones de los ordeñadores robóticos y el gran tamaño de los rebaños estadounidenses, las lecherías estadounidenses tenían un interés mínimo en los ordeñadores robóticos antes de 2010. Sin embargo, el número de sistemas de ordeño automático en el país aumentó a más de 2.500 unidades en 2013, principalmente debido a las mejoras en el diseño de los modelos más nuevos. En todo el mundo, actualmente hay más de 35.000 sistemas de ordeño automático en funcionamiento.

Estas máquinas más nuevas no solo han mejorado en la recolección de leche de manera eficiente, sino que tienen la capacidad adicional de recopilar una mayor cantidad de información sobre la producción, la composición de la leche y el comportamiento de las vacas. Eso permite a los productores tomar decisiones de manejo más informadas.

Con sistemas de ordeño robóticos, las vacas dirigen el espectáculo. Ellos deciden cuándo comer, rumiar, descansar o ser ordeñados. También necesitan pasar menos de una hora al día siendo ordeñados; antes de los ordeñadores robóticos, el ordeño a menudo tomaba de tres a cinco horas por día.

Queríamos saber: ¿Qué están haciendo el resto del día? ¿Cómo afecta ese comportamiento la producción o sirve para indicar el estado de salud? Por sí solas, las unidades de ordeño no pueden recopilar ese tipo de información, lo que sería muy útil para descubrir temprano si una vaca en particular está desarrollando un problema de salud.

Nuestro «cow-CPS», un sistema ciberfísico que incluye a las vacas, ordeñadores robóticos, cámaras de video y otros sensores, rastreará los datos de nuestras vacas en todo momento. Eso nos dirá, entre otras cosas, adónde van las vacas cuando no están siendo ordeñadas; cuando deciden comer, descansar o realizar otras actividades; y la composición de su leche. Los sensores colocados dentro del cuerpo incluso nos dirán el pH dentro de uno de sus estómagos, lo que podría ser un indicador clave de cualquier problema digestivo.

Optimización de las lecherías

Esperamos que todos estos datos nos permitan tomar decisiones oportunas a nivel de vaca individual, algo que no es fácil de hacer en grandes rebaños. Esta «producción lechera de precisión» podría ayudarnos a comprender cómo las actividades de una vaca individual (comer, estar de pie, descansar, ordeñar) afectan su producción de leche, la calidad de la leche y su salud.

Planeamos analizar los datos con la ayuda del aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial que puede encontrar patrones en grandes cantidades de información. La computadora comparará los datos con un modelo de cómo debería funcionar la lechería en condiciones ideales. Nuestro modelo captura características críticas de desempeño – calidad y productividad de la leche – así como también limitaciones relevantes, como la salud individual y el estado reproductivo.

A medida que opera la lechería, los datos en tiempo real nos permitirán evaluar qué tan lejos está nuestra granja real de la ideal. Luego, podemos combinar esta información con un algoritmo de optimización matemática para determinar exactamente cómo debemos modificar o ajustar el proceso. Por ejemplo, el algoritmo puede sugerir ajustar el tipo de goteo del pezón, el contenido nutricional del alimento o la cantidad de tiempo que cada vaca pasa alimentándose.

Esperamos que nuestro trabajo permita a los productores lecheros de los EE. UU. Manejar mejor las vacas individuales en un entorno grupal, no solo para mejorar la producción de leche , sino también para reforzar la salud de las vacas .

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