Un esfuerzo a cargo de investigadores del estado brasileño de Mato Grosso do Sul para preservar una raza de ganado bovino en riesgo de extinción en el Pantanal podría desarrollar una tecnología capaz de facilitarles la vida a los criadores vacunos en general. Tras haber diseñado un sistema que, mediante el uso de la inteligencia artificial, reconoció individualmente a cada ejemplar bovino de la raza pantaneiro solamente a partir de imágenes con una precisión de hasta un 99,8 %, la startup KeroW, incubada en la Universidade Católica Dom Bosco (UCDB), en Campo Grande (Mato Grosso do Sul), trabaja para adaptar el algoritmo a otras razas como la nelore, girolando y angus, más comunes en Brasil. La idea es ofrecer una opción a los métodos de identificación tradicionales, tales como los crotales o aretes, los collares, los tatuajes de oreja y el marcado a hierro candente o yerra, ahorrándoles tiempo y dinero a los productores ganaderos y sufrimiento a los animales.
La tecnología se desarrolló durante la maestría del científico de la computación Fabrício de Lima Weber, uno de los cuatro socios de KeroW, en la Universidad Estadual de Mato Grosso do Sul (UEMS). Para diseñar el sistema, el investigador recurrió a un conjunto de técnicas computacionales específicas para el procesamiento y el análisis de imágenes, inspiradas en los procesos biológicos que tienen lugar en la corteza visual humana, conocidas como redes neurales convolucionales (RNC).
El estudio con los animales vacunos del Pantanal demostró que el modelo de arquitectura de RNC puede aplicarse a un sistema de visión computarizada para el reconocimiento automático de los animales. El proceso es similar al que se utiliza para la identificación facial de las personas, que diversos países ya han adoptado en el transporte público, en estadios y en aeropuertos (lea en Pesquisa FAPESP, edición nº 274). La identificación se lleva a cabo a partir de una base de datos registrada previamente. La diferencia reside en que, en el caso del ganado, las cámaras no solamente analizan la cara, sino también otras características del lomo, los flancos y la testa del animal.
Un artículo que describe el trabajo de Weber, bajo la dirección del médico veterinario Urbano Gomes Pinto de Abreu, de Embrapa Pantanal, y la colaboración de investigadores del Núcleo de Conservación del Bovino Pantaneiro en Aquidauana (Nubopan) de la UEMS, de la UCDB y de la Universidad Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS), fue publicado en 2020 en la revista Computers and Electronics in Agriculture.
Desde entonces, el modelo ha sido perfeccionado. “Hubo un proceso de maduración del sistema. Adoptamos tecnologías nuevas que son más veloces e insumen menos procesamiento”, dice Weber. “Además, estamos automatizando el proceso. Al principio, todo era manual. Seleccionábamos las imágenes, las clasificábamos y montábamos la base de datos. Ahora, el algoritmo hará todo eso”.
Para montar la base de datos del ganado pantaneiro, los investigadores se valieron de cuatro cámaras de monitoreo colocadas en distintos puntos de un corral. Así, se generaron miles de imágenes de un hato compuesto por 51 cabezas de ganado. Una vez concluida la recolección de imágenes, una cámara equipada con un software específico pudo identificar individualmente a cada una de las reses del grupo en pocos segundos (véase la infografía debajo).
El reconocimiento visual y automático de los animales facilita el manejo de la hacienda, permite efectuar un seguimiento del historial de cada vacuno y garantiza la trazabilidad del ganado. Informaciones tales como el lugar de origen del ejemplar, las vacunas que ha recibido, las incidencias sanitarias y la alimentación quedan a disposición de los posibles compradores y proveedores, lo que disminuye el riesgo de irregularidades en la producción y comercialización del rebaño.
Las diferentes arquitecturas computacionales que utilizan RNC y métodos de aprendizaje profundo (deep learning) están siendo utilizadas en estudios para detectar enfermedades en las plantas, clasificar organismos marinos y objetos hallados en el océano e incluso en el reconocimiento facial de cerdos. Sin embargo, según los investigadores, las investigaciones tendientes a identificar al ganado bovino mediante esta tecnología son escasas.
“Se están realizando estudios en diversas regiones del mundo en busca de la identificación de la hacienda mediante imágenes. Los que ya conocemos utilizan una tecnología basada en cámaras más avanzadas, un método que por ahora es costoso, y algunos solamente están centrados en el reconocimiento facial de los animales, lo que hace que el proceso sea difícil”, dice Weber.
“En el sistema extensivo de cría de ganado de corte vigente en Brasil, sobre todo en el caso de los cebuinos, como los de la raza nelore, resulta difícil que el animal se quede inmóvil para obtener una imagen frontal. Este constituye el mayor reto: obtener no solo el reconocimiento facial, sino también la identificación de los animales a partir de otras características, tanto cuando pastorean como en el corral”, explicó Abreu, de Embrapa.
El grupo de investigadores surmatogrosenses pretende que la tecnología sea accesible para todos, desde los mayores hasta los menores ganaderos, y que funcione incluso sin señal de internet en el campo. Los datos podrían estar disponibles en una red intranet o en un sistema basado en protocolos de comunicación inalámbrica, como bluetooth, ambos de bajo costo.
“No pretendemos llegar solamente a los grandes, sino también a los pequeños emprendedores rurales, para que puedan hacer uso de esta tecnología. La ventaja de nuestro sistema reside en las cámaras. Mientras que la mayoría de las investigaciones emplea cámaras 3D, nosotros utilizamos las 2D, de uso doméstico, que son más baratas”, relata Weber.
EmbrapaSegún las estimaciones, solamente quedan unos 500 ejemplares puros de la raza en el paísEmbrapa
El médico veterinario y ganadero Alexandre de Oliveira Bezerra, criador principalmente de nelore, en la región de Rio Verde, en Mato Grosso do Sul, ve con buenos ojos los posibles resultados concretos de esta investigación. “Es un sistema que sería de gran ayuda, sobre todo para ahorrar tiempo en la identificación de los animales”.
De Oliveira Bezerra explica que, con el método tradicional, es necesario meter al animal en un brete o cepo para realizar la marcación con un hierro candente, crotal o collar, que exige tiempo y mano de obra. “La identificación de los animales por imágenes sería excelente porque así no se necesitaría atraparlos individualmente. La cámara solamente los captaría a cada uno mientras pastan”, argumenta.
La tecnología, supone De Oliveira Bezerra, también podría aportar ventajas económicas y sanitarias. “El costo del proceso podría abaratarse. Si bien los productos convencionales que se usan para la identificación tienen un valor unitario bajo, la suma total puede ser significativa en función del volumen del hato. Además, el reconocimiento visual a distancia disminuiría el riesgo de ciertos problemas, como la inflamación de las orejas, la pérdida del crotal y los errores en la lectura de los datos”.
El equipo de KeroW aún no sabe cuándo la nueva tecnología estará a disposición del mercado. “Dependemos de las inversiones para completar el desarrollo de la innovación”, comenta la analista de sistemas Vanessa Aparecida de Moraes Weber, una de las socias de la startup y técnica de la UEMS. “Recientemente la empresa fue aprobada en un pliego público del CNPq [Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico] para la contratación de becarios con miras a desarrollar un trabajo con bovinos de la raza girolando. Estamos presentando el proyecto ante otros programas de fomento para conseguir más recursos que nos permitan adquirir equipamiento para continuar con la investigación”.
Más allá de la identificación del ganado, la startup pretende incluir en el sistema el cálculo de la masa corporal de los bovinos, siempre a partir de las imágenes captadas. Este fue el tema del doctorado de Vanessa Weber, esposa de Fabrício, en el Programa de Posgrado en Ciencias Ambientales y Sostenibilidad Agropecuaria en la UCDB. El desarrollo de tecnologías de pesaje que emplean la visión artificial también es objeto de investigaciones en empresas agrotecnológicas y universidades (lea en Pesquisa FAPESP, edición nº 284).
“Lo que diferencia mi trabajo doctoral es que utilizamos cámaras 2D con sensores RGB [que captan imágenes en colores como es nuestra visión normal], que son más accesibles, baratas y de fácil mantenimiento”, dice la investigadora. “En KeroW pretendemos explorar la funcionalidad de la estimación de masa para la toma de algunas decisiones, entre ellas, el punto óptimo de faena. También se podrá categorizar a los animales y clasificarlos automáticamente en función del aumento de peso”.
El ganado del Pantanal
Producto del cruzamiento de razas introducidas en Brasil hace cientos de años, estos animales casi han desaparecidoLos animales bovinos de la raza pantaneiro surgieron a partir del cruzamiento de 11 razas portuguesas y españolas traídas a América del Sur por los colonizadores en los siglos XVI y XVII. En el transcurso de las sucesivas generaciones, los animales adquirieron, a través de la selección natural, características adaptativas al ambiente y a las condiciones climáticas locales, como las inundaciones estacionales y las sequías prolongadas.
Aunque la raza es una sola, los distintos ejemplares presentan características muy diversas entre sí, pudiendo tener 17 tipos de cuernos, 47 variedades de pelaje y otras 14 particularidades. Con todo, el cruzamiento descontrolado más reciente, sobre todo con razas cebuinas, casi ha provocado la desaparición de los animales bovinos pantaneiros.
En un artículo publicado en la revista Computers and Electronics in Agriculture, los investigadores brasileños comentan que se calcula que solamente quedarían unos 500 ejemplares de pura raza en las haciendas de la región. En 2017, el ganado pantaneiro fue reconocido como patrimonio cultural y genético de Mato Grosso do Sul. Los institutos de investigación y enseñanza están trabajando para fomentar centros de cría de la raza y así poder preservar este patrimonio genético.
Artículos científicos
WEBER, F. L. et al. Recognition of Pantaneira cattle breed using computer vision and convolutional neural networks. Computers and Eletronics in Agriculture. v. 175. ago. 2020.
WEBER, V. A. M. et al. Cattle weight estimation using active contour models and regression trees bagging. Computers and Eletronics in Agriculture. v. 179. dic. 2020.
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