{"id":450971,"date":"2022-09-09T15:44:02","date_gmt":"2022-09-09T18:44:02","guid":{"rendered":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/?p=450971"},"modified":"2022-09-09T15:44:02","modified_gmt":"2022-09-09T18:44:02","slug":"una-empresa-brasilena-crea-un-sistema-de-identificacion-del-ganado-con-camaras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/una-empresa-brasilena-crea-un-sistema-de-identificacion-del-ganado-con-camaras\/","title":{"rendered":"Una empresa brasile\u00f1a crea un sistema de identificaci\u00f3n del ganado con c\u00e1maras"},"content":{"rendered":"

Un esfuerzo a cargo de investigadores del estado brasile\u00f1o de Mato Grosso do Sul para preservar una raza de ganado bovino en riesgo de extinci\u00f3n en el Pantanal podr\u00eda desarrollar una tecnolog\u00eda capaz de facilitarles la vida a los criadores vacunos en general. Tras haber dise\u00f1ado un sistema que, mediante el uso de la inteligencia artificial, reconoci\u00f3 individualmente a cada ejemplar bovino de la raza pantaneiro solamente a partir de im\u00e1genes con una precisi\u00f3n de hasta un 99,8 %, la startup<\/em> KeroW, incubada en la Universidade Cat\u00f3lica Dom Bosco (UCDB), en Campo Grande (Mato Grosso do Sul), trabaja para adaptar el algoritmo a otras razas como la nelore, girolando y angus, m\u00e1s comunes en Brasil. La idea es ofrecer una opci\u00f3n a los m\u00e9todos de identificaci\u00f3n tradicionales, tales como los crotales o aretes, los collares, los tatuajes de oreja y el marcado a hierro candente o yerra, ahorr\u00e1ndoles tiempo y dinero a los productores ganaderos y sufrimiento a los animales.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda se desarroll\u00f3 durante la maestr\u00eda del cient\u00edfico de la computaci\u00f3n Fabr\u00edcio de Lima Weber, uno de los cuatro socios de KeroW, en la Universidad Estadual de Mato Grosso do Sul (UEMS). Para dise\u00f1ar el sistema, el investigador recurri\u00f3 a un conjunto de t\u00e9cnicas computacionales espec\u00edficas para el procesamiento y el an\u00e1lisis de im\u00e1genes, inspiradas en los procesos biol\u00f3gicos que tienen lugar en la corteza visual humana, conocidas como redes neurales convolucionales (RNC).<\/p>\n

El estudio con los animales vacunos del Pantanal demostr\u00f3 que el modelo de arquitectura de RNC puede aplicarse a un sistema de visi\u00f3n computarizada para el reconocimiento autom\u00e1tico de los animales. El proceso es similar al que se utiliza para la identificaci\u00f3n facial de las personas, que diversos pa\u00edses ya han adoptado en el transporte p\u00fablico, en estadios y en aeropuertos (lea en <\/em>Pesquisa FAPESP, edici\u00f3n n\u00ba 274<\/em><\/a>). La identificaci\u00f3n se lleva a cabo a partir de una base de datos registrada previamente. La diferencia reside en que, en el caso del ganado, las c\u00e1maras no solamente analizan la cara, sino tambi\u00e9n otras caracter\u00edsticas del lomo, los flancos y la testa del animal.<\/p>\n

Un art\u00edculo que describe el trabajo de Weber, bajo la direcci\u00f3n del m\u00e9dico veterinario Urbano Gomes Pinto de Abreu, de Embrapa Pantanal, y la colaboraci\u00f3n de investigadores del N\u00facleo de Conservaci\u00f3n 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<\/em>.<\/p>\n

Desde entonces, el modelo ha sido perfeccionado. \u201cHubo un proceso de maduraci\u00f3n del sistema. Adoptamos tecnolog\u00edas nuevas que son m\u00e1s veloces e insumen menos procesamiento\u201d, dice Weber. \u201cAdem\u00e1s, estamos automatizando el proceso. Al principio, todo era manual. Seleccion\u00e1bamos las im\u00e1genes, las clasific\u00e1bamos y mont\u00e1bamos la base de datos. Ahora, el algoritmo har\u00e1 todo eso\u201d.<\/p>\n

Para montar la base de datos del ganado pantaneiro, los investigadores se valieron de cuatro c\u00e1maras de monitoreo colocadas en distintos puntos de un corral. As\u00ed, se generaron miles de im\u00e1genes de un hato compuesto por 51 cabezas de ganado. Una vez concluida la recolecci\u00f3n de im\u00e1genes, una c\u00e1mara equipada con un software<\/em> espec\u00edfico pudo identificar individualmente a cada una de las reses del grupo en pocos segundos (v\u00e9ase la infograf\u00eda debajo<\/em>).<\/p>\n<\/div>

\n \n \n \n <\/picture>Rodrigo Cunha<\/span><\/div>
\n

El reconocimiento visual y autom\u00e1tico 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 alimentaci\u00f3n quedan a disposici\u00f3n de los posibles compradores y proveedores, lo que disminuye el riesgo de irregularidades en la producci\u00f3n y comercializaci\u00f3n del reba\u00f1o.<\/p>\n

Las diferentes arquitecturas computacionales que utilizan RNC y m\u00e9todos de aprendizaje profundo (deep learning<\/em>) est\u00e1n siendo utilizadas en estudios para detectar enfermedades en las plantas, clasificar organismos marinos y objetos hallados en el oc\u00e9ano e incluso en el reconocimiento facial de cerdos. Sin embargo, seg\u00fan los investigadores, las investigaciones tendientes a identificar al ganado bovino mediante esta tecnolog\u00eda son escasas.<\/p>\n

\u201cSe est\u00e1n realizando estudios en diversas regiones del mundo en busca de la identificaci\u00f3n de la hacienda mediante im\u00e1genes. Los que ya conocemos utilizan una tecnolog\u00eda basada en c\u00e1maras m\u00e1s avanzadas, un m\u00e9todo que por ahora es costoso, y algunos solamente est\u00e1n centrados en el reconocimiento facial de los animales, lo que hace que el proceso sea dif\u00edcil\u201d, dice Weber.<\/p>\n

\u201cEn el sistema extensivo de cr\u00eda de ganado de corte vigente en Brasil, sobre todo en el caso de los cebuinos, como los de la raza nelore, resulta dif\u00edcil que el animal se quede inm\u00f3vil para obtener una imagen frontal. Este constituye el mayor reto: obtener no solo el reconocimiento facial, sino tambi\u00e9n la identificaci\u00f3n de los animales a partir de otras caracter\u00edsticas, tanto cuando pastorean como en el corral\u201d, explic\u00f3 Abreu, de Embrapa.<\/p>\n

El grupo de investigadores surmatogrosenses pretende que la tecnolog\u00eda sea accesible para todos, desde los mayores hasta los menores ganaderos, y que funcione incluso sin se\u00f1al de internet en el campo. Los datos podr\u00edan estar disponibles en una red intranet o en un sistema basado en protocolos de comunicaci\u00f3n inal\u00e1mbrica, como bluetooth<\/em>, ambos de bajo costo.<\/p>\n

\u201cNo pretendemos llegar solamente a los grandes, sino tambi\u00e9n a los peque\u00f1os emprendedores rurales, para que puedan hacer uso de esta tecnolog\u00eda. La ventaja de nuestro sistema reside en las c\u00e1maras. Mientras que la mayor\u00eda de las investigaciones emplea c\u00e1maras 3D, nosotros utilizamos las 2D, de uso dom\u00e9stico, que son m\u00e1s baratas\u201d, relata Weber.<\/p>\n

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Embrapa<\/span>Seg\u00fan las estimaciones, solamente quedan unos 500 ejemplares puros de la raza en el pa\u00edsEmbrapa<\/span><\/p><\/div>\n

El m\u00e9dico veterinario y ganadero Alexandre de Oliveira Bezerra, criador principalmente de nelore, en la regi\u00f3n de Rio Verde, en Mato Grosso do Sul, ve con buenos ojos los posibles resultados concretos de esta investigaci\u00f3n. \u201cEs un sistema que ser\u00eda de gran ayuda, sobre todo para ahorrar tiempo en la identificaci\u00f3n de los animales\u201d.<\/p>\n

De Oliveira Bezerra explica que, con el m\u00e9todo tradicional, es necesario meter al animal en un brete o cepo para realizar la marcaci\u00f3n con un hierro candente, crotal o collar, que exige tiempo y mano de obra. \u201cLa identificaci\u00f3n de los animales por im\u00e1genes ser\u00eda excelente porque as\u00ed no se necesitar\u00eda atraparlos individualmente. La c\u00e1mara solamente los captar\u00eda a cada uno mientras pastan\u201d, argumenta.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda, supone De Oliveira Bezerra, tambi\u00e9n podr\u00eda aportar ventajas econ\u00f3micas y sanitarias. \u201cEl costo del proceso podr\u00eda abaratarse. Si bien los productos convencionales que se usan para la identificaci\u00f3n tienen un valor unitario bajo, la suma total puede ser significativa en funci\u00f3n del volumen del hato. Adem\u00e1s, el reconocimiento visual a distancia disminuir\u00eda el riesgo de ciertos problemas, como la inflamaci\u00f3n de las orejas, la p\u00e9rdida del crotal y los errores en la lectura de los datos\u201d.<\/p>\n

El equipo de KeroW a\u00fan no sabe cu\u00e1ndo la nueva tecnolog\u00eda estar\u00e1 a disposici\u00f3n del mercado. \u201cDependemos de las inversiones para completar el desarrollo de la innovaci\u00f3n\u201d, comenta la analista de sistemas Vanessa Aparecida de Moraes Weber, una de las socias de la startup<\/em> y t\u00e9cnica de la UEMS. \u201cRecientemente la empresa fue aprobada en un pliego p\u00fablico del CNPq [Consejo Nacional de Desarrollo Cient\u00edfico y Tecnol\u00f3gico] para la contrataci\u00f3n 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 m\u00e1s recursos que nos permitan adquirir equipamiento para continuar con la investigaci\u00f3n\u201d.<\/p>\n

M\u00e1s all\u00e1 de la identificaci\u00f3n del ganado, la startup<\/em> pretende incluir en el sistema el c\u00e1lculo de la masa corporal de los bovinos, siempre a partir de las im\u00e1genes captadas. Este fue el tema del doctorado de Vanessa Weber, esposa de Fabr\u00edcio, en el Programa de Posgrado en Ciencias Ambientales y Sostenibilidad Agropecuaria en la UCDB. El desarrollo de tecnolog\u00edas de pesaje que emplean la visi\u00f3n artificial tambi\u00e9n es objeto de investigaciones en empresas agrotecnol\u00f3gicas y universidades (lea en <\/em>Pesquisa FAPESP, edici\u00f3n n\u00ba 284<\/em><\/a>).<\/p>\n

\u201cLo que diferencia mi trabajo doctoral es que utilizamos c\u00e1maras 2D con sensores RGB [que captan im\u00e1genes en colores como es nuestra visi\u00f3n normal], que son m\u00e1s accesibles, baratas y de f\u00e1cil mantenimiento\u201d, dice la investigadora. \u201cEn KeroW pretendemos explorar la funcionalidad de la estimaci\u00f3n de masa para la toma de algunas decisiones, entre ellas, el punto \u00f3ptimo de faena. Tambi\u00e9n se podr\u00e1 categorizar a los animales y clasificarlos autom\u00e1ticamente en funci\u00f3n del aumento de peso\u201d.<\/p>\n

El ganado del Pantanal
\n<\/strong>Producto del cruzamiento de razas introducidas en Brasil hace cientos de a\u00f1os, estos animales casi han desaparecido<\/em><\/p>\n

Los animales bovinos de la raza pantaneiro surgieron a partir del cruzamiento de 11 razas portuguesas y espa\u00f1olas tra\u00eddas a Am\u00e9rica del Sur por los colonizadores en los siglos XVI y XVII. En el transcurso de las sucesivas generaciones, los animales adquirieron, a trav\u00e9s de la selecci\u00f3n natural, caracter\u00edsticas adaptativas al ambiente y a las condiciones clim\u00e1ticas locales, como las inundaciones estacionales y las sequ\u00edas prolongadas.<\/p>\n

Aunque la raza es una sola, los distintos ejemplares presentan caracter\u00edsticas muy diversas entre s\u00ed, pudiendo tener 17 tipos de cuernos, 47 variedades de pelaje y otras 14 particularidades. Con todo, el cruzamiento descontrolado m\u00e1s reciente, sobre todo con razas cebuinas, casi ha provocado la desaparici\u00f3n de los animales bovinos pantaneiros.<\/p>\n

En un art\u00edculo publicado en la revista Computers and Electronics in Agriculture<\/em>, los investigadores brasile\u00f1os comentan que se calcula que solamente quedar\u00edan unos 500 ejemplares de pura raza en las haciendas de la regi\u00f3n. En 2017, el ganado pantaneiro fue reconocido como patrimonio cultural y gen\u00e9tico de Mato Grosso do Sul. Los institutos de investigaci\u00f3n y ense\u00f1anza est\u00e1n trabajando para fomentar centros de cr\u00eda de la raza y as\u00ed poder preservar este patrimonio gen\u00e9tico.<\/div>\n

Art\u00edculos cient\u00edficos
\n<\/strong>WEBER, F. L. et al.<\/em> Recognition of Pantaneira cattle breed using computer vision and convolutional neural networks<\/a>. Computers and Eletronics in Agriculture<\/strong>. v. 175. ago. 2020.
\nWEBER, V. A. M. et al<\/em>. Cattle weight estimation using active contour models and regression trees bagging<\/a>. Computers and Eletronics in Agriculture<\/strong>. v. 179.\u00a0 dic. 2020.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Es una tecnolog\u00eda que reconoce individualmente a cada animal con un 99,8 % de precisi\u00f3n","protected":false},"author":468,"featured_media":450976,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[192],"tags":[268,312],"coauthors":[778],"class_list":["post-450971","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia-es","tag-agropecuaria-es","tag-innovacion"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/450971","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/468"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=450971"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/450971\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":450994,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/450971\/revisions\/450994"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/450976"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=450971"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=450971"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=450971"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=450971"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}