La Cattolica di Piacenza presenta "Digital Livestock"

Il 9 novembre presso la sede di Piacenza dell’Università Cattolica del Sacro Cuore, all'interno delle attività di disseminazione di Spoke 6, progetto bandiera Formidabilæ, si è tenuto il seminario “Digital Livestock”, tenuto da Joao Dorea, Assistant Professor in Precision Agriculture and Data Analytics alla University of Wisconsin-Madison, e dal suo dottorando Rafael Ferreira. I due ricercatori sono arrivati a Piacenza per installare presso l’azienda sperimentale CERZOO speciali videocamere in grado di registrare in real-time la condizione corporea delle bovine da latte. 

L’algoritmo che permette di ottenere il risultato è stato sviluppato proprio dal gruppo di Dorea, ed ha un prezioso valore informativo perché legato allo stato di salute, al benessere e alle performance produttive. Le videocamere verranno usate in CERZOO per ottenere una diagnosi precoce di eventuali squilibri metabolici nelle bovine da latte nel periparto. 

La visita di Dorea e Ferreira è stata anche una preziosa occasione di formazione e scambio scientifico, avvenuti nel corso del seminario e rivolto principalmente agli studenti, ricercatori e docenti dell’ateneo. Il prof. Dorea ha presentato i vantaggi della zootecnia di precisione (precision livestock farming, PLF), che, grazie a diverse tipologie di sensori, permette di ottenere su larga scala, in real-time, in modo automatizzato e non invasivo dati misurati a livello di singolo animale, oppure relativi a management e ambiente. In questo ambito, la ricerca di Dorea si focalizza soprattutto sui sistemi di computer vision, che permettono di estrarre informazioni quantitative da video o immagini digitali grazie agli algoritmi di intelligenza artificiale. Uno dei vantaggi è che il formato video/immagine può essere usato per estrarre molte più informazioni rispetto al singolo sensore indossato dall’animale (installato ad esempio sugli arti, sul collare o sulla marca auricolare), che rileva un solo tipo di dato. Le immagini utilizzate possono essere di diversa natura, come RGB, a infrarossi, termiche o di profondità. Nel corso del seminario, sono stati presentati alcuni metodi di deep learning per analizzare le immagini, identificare gli animali e monitorarne la condizione o il comportamento. 

Le prime applicazioni pratiche dell’analisi di immagine hanno riguardato per lo più il calcolo del peso corporeo e dello stato di ingrassamento sulla base di misure biometriche in bovini e suini, ma hanno poi velocemente interessato diversi aspetti del settore zootecnico. Il gruppo guidato dal prof. Dorea ha per esempio sviluppato e testato algoritmi per il monitoraggio del comportamento alimentare, il calcolo della frequenza respiratoria nelle bovine da latte soggette a stress da caldo e la stima di un punteggio di locomozione sulla base dell’analisi del cammino dell’animale e all’angolatura di diverse articolazioni per identificare problemi podali. Inoltre, tramite immagini iperspettrali è possibile stimare la granulometria dei foraggi e della dieta delle bovine. Tra le applicazioni, anche quella di poter predire alcune delle patologie tipiche del periparto. Immagini registrate dalle videocamere sono state utilizzate per calcolare lo stato di ingrassamento degli animali prima del parto e predire il rischio di insorgenza di chetosi subclinica in avvio di lattazione. 

Tutte queste tecniche possono avere importanti risvolti operativi nel management aziendale, anche a tutela del benessere animale. La zootecnia di precisione ha grandi potenzialità in svariati ambiti del settore lattiero-caseario, per migliorare efficienza, sostenibilità e tracciabilità dei prodotti di origine animale.