La forma en que camina una vaca es un problema para la productividad de las granjas lecheras. Una nueva herramienta de inteligencia artificial utiliza imágenes que permiten permitir la detección temprana de las enfermedades graves y permitir que los productores de leche actúen más rápidamente.

Una enfermedad importante del ganado lechero se denomina cojera de vaca (o enfermedad de pezuña). La marcha se refiere al patrón de movimiento de las extremidades de los animales. Uno de los problemas de la enfermedad es el desarrollo de úlceras, que puede surgir debido a una infección bacteriana. La enfermedad puede poner en peligro la vida de los animales.

Una solución para ayudar a los ganaderos es detectar la enfermedad y para esto se ha desarrollado a partir de imágenes de la marcha de las vacas. Se trata de un dispositivo que consta de un analizador de imágenes y un software. Esto tomó la forma de aprendizaje automático, donde una serie de imágenes ayudó a un programa informático a “aprender” los signos y síntomas de la enfermedad. La herramienta ahora tiene una precisión del 99 por ciento.

El analizador de imágenes y el programa informático han sido desarrollados por el profesor Yago Yasushi del Instituto de Investigación Científica e Industrial de la Universidad de Osaka. El proyecto fue apoyado por el profesor Nakada Ken de la Universidad Rakuno Gakuen. El objetivo era llegar a algo relativamente simple de usar, en forma de escáner de mano que un ganadero podría desplegar rápida y fácilmente. La tecnología podría ser, según los investigadores, el primer paso hacia la ‘cowhouse inteligente’.

Los métodos actuales para detectar la cojera en las vacas dependen de señales visuales y de la experiencia del personal encargado en las granjas. Esto incluye mirar algunos puntos anatómicos como el arco trasero. Para hacer el proceso visual más preciso, los investigadores han ideado un método de análisis de imagen que utiliza un Kinect impermeable y a prueba de polvo. Este es un sensor basado en cámara que puede medir la distancia a un objeto. Cientos de imágenes de vaca se utilizaron para permitir que el software para aprender los diferentes tipos de andar y para resaltar lo que eran una preocupación.

En una nota de investigación, el profesor Yagi afirma: “Nuestros logros marcarán el inicio de las técnicas para monitorear las vacas usando análisis de imagen con inteligencia artificial”.

Para la siguiente parte de la investigación relacionada con la vaca, el profesor Yagi tiene como objetivo desarrollar una máquina automática de ordeño y robot de alimentación.

Fuente : Digital Journal