USO DE ALGORITMOS MATEMÁTICOS PARA PREDECIR LAS VACAS QUE TENDRÁN MASTITIS
La ‘2022 National Mastitis Council Anual Meeting’ sirvió de escenario para presentar las iniciativas que se están aplicando en algunas partes de Estados Unidos. Estos proyectos tratan de elevar la tecnología de las granjas para aumentar las posibilidades de predicción de problemas como la mastitis en la producción lechera.
Campo Galego
Las nuevas tecnologías están enfocadas al uso de algoritmos y clasificaciones estadísticas. La aplicación de técnicas de ‘machine learning’ acompañada de una integración de datos de diferentes orígenes ayuda a una anticipación de la mastitis clínica, en tanto a la identificación de animales con alto riesgo durante la primera lactancia, como a la predicción continuada. La aplicación de algoritmos también permite reducir el uso de antimicrobianos y, por lo tanto, de costes del animal. El Programa de Implementación expuesto por el veterinario e investigador en Cornell University (Estados Unidos), Mark J. Thomas, refleja el escaso margen de error que existe en vacas seleccionadas por algoritmo con posibilidad de contraer mastitis, y las tratadas en realidad.
El ‘cerebro lechero’
La recolección de diferentes tipos de datos en varias granjas y su gestión mediante el uso de técnicas de ‘machine learning’ fue uno de los horizontes abordados en el ‘National Mastitis Council Anual Meeting’ de Estados Unidos celebrado recientemente. El análisis en tiempo real integrando datos es un sistema que funciona consistente y permanentemente. La aplicación de determinados algoritmos puede permitir conseguir una predicción prematura de mastitis clínica, entre otras. 
La idea parte de un proceso que Victor Cabrera, investigador de la Universidad de Wisconsin, denomina ‘cerebro lechero’, por el cual si parte de la recolección de datos en diferentes partes y fincas lecheras que son transferidos a un sistema central. Una vez recibidos, la computadora transforma esas cifras y las homogeneiza, agrupándolas y clasificándolas para un posterior servicio analítico aplicado. El resultado es una información con un valor adicional con aportes de una información abierta online.
¿Cómo se consigue llegar a ese resultado final que puede permitir prever ciertas intervenciones?
El ‘cerebro lechero’ sigue un proceso piramidal que parte de la base de crear un CIN, una red de innovación coordinada que alinea el desarrollo del servicio de cursos. Posteriormente es necesario crear el AgDH, un prototipo que colecta, agrega y difunde datos de múltiples sistemas a granjas lecheras. Un tercer paso sería la conformación del propio ‘cerebro lechero’, esto es, un conjunto de módulos analíticos que hasta el servicio de agregación de ciertos datos disponibles para proveer información del trabajo realizado. Por último, habría que ejecutar un programa de extensión para controlar todo el sistema.
Las herramientas de decisión que brinda este proceso tienen una triple vertiente: pueden ser descriptivas por representar un tablero de la situación actual; predictivas, a cara descubierta la proyección que lleve cara el futuro, o prescriptivas, es decir, propuestas de acciones para actuar sobre determinados problemas. Según Victor Cabrera, ‘este es el ejemplo de cómo diversas fuentes de datos pueden ser usadas para tener más valor’.
Este gráfico explica el funcionamiento de la integración de datos de granjas El ‘cerebro lechero’ se presenta como una herramienta planificada que permite niveles de decisión en tres términos: corto u operacional; medio o táctico, y medio o estratégico.
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