Ganadería de precisión, automatización y robótica en sistemas productivos integrados
Objetivo General
Generar, propiciar y gestionar innovaciones tecnológicas, en prácticas, procesos y productos de Ganadería de Precisión.
Resumen Ejecutivo
La agricultura de precisión es un sector que ha experimentado un fuerte proceso de transformación y expansión en los últimos años y la ganadería de precisión está siguiendo el mismo camino. En el mundo, las innovaciones tecnológicas contenidas bajo la expresión Precision Livestock Farming ya posibilitan realizar monitoreos, controles y trazabilidad en tiempo real, de manera continua y automatizada del ganado doméstico. A su vez, el consumo de productos de origen animal está aumentando vertiginosamente en los países en desarrollo. Los principales competidores del mercado internacional aumentan las exigencias de las gestiones sobre los protocolos de compra demandando cada vez más información de los procesos de producción. La Ganadería de Precisión (GP) es una oportunidad de relevancia nacional para lograr un salto cualitativo en la producción del sector ganadero argentino y en la exportación de sus productos. Es necesario estar, desde la investigación y la experimentación, a la vanguardia tecnológica para atender las demandas emergentes. Se torna prioritario aportar soluciones para eficientizar el uso de los recursos, disponer de datos e información, innovar en las formas de producir y gestionar, abriendo las puertas a una mayor sistematización e innovación mediante el uso de tecnologías de precisión, vinculando con universidades, organismos de ciencia y técnica y empresas del sector. Por lo tanto, este proyecto se enfoca en generar, propiciar y gestionar innovaciones tecnológicas, en prácticas, procesos y productos en GP para lograr valor diferencial en las tramas productivas y favorecer el incremento de la competitividad ganadera en distintas escalas. El proyecto prevé dar respuesta a problemáticas tanto del sector público/privado como del sector científico técnico. Abarcando temáticas estratégicas como carne, lechería, alimentación, nutrición, monitoreo y control tanto de infraestructura como de individuos. En la ganadería tradicional frecuentemente se toman decisiones basadas únicamente en la experiencia del productor. En la GP éstas se toman con base en una mayor cantidad de información. El desafío hoy es generar información para la toma de decisiones, desde tecnologías altamente integradas que intervengan desde la detección de preñez, hasta la góndola. La informatización, la automatización de procesos, la robotización y la miniaturización de tecnología permite obtener gran cantidad de datos, para propender a una mayor eficiencia y ahorro de tiempo en los procesos, a un manejo sostenible de recursos, a mitigar el impacto ambiental, mejorar la competitividad, reducir costos y potenciar el agregado de valor y la calidad de los productos. Se necesita más que nunca contar con tecnologías para sistemas ganaderos eficientes, sostenibles y tecnológicamente integrados. La GP hoy es clave para superar restricciones y aprovechar las potencialidades del sector ganadero argentino y por ende, del SAB en su conjunto.
Descripción de Problemas y Oportunidades
La ganadería tendrá que aumentar su producción para satisfacer la demanda, abriendo las puertas a una mayor automatización e innovación tecnológica mediante el desarrollo de la ganadería de precisión [1]. A su vez, los mercados son cada vez más exigentes en cuanto a la trazabilidad y procedencia de los productos; normativas de comercio de alimentos cada vez más rígidas generarán que quienes no adopten procesos controlados, trazados y den garantía de origen en góndola queden fuera de los mercados de mayor poder adquisitivo [2]. En Argentina existen esfuerzos de diversos actores del sector de ciencia y tecnología y privado que propenden a generar desarrollos de hardware y software para aportar soluciones al sector ganadero. INTA está desarrollando herramientas destinadas a dar respuestas de precisión en diferentes áreas como por ejemplo; alimentación, lechería, comportamiento [3], manejo [4][5], nutrición y consumo residual [6] entre otros. El desafío que hoy se presenta es el de generar información para la toma de decisiones, desde tecnologías altamente integradas que intervengan desde el monitoreo de la actividad reproductiva de los animales hasta la góndola. 1. Halachmi I, Guarino M. 2016. Editorial: precision livestockfarming: a “per animal” approach using advanced monitoring technologies. Animal 10:1482–83 2. Bragachini, M. 2018. Problemasy oportunidades de argentina frente a las nuevasreglas comercialesy tecnológicas agtech y bigdata queirrumpen en los procesos de bioeconomía. 17° Curso de Agricultura y Ganadería de Precisión, Manfredi, Córdoba. Disponibleen: http://bit.ly/2QL6iDM 3. Bailey, D.W.; Gross, J.E.; Laca, E.A.; Rittenhouse, L.R.; Coughenour, M.B.; Swift, D.M.y Sims, P.L. 1996. Mechanismsthat result in large herbivore grazing distribution patterns. J. Range. Manage. 49: 386-400. 4. Scarnecchia, D.L.y Kothmann, M.M. 1982. A dynamic approach to grazing management terminology. Journal of Range Management 35:262–264. 5. Fuhlendorf, S. D., D. M. Engle, R. D. Elmore, R. F. Limb, and T. G. Bidwell. 2012. Conservation of pattern and process: developing an alternative paradigm of rangeland management. Rangeland Ecology & Management, 65:579-589. 6. Alende, M.; Garro, R.; Camiletti, M.; Pordomingo, A.J Elconsumo residualen bovinos: base 17-18 fisiológica. En: Producción bovinos para carne(2013-2017) Programa Nacional de Producción Animal Alimentación de bovinos para carne. Publicación Técnica No 209, página 291-297. 7. World Bank. Research and development expenditure(% of GDP). Link: http://data.worldbank.org/indicator/GB.XPD. RSDV.GD.ZS; 2017. 8. Jukan, A.; Masip-Bruin, X.y Amla, N. 2016. Smart computing and sensing technologiesfor animal welfare: a systematic review. ACM Computing Surveys 50(1). DOI: 10.1145/3041960 9. Halachmi, I.; Guarino, M.; Bewley, J.y Pastell, M. 2019. Smart Animal Agriculture: Application of real-timesensortsto improve animal well-being and production. Annu. Rev. Anim. Biosci. 2019. 7:403–25 10. Campos de Carvalho, B 2014. Sistema de monitoramento einteligência para manejo derebanhosleiteirose automação em sistemas de produção deleite (https://www.embrapa.br/projetos). 11. Taverna, M.; Ghiano, J.; Costamagna, D.; García, K.; Walter, E. Evaluación bio-económica de un sistema lechero pastoril intensivo incorporando Tecnologías de Precisión, Ordeño Voluntario Automatizado (VMS®)y las TIC. Informe Técnico No 61. EdicionesINTA, 2018. ISSN 0325-912. 12. Garro, R. Comedoresinteligentes, innovación para la ganadería de precisión. Revista RIA – INTA. ISSN 1669-2314. ISSN 0325-8718. Disponibleen: http://ria.inta.gob.ar/contenido/comedores-inteligentes-innovacion-para-la-ganaderia-de-precision 13. Aguilar, N.M.A.; González, L.A.; Jalles da Silva, A., Koscheck, J.F., Paranhos da Costa M.J.R.; Manteca Vilanova, X.; Reis, R. Assessing the behaviour of pasture-based beef cattle by using GPS collars with built-in tilt sensors. XXXIV Encontro Anual de Etologia, organizado por la Fundação de Apoio a Pesquisa, Ensino e Extensão - Funep yel Grupo de Estudose Pesquisasem Etologia e Ecologia Animal - ETCO, realizado na Unesp/FCAV - Câmpus de Jaboticabal, Jaboticabal/SP-Brasil, p. 169, Noviembre 2016. ISSN 2525-9504. 14. Aguilar, N.M.A.; González, L.A.; Jalles da Silva, A., Koscheck, J.F., Paranhos da Costa M.J.R.; Manteca Vilanova, X.; Reis, R. Relationship between temperament and behaviour in beef cattle when kept at grassland conditions with supplementation. XXXIV Encontro Anual de Etologia
Sede del proyecto
Coordinadores
