Corderos en el punto óptimo

Lamb Ultrasound Scan (Laus) es un prototipo de herramienta que a través de una aplicación de visión artificial y machine learning es capaz de determinar el nivel de grasa que tiene un cordero, para establecer según los estándares marcados por los criadores si está en el momento óptimo para su comercialización. La aplicacióin ha sido desarrollada por el Grupo de Trabajo de Robótica de la Escuela de Ingenierías Industrial e Informática de la Universidad de León. La propuesta ha sido premiada como una de las principales novedades técnicas del sector en la Feria Internacional para la Producción Animal (Figan).

La propuesta parte de la Asociación Nacional de Criadores de Ganado Ovino de Raza Aragonesa (Angra), con la colaboración de la Universidad de Zaragoza, con la que la ULE ha trabajado ya en proyectos similares. Una cooperación de la han surgido nuevas iniciativas para resolver mediante las nuevas tecnologías los problemas que se les presentan a los ganaderos.

Uno de ellos son las pérdidas económicas que produce sacrificar a un animal que no está en su nivel óptimo de engrasamiento, lo que dificulta las ventas. Desde la asociación ganadera señalan que hasta ahora sólo podían comprobar el nivel de grasa de los corderos ya sacrificados, y si no es la adeucada no hay forma de solucionarlo. «De ahí la necesidad de poder medir el engrasamiento del animal antes de sacrificarlo».

Y ese es el problema que soluciona Laus, que permite medir el engrasamiento de los corderos en vivo. El prototipo del producto consiste en una manga que se instala en los cebaderos, y permite inmovilizar a los corderos. Así se les pesa y se obtiene el nivel de engrasamiento mediante un sistema de capura de imágenes de ultrasonidos.

Con estos datos, y basándose también en el sexo del animal, Laus dispone de un algoritmo que analiza las imágenes conseguidas y calificar a cada cordero en una escala que va desde escaso de grasa a óptimo o exceso de grasa. Esto se mide en la zona lumbar del animal, y permite al ganadero saber si es el momento óptimo para el sacrificio o es necesario modificar su alimentación.

Lo explica Virginia Riego del Castillo, del Departamento de Ingenierías Mecánica, Informática y Aeroespacial de la Universidad de León. Desde hace casi dos años realiza su tesis doctoral con una beca de la ULE, y se unió al grupo de investigación de Robótica.

«Se trata de un grupo muy heterogéneo en las disciplinas, hay personas que se dedican más a investigar la robótica social y la interacción robots-humanos, otros que estamos más enfocados a la parte de procesamiento de imagen y otro campo de actuación es el procesamiento de seguridad. Todas estas materias permiten la colaboración general en los proyectos».

Ahora realiza la tesis en visión por computador y procesamiento de imagen; y desarrolla por una parte esta investigación sobre las herramientas para pesaje y formación de los corderos, y otra que tiene que ver con el desgaste de piezas mecanizadas en procesos industriales.

En el caso de Laus la Universidad de León colabora con la Universidad de Zaragoza (ya han realizado otros proyectos conjuntos), y con grupos de ganaderos que trabajan con la raza aragonesa.

Hace un tiempo desarrollaron el proyecto Lamb Scam, sobre pesaje de corderos con una cámara, «que tuvo gran éxito. Surgieron desde entonces nuevas ideas, por ejemplo la necesidad de los ganaderos no sólo de conocer el peso de los corderos en vivo, sino el nivel de engrasamiento que tienen. Esto es vital en los cebaderos para determinar cuál es el momento óptimo de sacrificio para obtener el mayor rendimiento. El nivel de grasa es casi más importante que el peso a la hora de la comercialización».

En el proyecto Laus la Universidad de Zaragoza desarrolló el prototipo en el que se introduce al cordero, de forma que los animales pasan por una manga en el cebadero, para poder hacerles la ecografía. «En la Universidad de León hemos desarrollado la aplicación para tablets. Una app que por una parte se conecta a una báscula,que es la que nos da el peso del cordero, y por otra al ecógrafo. Con esta ecografía hacemos una captura de la grasa, en el lateral del costado. A través del procesamiento de imagen determinamos qué parte es grasa, y cuál no».

Para determinar la cantidad óptima de grasa para comercializar los corderos hay establecida una tabla, que contempla los datos de peso y también el sexo. «Se establecieron modelos de machine learning para que en cada ejemplar la aplicación determine si el animal está óptimo para llevarlo al matadero, o si está poco engrasado o lo está en exceso. Se trata también de poder hacer un seguimiento del crecimiento de los ejemplares».

El sistema tecnológico para desarrollar la aplicación de Laus utiliza un ecógrafo comercial para ganadería, que ofrece una imagen que a través de los píxeles determina las zonas blanquecinas, que son las de grasa, y las que no lo son.

 

Por otra parte la báscula se diseñó de forma manual, para el prototipo presentado a la Figan. Se utilizaron sensores y placas de arduino que se programaron para enviar los datos de la báscula a través de mensajes de USB a la tablet, para que la app devolviera el peso del ejemplar. «Era un prototipo muy básico, que hubo que perfeccionar en aspectos sencillos como la limpieza de las piezas, por ejemplo, ya que se trabaja con animales. Es necesario hacer máquinas más estancas para impedir estos problemas, pero para el prototipo servía».

Por lo que se refiere a la base de visión por computador del Lamb Ultrasound Scan «utiliza métodos bastante tradicionales, de filtros que nos permitieran sacar de la imagen cuál es la parte más brillante, la grasa, de aquellos otros elementos que para nuestro proyecto son ruido del cuerpo del animal. Para determinar cuántos milímetros de grasa tiene cada ejemplar utilizamos funciones matemáticas para poder sacar esa curvatura que da una función de escalón. Una zona de corte que a través de una escala que establece la relación entre el número de píxeles que aparecen y el volumen de grasa».

La información que ofrece la visión de computador se analiza a través de programas entrenados con machine learning. «El programa recibe desde la báscula el peso, los milímetros de grasa que registra el ecógrafo, y el sexo del ejemplar. Con todos esos datos se cruza la información con los datos previos de engrasamiento óptimo con los que se ha entrenado a la máquina, y se ofrece al ganadero el resultado de si el cordero está en un momento óptimo de grasa, o si tiene mucha o poca».

Con eso se ofrece a los ganaderos una información que es muy valiosa para la rentabilidad de sus explotaciones. «En un primer momento del proyecto se realizó también un trabajo en el que se tomaron medidas, se pesaron los corderos y se midió la grasa en vivo; y después de llevarles al matadero y limpiar todo lo excedente se le volvieron a medir los milímetros de grasa, para comprobar que los datos obtenidos a través del ecógrafo y la aplicación eran correctos. Esta es la confirmación de que el proyecto tiene una aplicación comercial eficiente».

Comercialización

El proyecto Laus parte de las uniones de ganaderos y de la Asociación Nacional de Criadores de Ganado Ovino de la Raza Rasa Aragonesa (Angra); y de momento no está comercializándose, porque lo que se ha desarrollado es un prototipo, que se ha presentado en la Figan. El objetivo es mejorar el sistema para ofrecer la mayor gama de utilidades posible.

«Los ganaderos demandan nuevas aplicaciones, por ejemplo el prototipo puede ser mejorado para otras funciones ganaderas que requieran inmovilizar a los animales, aunque de forma que sea lo más indoloro posible. Es decir, puede comercializarse para uso veterinario».

Y añade que «como en todo proyecto de inteligencia artificial, cuantos más datos pueda procesar más se perfeccionará y se optimizará en mayor medida para los usos que pretendan dársele». Por eso «seguimos trabajando en este proyecto, pero también en otras iniciativas que estamos desarrollando con estos grupos de ganaderos. Se trata de facilitar en la mayor medida posible no sólo el manejo en las explotaciones, sino las herramientas que permitan obtener una mayor rentabilidad».

Por otra parte, señala que «otro de los objetivos es que todas estas nuevas herramientas puedan utilizarse con app a través de móviles y tablets. Es decir, que los ganaderos no tengan que hacer una inversión importante en herramientas tecnológicas, sino que puedan usar las que ya tienen para gestionar nuevos usos. En resumen, obtener las mejores prestaciones tecnológicas con las herramientas digitales con las que ya cuentan, y que son sencillas y económicas».