Como usar a intelixencia artificial para mellorar a rendibilidade dunha explotación leiteira?

O uso da monitorización individualizada dos animais foi estendéndose nos últimos anos pola maioría das explotacións lácteas, pero novas tecnoloxías como a Intelixencia Artificial están irrumpindo no sector e permiten sacar maior proveito aos datos obtidos.

O uso da IA para a toma de mellores decisións nas granxas lácteas é xa unha realidade, e o director do Instituto Lácteo Catalán e investigador na Universidade de Lleida, Álex Bach, afirma que os algoritmos se imporán nos próximos anos ao permitir a gandeiros e técnicos facer predicións acertadas sobre a evolución do rabaño e os distintos escenarios posibles.

“O que facemos habitualmente é mirar os datos deste mes, sexan de produción ou reprodutivos, e comparámolos cos do mes pasado ou co mesmo mes do ano pasado. Necesitamos un cambio de mentalidade para comezar a mirar cara adiante e non para atrás, porque xestionar as granxas analizando datos cara atrás é como conducir un coche mirando polo retrovisor”, compara.

Xestionar as granxas analizando datos cara atrás é como conducir un coche mirando polo retrovisor

“Debemos mirar ao presente e ao futuro e non tanto ao pasado; temos que anticiparnos. Facemos moitos esforzos en detectar patoloxías en vez de dedicar eses esforzos a previlas”, insiste.

Con todo, indica, “a intelixencia artificial non vai substituír en ningún caso ao técnico, senón que é unha ferramenta para o técnico e o gandeiro”, asegura. Os algoritmos, afirma, poden ser de gran axuda para decidir o nivel de produción óptimo dunha granxa, realizar axustes na alimentación e cambiar as racións con maior frecuencia, así como para establecer lotes con alimentación diferenciada e asignar os animais aos distintos lotes en función do gasto en alimentación e a produción esperada.

Para que produción formular a ración?

Álex asegura que existen decisións básicas no día a día dunha granxa láctea para as que o uso da Intelixencia Artificial (IA) pode resultar útil e que unha delas é fixar un obxectivo de produción en función do potencial das nosas vacas e o achegue nutricional.

“Cando formulas a ración para máis litros dos que as nosas vacas están producindo, non necesariamente gañaremos máis diñeiro, porque non todas as vacas responden producindo máis leite cando damos unha ración máis cara e, aínda producindo máis, podes ter máis leite no tanque pero menos diñeiro no peto ao facer unha ración máis cara”, advirte.

Pode pasar que ao facer unha ración máis cara teñas máis leite no tanque pero menos diñeiro no peto

“É unha decisión transcendental decidir para que produción formulamos a ración, porque unha ración para 22 kg de leite custa 218 €/tonelada, pero para 35 kg xa sobe a 278 € e para 50 kg dispárase a 334 €”, exemplifica.

“A nutrición das vacas baséase nun único modelo (o NRC 2001, o NASEM 2021 ou o INRA), pero cando se inviste en achegar máis nutrientes na ración non todas van responder con máis leite e non sempre o aumento da leite producida compensa o incremento de custo de alimentación xerado”, insiste Álex.

Cando cambiar a unha vaca de lote?

O investigador catalán é partidario de dividir o rabaño en lotes para tentar axustar a nutrición achegada ás súas necesidades. “Moitas veces dá medo facer grupos de animais en produción con racións diferentes porque a dúbida está en cando debo cambiar unha vaca de lote. A intelixencia artificial pode axudarnos niso”, asegura.

“Dinos, por exemplo, que agora é o momento de cambiar unha vaca ao lote de baixa produción porque, aínda que co cambio de alimentación nos vaia dar 2 litros menos de leite ao día, nos fará gañar máis diñeiro porque o que come é máis barato”, explica.

A intelixencia artificial pode axudarnos a decidir cando é o momento adecuado para cambiar unha vaca ao lote de baixa produción

“Nós somos os que debemos decidir, somos os xestores. Non debemos deixar que sexan as vacas as que decidan canto comen ou canto producen”, argumenta.

Canto concentrado dar no robot?

“Os robots de muxidura ofrecen unha oportunidade inmensa para facer alimentación de precisión”, recoñece Álex, pero considera que “é un erro o que se estivo facendo ata agora de dar ata 8 kg de penso á vaca no robot”, porque, di, “non sempre os come e, por tanto, unha vez máis é de novo a vaca a que está xestionando a granxa en vez de nós”, asegura.

É un erro dar 8 kg de concentrado no robot, a miña recomendación é dar como máximo 2 kg

Por iso recomenda dar como máximo 2 kg de concentrado por cabeza no robot de muxidura, axustando o resto da ración no pesebre en función dos distintos lotes de animais. “Para que a alimentación de precisión sexa precisa, ten que ser repetida. Se un día a vaca nos come 8 kg no robot e ao día seguinte 6 kg, non é alimentación de precisión”, insiste.

Para que dando menor cantidade de penso as vacas atopen o incentivo suficiente para ir muxirse ao robot, Álex propón estratexias como diferenciar o concentrado que se achega no robot de muxidura do que se integra na ración unifeed.

Podemos formular unha ración moi enerxética no pesebre e gardarnos a proteína para o robot; con medio kg de soia é suficiente para que a vaca acuda a muxirse

“Podemos dar unha ración base no pesebre con forraxe e moita enerxía, por exemplo fariña de millo, e gardarnos a proteína para o robot, que é o máis apetecible para a vaca. Por exemplo, reservar a soia, que ademais é o máis caro, para dar no robot en función do nivel de produción da vaca. Se facemos iso, con medio kg de soia é suficiente para que unha vaca acuda ao robot”, asegura.

Monitorización continua

Os pequenos axustes diarios son os que marcan a diferenza e poden mellorar a rendibilidade da explotación, facéndoa máis eficiente e rendible, asegura. “Dun día para outro a humidade do silo cambia; non serve formular a ración unha vez ao mes e esquecerse dela. Non debemos ter medo a cambiar a ración cada 3 días con pequenos axustes que nos farán gañar máis diñeiro”, defende.

Dun día para outro a humidade do silo cambia; non serve formular a ración unha vez ao mes e esquecerse dela

A tecnoloxía actual mediante intelixencia artificial é capaz de propoñer esas modificacións grazas a ferramentas como algoMilk, que é un programa informático de algoritmos para mellorar a formulación da ración. “Non é unha substitución do nutrólogo, é unha axuda para o nutrólogo”, insiste.

Non debemos ter medo a cambiar a ración cada 3 días con pequenos axustes que nos farán gañar máis diñeiro

A monitorización dos animais en produción foi universalizándose nos últimos anos na maioría das explotacións. Con todo, moitas delas teñen aínda carencias noutros lotes de animais. “É necesario ter máis datos da recría. A ninguén se lle ocorre hoxe producir leite sen saber canta leite dá cada vaca e con todo atrévemonos a criar xovencas sen ter datos, cando unha báscula custa 5.000 euros e págase soa en pouco tempo”, asegura.

Integración e optimización de datos

A integración de datos dos distintos dispositivos tecnolóxicos de medición existentes nunha granxa (sistema de muxidura, colares de monitorización, software de xestión agrícola, etc.) segue sendo a grande materia pendente das distintas ferramentas dispoñibles.

A integración automática e a tempo real de todos os datos relevantes dunha explotación é aínda hoxe en día unha materia pendente

Un problema habitual é saber que datos utilizar e cal é o seu grao de veracidade. “Os datos que manexemos deben ser reais. Non hai peor cousa que tomar decisións baseadas en datos erróneos; para iso prefiro non ter datos”, afirma Álex.

“Existen problemas que xeramos os técnicos facendo as preguntas erróneas ao gandeiro. Por exemplo, o intervalo entre partos é o dato máis inútil que hai; non serve para nada porque non conta o que pasa. O intervalo entre partos é un valor maquillado ou sesgado que sempre é mellor que a realidade, pois as vacas que abandonaron o rabaño (por problemas reprodutivos, baixa produción, etc.) non forman nunca parte deste índice”, razoa.

O intervalo entre partos é o dato máis inútil que hai; non serve para nada porque non conta a realidade da granxa

Ademais, engade, “o intervalo entre partos informa de algún problema reprodutivo que ocorreu na granxa hai como mínimo 9 meses atrás e, por tanto, pouco se pode facer agora para corrixilo”. “O custo por litro de leite é outra métrica que non serve para tomar decisións”, asegura, porque non ten en conta o prezo de venda da leite.

“Eu non pregunto nunca a unha granxa canto leite produce, senón canto diñeiro gaña”

Público asistente no auditorio da Facultade de Veterinaria de Lugo

A produción de leite mellorou considerablemente en termos de xenética, nutrición, saúde e manexo nas últimas décadas, pero a renovación das métricas que se usan para xestionar as granxas é unha oportunidade para seguir mellorando a eficiencia do sector.

Á hora de xestionar unha explotación láctea, Álex recomenda deixar de basearse en datos produtivos para ter en conta datos económicos. “Eu nunca pregunto a unha granxa canta leite produce, senón canto diñeiro gaña. O ingreso ou marxe sobre o custo de alimentación (ISCA) é o que che dá a rendibilidade da explotación, o que estou gañando”, asegura.

Un indicador crucial na produción de leite é o marxe sobre os custos de alimentación (ISCA)

O ISCA calcúlase multiplicando o leite vendida polo seu prezo e restándolle o consumo multiplicado polo custo do alimento. “Parece sinxelo, pero é difícil de calcular”, advirte Álex, porque ás veces non se cuantifican con exactitude algúns parámetros.

Por exemplo, o custo da ración está estimado en función duns valores teóricos de cada un dos seus ingredientes, pero as cantidades reais mesturadas no carro poden variar lixeiramente e non se pesan nin se cuantifican habitualmente cifras como a cantidade de silo rexeitado ou en mal estado.

O custo de alimentación é difícil de calcular porque normalmente existen desviacións respecto á ración teórica ao confeccionar o carro unifeed

“O ISCA debería medirse a diario, porque se temos que corrixir algo na nosa granxa, canto máis tardemos, máis diñeiro estaremos perdendo”, argumenta. “Do mesmo xeito que un gandeiro mira a produción de leite diaria, debería mirar tamén o ISCA diariamente, tendo en conta só o que comen en forraxe e concentrado o grupo de vacas que está producindo leite, sen ter en conta as secas e xovencas. Outra cousa é a economía da granxa, onde hai que ter todo en conta. Pero o indicador diario hai que facelo simple, só co grupo de vacas en lactación, tendo en conta canta leite nos dan e canto nos comen”, argumenta.

O ISCA debería ser tamén un parámetro relevante á hora de descartar animais. “Partimos da base de que todas as vacas que temos no establo teñen un ISCA positivo, é dicir, fánnos gañar diñeiro, en maior ou menor cantidade, pero non deberiamos ter no noso establo vacas con ISCA negativo”, asegura.

Se temos unha vaca con 200 días en leite que aínda non está preñada e decidimos seguir inseminándoa temos que ter en conta que esa vaca vai estar seca, sen producir, moito tempo

Por iso, di, “se temos unha vaca con 200 días en leite que aínda non está preñada e decidimos seguir inseminándoa, temos que ter en conta que esa vaca vai estar seca moito tempo, sen producir, e que, igual que nos pasa a nós, cando unha vaca está no paro moito tempo despois cústalle moito volver empezar a traballar”, compara.

Pénsase habitualmente que as novas tecnoloxías de análise de datos están pensadas para granxas de gran tamaño, pero Álex asegura que “o importante non é o tamaño, senón a mentalidade dos gandeiros e a vontade de progresar a partir da analítica obxectiva de datos técnicos”.

De feito, razoa, “tomar unha decisión equivocada sobre, por exemplo, inseminar unha vaca nunha granxa pequena ten maiores repercusións que equivocarse nunha granxa grande, porque os erros dilúense co tamaño da explotación (hai máis vacas para compensar a perda económica dunha decisión errónea sobre un animal individual)”, argumenta.

A produción de leite basearase cada vez máis en modelos específicos dinámicos para cada granxa porque aumentos de produción non sempre resultan en maiores retornos económicos

“O futuro está aquí e a produción de leite basearase cada vez máis en modelos específicos dinámicos para cada granxa e menos nun modelo estático único. Hai xa case cinco anos que apareceu algoMilk, que foi a plataforma pioneira no campo de integrar, procesar e analizar con intelixencia artificial as explotacións de leite e que xa está presente en nove países, pero están xa aparecendo outras plataformas similares. Estamos vivindo unha revolución parecida á que ocorreu cando apareceron os carros mesturadores, ou máis recentemente, a incorporación do xenoma na xestión das explotacións”, prognostica.