Avance de la alimentación de precisión para la determinación de la eficiencia alimentaria en porcino de cebo

La alimentación de precisión se posiciona como una alternativa a los sistemas tradicionales de alimentación en grupo con un mismo alimento. Su implementación en granja requiere de elementos altamente tecnificados, un alto nivel de digitalización y del efectivo tratamiento de la información. La posibilidad de obtener medidas individualizadas del animal nos permite determinar la eficiencia del animal en cualquier momento de su periodo de engorde.

En los sistemas tradicionales de alimentación intensiva de engorde en cerdos, todos los animales se alimentan de la misma manera. Generalmente se emplean tres o cuatro fases, donde en cada una de ellas se utiliza un único pienso y cuya concentración de proteína varía a la baja en cada fase. Así, a todos los animales, se les proporciona la misma concentración de nutrientes en la dosis suministrada, la cual se ha formulado para satisfacer las necesidades de la mayoría de los animales más exigentes o los menos eficientes con el fin de maximizar el crecimiento del grupo en su conjunto. Debido a que, dentro de una población, cada animal difiere en su potencial de crecimiento y tiene unos propios requisitos nutricionales, proporcionar alimentos muy ricos a aquellos animales que, de por sí, ya son eficientes y no necesitan ser alimentados con concentraciones de nutrientes elevadas, resulta en un desperdicio de insumos y en un exceso de nutrientes excretados, ya que el animal no es capaz de asimilar el exceso de dichos nutrientes.

La necesidad de transformar el actual sistema de alimentación en uno más eficiente, productivo y sostenible, ha llevado a la búsqueda de nuevas estrategias de producción. En el ámbito de la producción animal, una de esas estrategias que está cobrando especial importancia es la alimentación de precisión (AP), que se fundamenta en el uso e implementación de tecnología para el monitoreo y control continuo del animal. Haciendo uso de sistemas avanzados de decisión (DSS), es posible proporcionar la cantidad y calidad ideal de alimento para satisfacer las necesidades del individuo de forma dinámica. Un sistema más eficiente – al optimizar el uso del pienso – y más sostenible – al reducir el contenido de carga nitrogenada en el purín –, debería resultar en un aumento de rentabilidad en la explotación.

La alimentación de precisión (AP) consiste en proporcionar a cada animal una correcta cantidad de alimento, con una adecuada composición de nutrientes en la dieta suministrada, para optimizar el crecimiento del animal. Ésto se puede lograr utilizando dos piensos con concentraciones proteínicas diferentes, a lo largo de todo el engorde. Al utilizar dos piensos, es posible realizar múltiples mezclas en la dieta diaria con concentraciones diferentes de proteína, que es el nutriente de referencia, permitiendo aportar a cada animal las necesidades óptimas para su crecimiento.

Actualmente, la práctica de la AP en cerdo de cebo sólo se lleva a cabo a nivel experimental, ya que es necesario disponer de elementos altamente tecnificados capaces de suministrar la mezcla de esos dos piensos. Para ello se requiere de dispositivos capaces de medir la performance de cada individuo. La identificación del animal es clave para monitorizar al animal en las estaciones alimentadoras electrónicas. El uso de tecnología RFID ha resultado ser muy efectiva para esa función, pese a que supone un coste añadido para el ganadero. No obstante, actualmente se impulsan proyectos de investigación para sustituir estos dispositivos por tecnologías menos invasivas que, mediante imagen y en conjunción con inteligencia artificial (IA), podrían ser capaces de reconocer al animal, pero ésto todavía está en el ámbito de la investigación.

La estación de alimentación es el elemento más importante en la granja ya que proporciona al animal el alimento en una dosis y calidad personalizada. La medida del pienso suministrado puede obtenerse mediante dosificadores volumétricos controlados por tiempo o por sistemas más complejos y costosos que consisten en pesar la dosis a suministrar. Estas estaciones pueden almacenar líneas de información que contienen el número de identificación del animal, la fecha y hora de la visita y la cantidad de alimento suministrado. La monitorización del animal puede complementarse con otros dispositivos capaces de medir in situ a) el peso del animal, ya sea mediante básculas o estimándolo mediante análisis de imagen, por fotogrametría o visión artificial; o b) su actividad motora, medida mediante sensores de fuerza o por tracking, a través de visión artificial.

La AP es una estrategia de manejo con la que se considera mejor la variabilidad individual y tiene como objetivo mejorar la eficiencia del animal. Hoy en día, el Índice de Conversión (IC) es el principal parámetro que determina cuán rentable es una granja porcina. Es un indicador comúnmente utilizado que representa la eficiencia del animal en transformar el pienso ingerido en carne.

En granjas con sistemas de alimentación tradicionales, cuando este parámetro es calculado, el pienso ingerido suele calcularse contabilizando la cantidad de pienso utilizado en los silos, mientras que el peso producido suele determinarse mediante el peso del camión que transporta los animales a matadero o mediante la canal obtenida en matadero aplicándole un rendimiento. No obstante, este índice no deja de ser representativo para todo el grupo y además es calculado de forma imprecisa.

Con un sistema de AP, este indicador puede ser calculado diariamente y para cada animal. Ésto es así ya que el sistema es capaz de extraer la información involucrada en las dos variables con las que se calcula el IC, eso es el consumo diario, registrado por el robot alimentador, y el peso del animal, estimado por la báscula/cámara.

La utilización de estos dispositivos, que generan diariamente grandes cantidades de datos sobre el individuo, necesita ser procesada adecuadamente si quiere utilizarse para el cálculo del IC. Aunque parte de dicha información pueden ser extraída de forma fácil y rápida, como es el consumo diario, ya que es una variable acumulativa, otras variables, como el peso del animal, necesitan un procesamiento más complejo, como el filtrado, suavizamiento y detección de datos inexistentes para un periodo.

Como ejemplo, en la figura 1 se muestran los datos de peso diarios de un animal (id23) adquiridos mediante una báscula instalada en la estación alimentadora. Al ver todos esos puntos lo primero que nos preguntamos es, si todas las medidas son correctas, teniendo en cuenta además que el peso instantáneo de un animal varia a lo largo del día. Unos datos incoherentes podrían hacer que el cálculo del IC fuera impreciso. Para contestar a esa pregunta suelen utilizarse umbrales – basados en técnicas estadísticas – que determinan si una medida puede considerarse correcta.

Además del filtrado, otro problema muy común en la toma de datos individualizados es la ausencia de éstos. Volviendo a la figura 1, observamos un periodo en el que no existen registros de ese animal (días 60 a 70). En estos casos, es necesario indagar un poco más en los datos. Así, si cruzamos los datos con los de consumo (figura 2b), se observa que la ingesta del animal disminuyó, resultando en muy pocas visitas a la estación alimentadora, lo que provocó que no se generaran medidas de peso.

La determinación del valor diario es otro aspecto que debe considerarse, ya que ese valor es utilizado como input tanto en el cálculo de la eficiencia (IC) como en el modelo de decisión (DSS), que calcula las necesidades diarias. Diferentes técnicas pueden emplearse para determinar ese valor, desde la más simple, como un promedio, hasta utilizar técnicas basadas en IA.

Por ejemplo, en la figura 2a y figura 3a están representados los a) datos diarios de un animal, resultantes de realizar un promedio (+), b) datos diarios resultantes de utilizar metodologías avanzadas en base a series temporales y su promedio (••), y c) datos diarios resultantes de utilizar técnicas de IA (-). El uso de uno u otro dependerá de para qué usemos ese dato.

Por ejemplo, si deseamos conocer el peso real del animal en cualquier momento, el valor más representativo debería ser el de la línea punteada roja. Podría ser utilizado para calcular el IC diario, aunque el técnico debería ser consciente de las fluctuaciones diarias al calcular el IC, ya que este índice es sensible a la variación de cualquiera de las dos variables. Incluso podríamos obtener valores negativos si el cálculo se realiza usando la ganancia diaria.

Por otro lado, si deseamos utilizar el valor de peso para que el DSS calcule las necesidades nutricionales del animal, posiblemente sea más correcto utilizar el valor de peso potencial (línea azul), ya que esos valores expresan mejor el crecimiento normalizado del animal, como si éste no hubiera estado sometido a condicionantes externos (en este ejemplo, un problema sanitario). Este valor expresaría la potencialidad de crecimiento del animal. Obviamente, este valor potencial se asemejará más al valor estimado real cuanto mejores sean las medidas observadas, como ocurre en el animal id29 de la figura 3a. Aunque en general las medidas del animal id29 son consideradas excelentes, hay días en las que el peso medido es inferior al esperable, por ejemplo, en los días 17, 41 ó 87. En estos casos, el uso del peso potencial podría ser más adecuado que usar el peso estimado real del animal y podría ser una buena alternativa frente a fluctuaciones en las medidas reales de peso.

Un buen proceso de extracción y análisis de los datos es clave para una correcta estimación de la eficiencia del animal. Una ventaja importante que se presenta al obtener datos de forma diaria es que es posible conocer la historia de ese animal. Cuando los datos del animal son consistentes a lo largo de todo el engorde, no debería haber diferencias importantes al estimar la eficiencia usando las variables de consumo y peso calculadas con distintos métodos.

En la figura 4 está representado el IC global usando el consumo real y tres pesos calculados de diferente manera, anteriormente mencionados. Lo primero que observamos es que el IC no difiere mucho entre los tres métodos. Además, el IC es similar a partir del día 40.

Por otro lado, si observamos la figura 5, aunque el IC tampoco difiere demasiado entre los tres métodos – sólo usando el peso potencial, el IC aumenta ligeramente –, sí es posible observar cambios en la evolución diaria del indicador. Usando el peso potencial, que se mantiene estable cuando los datos son ausentes, se observa una disminución del IC cuando disminuye el consumo del animal. Éste hecho podría utilizarse para detectar anomalías en los datos. Adicionalmente, la curva de recuperación del IC podría contener información valiosa para cuantificar el efecto compensatorio ocurrido sobre este animal equivalente a un periodo con alimentación restrictiva.

Las limitaciones de los sistemas tradicionales de alimentación intensiva en cerdos, donde la uniformidad en la dieta conduce a una menor eficiencia de recursos alimenticios, ha llevado a la búsqueda de nuevas estrategias de alimentación. La alimentación de precisión, basada en tecnologías avanzadas para monitorear y controlar individualmente a cada animal, busca optimizar el uso de pienso y mejorar la eficiencia del animal. El tratamiento de datos desempeña un papel crucial cuando se desea cuantificar la eficiencia del animal. El correcto procesado de grandes cantidades de información diaria sobre el consumo y peso hace que sea posible calcular el Índice de Conversión (IC) de cada animal a lo largo de todo su periodo de engorde.