C'è molta tecnologia digitale nelle stalle da latte, a iniziare dalla sala di mungitura, dove sensori si occupano di riconoscere l'animale, misurarne la produzione, analizzarne alcuni parametri fondamentali, predire l'eventuale comparsa di patologie.
Il top si raggiunge laddove sono introdotti robot di mungitura, che svolgono il loro compito in autonomia.
Poi sensori applicati agli arti per misurare movimenti e da questi ottenere indicazioni su salute e stato fisiologico.
Non meno importanti le informazioni che giungono dal monitoraggio dell'ambiente di allevamento.
Tecnologie queste ultime che ritroviamo anche negli allevamenti da carne, dai bovini ai suini e in particolare nelle aziende avicole.
Attenti ai dati
Da questi strumenti scaturisce una imponente mole di dati e informazioni utilizzata in minima parte nelle normali condizioni di lavoro, ma che l'introduzione dell'intelligenza artificiale potrebbe trasformare in indicazioni operative capaci di imprimere una svolta al management aziendale.
Se ancora ciò non è avvenuto, o si è realizzato solo in parte, è legato alle difficoltà di identificazione degli animali.
Non bastano transponder e collari oggi in uso. C'è la necessità di riconoscere il singolo animale in ogni condizione di allevamento, quando si muove nel paddock, quando si alimenta, quando si corica in cuccetta e in ogni altro momento.
Superato questo scoglio del riconoscimento, la strada per raccogliere le altre informazioni utili all'elaborazione delle strategie (la "trasformazione"), è già tracciata.
Il nodo del riconoscimento
Se ne parla diffusamente in un recente articolo a firma di Guilhermes L. Menezes e collaboratori, pubblicato sulla rivista scientifica Animal Frontiers.
I sistemi di riconoscimento individuali si basano sull'impiego di videocamere a due o tre dimensioni.
Il mantello dell'animale può essere uno dei parametri utilizzati, ma la precisione può essere compromessa nel caso di colorazioni uniformi.
Più affidabile l'impronta del musello e ancor più l'esame della retina (vascolarizzazione retinica).
Una volta acquisita e confermata l'identità sarà possibile avere informazioni sul peso dell'animale e sul suo accrescimento, l'indice di conversione degli alimenti, la sua condizione corporea (il body condition score, utile anche ai fini della selezione).
L'elaborazione di questi parametri consentirà all'intelligenza artificiale di predire la possibile insorgenza di patologie, distinguendo da quelle dell'apparato respiratorio (misurazione atti di respirazione) o del digerente (consumo alimenti, ruminazione, metabolismo).
Non sfuggiranno nemmeno le zoppie, frequenti e insidiose nei bovini e non meno in altri animali. Stessa cosa per le mastiti, anche quando silenti.
Compiti che la sola osservazione da parte dell'uomo, oltre a essere impegnativa, non offre altrettante garanzie.
La scienza a portata di mano
Da queste informazioni si potranno ottenere non solo allerte su possibili anomalie, ma indicazioni sui rimedi da adottare.
Nello stesso modo l'intelligenza artificiale avrà accesso a modelli decisionali per guidare le scelte imprenditoriali.
L'intelligenza artificiale, opportunamente allenata a questa finalità, potrà avere accesso alla sconfinata letteratura scientifica che affronta ogni angolo remoto delle conoscenze sui temi della salute, dell'alimentazione e del management di ogni impresa zootecnica.
All'intelligenza artificiale si può chiedere di "tradurre" in un linguaggio accessibile i risultati delle ricerche scientifiche che riguardano il mondo degli allevamenti.
Verrebbe così superato lo steccato fra chi fa ricerca e chi opera sul campo.
Un percorso che può essere visto anche nella direzione opposta, offrendo ai ricercatori le indicazioni sui temi che più assillano il mondo della produzione.
Benessere e ambiente
C'è poi il grande capitolo dell'impatto ambientale degli allevamenti. Non importa quanto sia modesta la quota di gas climalteranti attribuiti alla zootecnia (poco più del 5%, conferma Ispra, Istituto Superiore per la Protezione e Ricerca Ambientale).
Ogni miglioramento in questa direzione va perseguito e salutato con soddisfazione e l'intelligenza artificiale può essere di aiuto.
Produrre di più consumando meno è quanto promettono queste nuove tecnologie ed è intuitivo il vantaggio sulle emissioni per quantità di prodotto ottenuto.
Anche un maggiore benessere animale contribuisce a questo risultato, coincidendo con una minore incidenza delle malattie e migliori condizioni di allevamento.
Un problema di incomunicabilità
L'intelligenza artificiale ha bisogno per crescere di essere allenata e di accedere a quanti più dati è possibile.
Nelle stalle, in particolare in quelle da latte, la diffusione delle tecnologie digitali è stata tumultuosa e per questo "disordinata".
Viene raccolta una mole di dati enorme, ma che soffre di incomunicabilità fra sistemi analoghi, impedendo il confronto e sottraendo all'intelligenza artificiale il suo indispensabile "cibo".
Il raggiungimento di uno standard condiviso è uno degli obiettivi che sarà necessario perseguire per imprimere un'accelerazione all'ingresso dell'intelligenza artificiale nelle stalle.
Che comunque arriverà, meglio essere pronti.
