Revisión de la Literatura sobre Aplicaciones Tecnológicas para Monitorear y Evaluar la Salud y el Bienestar de los Terneros
Autores: Silva, Flávio G.; Conceição, Cristina; Pereira, Alfredo M. F.; Cerqueira, Joaquim L.; Silva, Severiano R.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Revisión de la Literatura sobre Aplicaciones Tecnológicas para Monitorear y Evaluar la Salud y el Bienestar de los Terneros
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Zootecnia
Palabras clave
Ganadería de precisión
Terneros lecheros
Sistemas automáticos de alimentación con leche
Acelerómetros 3D
Termografía infrarroja
Algoritmos de aprendizaje automático
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 6
Citaciones: Sin citaciones
La investigación sobre la agricultura de precisión en ganado (PLF) está aumentando rápidamente y ha mejorado la calidad de vida de los agricultores, el bienestar animal y la eficiencia de producción. La investigación sobre PLF en terneros lecheros es aún relativamente reciente, pero ha crecido en los últimos años. Los sistemas automáticos de alimentación con leche (AMFS) y los acelerómetros 3D han sido las tecnologías más utilizadas en terneros lecheros. Sin embargo, otras tecnologías han ido surgiendo en la investigación sobre terneros lecheros, como la termografía infrarroja (IRT), cámaras 3D, bolos ruminales y sistemas de análisis de sonido, que no han sido debidamente validadas y revisadas en la literatura científica. Así, con esta revisión, nuestro objetivo fue analizar el estado del arte de las aplicaciones tecnológicas en terneros, centrándonos en los terneros lecheros. La mayor parte de la investigación se centra en la tecnología para detectar y predecir problemas de salud en los terneros y monitorear indicadores de dolor. Los comportamientos de alimentación y descanso a veces se han asociado con los niveles de salud y bienestar. Sin embargo, aún no hay una opinión consensuada, ya que otros factores, como la cantidad de leche, pueden afectar estos comportamientos de manera diferente. La investigación que empleó un enfoque de multi-tecnología mostró mejores resultados que la investigación centrada en una sola técnica. Integrar y automatizar diferentes tecnologías con algoritmos de aprendizaje automático puede ofrecer más conocimiento científico y potencialmente ayudar a los agricultores a mejorar la salud, el rendimiento y el bienestar de los terneros, si las aplicaciones comerciales están disponibles, las cuales, según el conocimiento de los autores, no lo están en este momento.
Descripción
La investigación sobre la agricultura de precisión en ganado (PLF) está aumentando rápidamente y ha mejorado la calidad de vida de los agricultores, el bienestar animal y la eficiencia de producción. La investigación sobre PLF en terneros lecheros es aún relativamente reciente, pero ha crecido en los últimos años. Los sistemas automáticos de alimentación con leche (AMFS) y los acelerómetros 3D han sido las tecnologías más utilizadas en terneros lecheros. Sin embargo, otras tecnologías han ido surgiendo en la investigación sobre terneros lecheros, como la termografía infrarroja (IRT), cámaras 3D, bolos ruminales y sistemas de análisis de sonido, que no han sido debidamente validadas y revisadas en la literatura científica. Así, con esta revisión, nuestro objetivo fue analizar el estado del arte de las aplicaciones tecnológicas en terneros, centrándonos en los terneros lecheros. La mayor parte de la investigación se centra en la tecnología para detectar y predecir problemas de salud en los terneros y monitorear indicadores de dolor. Los comportamientos de alimentación y descanso a veces se han asociado con los niveles de salud y bienestar. Sin embargo, aún no hay una opinión consensuada, ya que otros factores, como la cantidad de leche, pueden afectar estos comportamientos de manera diferente. La investigación que empleó un enfoque de multi-tecnología mostró mejores resultados que la investigación centrada en una sola técnica. Integrar y automatizar diferentes tecnologías con algoritmos de aprendizaje automático puede ofrecer más conocimiento científico y potencialmente ayudar a los agricultores a mejorar la salud, el rendimiento y el bienestar de los terneros, si las aplicaciones comerciales están disponibles, las cuales, según el conocimiento de los autores, no lo están en este momento.