El proyecto de cooperación DIAGNOSCORD, coordinado por Casa de Ganaderos junto a Franco y Navarro, desarrolla una herramienta basada en inteligencia artificial capaz de monitorizar de forma continua el comportamiento de los corderos para facilitar la detección temprana de enfermedades. José María González Sáinz, técnico del proyecto, muestra en esta entrevista cómo esta iniciativa, apoyada el marco del PEPAC, ha superado ampliamente sus objetivos iniciales y abre nuevas posibilidades para el bienestar animal.
¿Cómo nació DIAGNOSCORD y qué necesidad pretendía resolver?
DIAGNOSCORD surgió para dar respuesta a un problema cada vez más importante en las explotaciones ganaderas: la escasez de mano de obra especializada. Los profesionales con experiencia deben atender a cada vez más animales y disponen de menos tiempo para observarlos con detalle, por lo que muchas enfermedades solo se detectan cuando los signos clínicos ya son evidentes.
¿Qué solución plantea el proyecto?
La idea fue trasladar a una solución de Inteligencia Artificial la capacidad de observación que tienen los veterinarios y los trabajadores experimentados. Si las personas aprendemos a identificar patrones de enfermedad mediante la observación del comportamiento, pensamos que una IA también podía aprender a hacerlo y vigilar a los animales de forma permanente.
¿Qué tecnologías utiliza el sistema?
El proyecto combina cámaras convencionales y cámaras térmicas para identificar individualmente a cada cordero, seguir sus movimientos y registrar sus datos. En la nueva fase también incorpora micrófonos para detectar toses y enriquecer el diagnóstico.
Uno de los grandes retos era identificar a cada animal sin colocarle dispositivos. ¿Cómo lo resolvisteis?
Era imprescindible encontrar una solución sin instalar dispositivos individuales porque su coste no era viable en ovino. Finalmente desarrollamos un sistema de identificación mediante visión artificial que permite reconocer y seguir a cada cordero únicamente a través de las imágenes.
¿Qué obstáculos encontrasteis a la hora de implementar este proceso?
Han sido muchos. Tuvimos que adaptar las cámaras térmicas para que ofrecieran mediciones fiables desde ocho metros de altura, resolver problemas de conectividad en las explotaciones, entrenar la inteligencia artificial con millones de imágenes y mejorar el reconocimiento de animales con características diferentes, como los corderos de color negro.
¿Qué información obtiene el sistema sobre cada animal?
Una vez identificado, cada cordero se convierte en un conjunto de datos objetivos. El sistema registra cuánto tiempo permanece comiendo, descansando o bebiendo y detecta desviaciones respecto a su comportamiento habitual o al del resto del lote. Esa información permite identificar posibles problemas sanitarios mucho antes.
¿Puede llegar la inteligencia artificial a detectar enfermedades antes que una persona?
Es una posibilidad que estamos estudiando. Hay ocasiones en las que el sistema señala animales que nosotros no apreciamos como enfermos. Ahora queremos comprobar esos casos mediante ecografías pulmonares para determinar si realmente la inteligencia artificial está viendo cosas que todavía no somos capaces de identificar en estados tan tempranos.
¿Ha cambiado el alcance del proyecto respecto a la idea inicial?
Muchísimo. El objetivo era mejorar el diagnóstico precoz, pero hemos comprobado que toda la información que genera el sistema también puede utilizarse para estudiar el bienestar animal, prevenir enfermedades y conocer mejor cómo influyen factores como la temperatura, la densidad de animales o las condiciones ambientales en su comportamiento.
¿Qué supone disponer de un seguimiento continuo durante las 24 horas del día?
Supone pasar de observaciones puntuales a un seguimiento permanente. En lugar de valorar el estado de los animales en un momento concreto, disponemos de información continua que permite entender mejor su contexto.
¿Cuál será el beneficio práctico para el ganadero?
El objetivo es que el trabajador llegue por la mañana a la explotación y el sistema le indique directamente qué animales necesitan revisión. Así podrá dedicar su tiempo a los casos realmente prioritarios y mejorar la eficiencia del trabajo sin sustituir el papel del ganadero o del veterinario.
¿Consideras que DIAGNOSCORD es un proyecto pionero?
En ovino creemos que sí. Por lo que conocemos de los desarrollos públicos existentes, estamos trabajando en una línea muy innovadora y los resultados obtenidos han superado claramente las expectativas iniciales.
¿Qué potencial tiene esta tecnología de cara al futuro?
Principalmente, que el modelo puede adaptarse a otras especies. Además, todo el conocimiento generado abre nuevas posibilidades para seguir avanzando en sanidad animal, y en definitiva, la gestión inteligente de las explotaciones ganaderas.
El proyecto “Sistema Unificado de Rastreo y Observación de Ovinos: Vigilancia Activa y Monitoreo Continuo de la Salud en explotaciones de Aragón, DIAGNOSCORD” está liderado por las empresas Casa de Ganaderos y Franco y Navarro, y cuenta con una ayuda de 59.106,40 € que representa el 80% de la inversión total. Pertenece a la intervención 7161 de “Cooperación de grupos operativos de la Asociación Europea para la Innovación en materia de productividad y sostenibilidad agrícola (AEI agri)”, cuyo presupuesto total para el periodo 2023-2027 es de 14.319.976 €.
El Plan Estratégico de la Política Agraria Común 2023-2027 (PEPAC) representa la mejora de la productividad y de la competitividad del sistema agroalimentario como base de la economía y de la generación de empleo rural, la gestión sostenible de recursos naturales y la acción por el clima y el desarrollo territorial equilibrado.
