Desarrollos en TICs para ganadería de precisión

Transcripción

1 Desarrollos en TICs para ganadería de precisión Leonardo Giovanini Centro de Investigaciones en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional Facultad de Ingenieria y Ciencias Hidricas - Universidad Nacional del Litoral Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

2 Organización El sinc(i) Motivaciones y antecedentes Generalidades del sistema propuesto Equipo de trabajo Monitoreo de alimentación Sistema de grabación Método de reconocimiento automático Resultados Monitoreo de celo Sistema de grabación Método de reconocimiento automático Resultados Trabajos Futuros 25 Septiembre

3 El sinc(i) El sinc(i) es un centro de investigaciones en señales, sistemas dinamicos e inteligencia computacional dependiente de la Uninversidad Nacional del Litoral ( Fue creado en el 2004 y en el 2014 se transformo en instituto de doble dependencia de CONICETy la Universidad Nacional del Litoral. Esta ubicado en el cuarto piso de la Facultad de Ingenieria y Ciencias Hidricas en la Ciudad Universitaria, en Santa Fe. 25 Septiembre

4 El sinc(i) Esta compuesto por 10 Investigadores, 4 becarios posdoctorales, 33 becarios doctorales y 10 estudiantes de grado. Tiene dos personales tecnicos de apoyo uno en el area informatica y otro en el area de transferencia y propiedad intelectual. 25 Septiembre

5 El sinc(i) Las lineas principales de trabajo son: Inteligencia computacional Procesamiento de señales e imagenes Sistemas dinamicos Sistemas embebidos Las cuales han generado mas de 20 proyectos de investigacion nacionales e internacionales en temas como: reconocimiento del habla, habla no pronunciada, interfaces cerebro computadora, navegacion autonoma de robots, control de multirotores, modelado de epidemias, deteccion y clasificacion de apneas, bioinformatica y ganaderia de precision, entre otros. El centro colabora con grupos de Brasil, Mexico, India, Australia, Hungria, Francia y Reino Unido, entre otros. 25 Septiembre

6 Motivaciones Los sistemas de producción de carne y leche pueden ser ineficientes en el uso de los recursos, requiriendo un manejo muy ajustado para aumentar su competitividad económica y sustentabilidad. La capacidad para medir con precisión el comportamiento y el consumo de los animales es clave para la toma de decisiones relacionadas con la utilización de pasturas, la nutrición, la salud, reproducción y el bienestar animal Sin embargo, las herramientas disponibles no son adecuadas para realizar tales mediciones en forma rápida, precisa e integrada. 25 Septiembre

7 Antecedentes El método visual, por otro lado, requiere que para cada animal un experto humano realice la inspección visual durante toda su actividad. Los equipos existentes se basan en dispositivos electrónicos y mecánicos que: Poseen un elevado costo, Permiten registrar solo algunas variables con muy poca información sobre el comportamiento animal, Son invasivos por lo que el comportamiento del animal se ve claramente afectado, Están diseñados para otros tipos de sistemas de producción. 25 Septiembre

8 Sistema propuesto Proponemos un sistema que permita capturar los movimientos de los animales y los sonidos que producen al comer, y en base a esta información y utilizando algoritmos de procesamiento de señales e inteligencia artificial reconocer automáticamente: Tiempos totales de rumia-pastoreo-bebida Tipo de masticaciones realizó el animal: arranques, masticación propiamente dicha o movimientos combinados de arranque masticación, Tipo de pastura: como alfalfa, pasto ovillo, festuca, raigrás, trebol blanco y avena, Cantidad Condición reproductiva Inicialmente pensamos este sistema para el uso de investigadores de las áreas de nutrición, comportamiento animal y utilización de pasturas, pero actualmente lo estamos llevando a nivel del mercado. 25 Septiembre

9 Sistema propuesto: El datalogger El sistema de adquisicion de datos tiene las siguientes prestaciones: Capturar y acondicionar las señales Realizar una limpieza de las señales en tiempo real. Comprimir y almacenar la información adquirida Autonomía extendida a partir de administración de la energía. Robustez parao capaz de soportar las condiciones de campo. 25 Septiembre

10 Monitoreo de alimentación Ubicación del micrófono en la parte frontal de la cabeza de la vaca. 25 Septiembre

11 Monitoreo de alimentación: Secuencia de sonidos 25 Septiembre

12 Monitoreo de alimentación: Arranque 25 Septiembre

13 Monitoreo de alimentación: Masticación 25 Septiembre

14 Monitoreo de alimentación: Arranque- Masticación 25 Septiembre

15 Monitoreo de alimentación: Modelo de reconocimiento 25 Septiembre

16 Monitoreo de alimentación: Modelo de reconocimiento 25 Septiembre

17 Monitoreo de alimentación: Modelo de consumo 25 Septiembre

18 Monitoreo de alimentación: Resultados 25 Septiembre

19 Monitoreo de celo: Detección La correcta detección permite: Definir cuando realizar la inseminación. Realizar un seguimiento reproductivo de los animales. La falla en la detección: Explica la baja eficiencia reproductiva en un tambo. Provoca una disminución de la producción promedio diaria 25 Septiembre

20 Monitoreo de celo: Detección Signos buscados por observación: Alteraciones del comportamiento habitual Incrementos en la actividad física Formación de grupos de vacas que se montan entre sí Vacas que se dejen montar Sistemas de ayuda: Sensores de presión adhesivos Sensores de actividad (en pata o collar) Contadores de pasos Desventajas: 30 min observación (3x/día) Poco práctico en grandes rodeos 25 Septiembre

21 Monitoreo de celo: Efecto del esquema productivo Medidas de actividad de los animales para diferentes esquemas productivos Rodeo no confinado Rodeo confinado 25 Septiembre

22 Monitoreo de celo: Esquema general propuesto 25 Septiembre

23 Monitoreo de celo: Esquema propuesto - Registro Se registraron las aceleraciones en las tres dimensiones Se registraron señales sobre vacas en celo y normales 25 Septiembre

24 Monitoreo de celo: Esquema propuesto - Registro Se registraron las aceleraciones en las tres dimensiones Se registraron señales sobre vacas en celo y normales 25 Septiembre

25 Monitoreo de celo: Esquema propuesto - Registro 25 Septiembre

26 Monitoreo de celo: Esquema propuesto - Características 25 Septiembre

27 Monitoreo de celo: Esquema propuesto - Características 25 Septiembre

28 Monitoreo de celo: Esquema propuesto - Clasificación Se utilizaron tres tipos de clasificadores: Máquina de soporte vectorial (SVM) Perceptrón Multicapa (MLP) 25 Septiembre

29 Monitoreo de celo: Resultados MLP y SVM Perceptron multicapa Máquina de Soporte Vectorial 25 Septiembre

30 Conclusiones y Trabajos futuros En el sinc(i) estamos realizando desarrollos para ganadería de precisión con los siguientes resultados Los resultados obtenidos son alentadores. El sistema propuestos son sencillo y de fácil implementación. Los datos se adquieren en forma práctica y no invasiva. El sistema de adquisición de datos esta en etapa prototipo y próximamente será evaluado en campo El procesamiento de los datos es simple y se puede realizar en computadoras personales. El sistema esta siendo rediseñado e implementado para una futura aplicación comercial. 25 Septiembre

31 Conclusiones y Trabajos futuros Los trabajos futuros incluyen: La integración de la información de los módulo alimentación y celo para mejorar los resultados de celo. El desarrollo de un módulo de trazabilidad integrado a los dataloggers. Integración con programas comerciales de administración ganadera. 25 Septiembre

32 Muchas Gracias! Desarrollos en TICs para ganadería de precisión Leonardo Giovanini Centro de Investigaciones en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional Departamento de Informática - Universidad Nacional del Litoral Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas