Il Dipartimento di Scienze animali, della nutrizione e degli alimenti (DiANA) ha accolto in queste settimane Joao Dorea, Assistant Professor in Precision Agriculture and Data Analytics alla University of Wisconsin-Madison, e il suo dottorando Rafael Ferreira, per una proficua collaborazione scientifica. I due ricercatori sono arrivati a Piacenza per installare in CERZOO – l’azienda agro-zootecnica sperimentale dell’Università Cattolica di Piacenza – speciali videocamere in grado di registrare in real-time le condizioni corporee di ogni animale e di assegnare ad esse un valore numerico. L’algoritmo che permette di ottenere il risultato è stato sviluppato proprio dal gruppo di Dorea, e ha un prezioso valore informativo perché legato allo stato di salute, e dunque al benessere e alle performance in lattazione. Le videocamere verranno usate in CERZOO nell’ambito del progetto COWHOLIC che vede la collaborazione tra l’università americana, quella piacentina e l’Università degli studi di Padova sulla diagnosi precoce del distress metabolico nelle bovine da latte.
L’importanza della PLF
La visita di Dorea e Ferreira è stata anche una preziosa occasione di formazione e scambio scientifico, avvenuti nel corso del seminario “Computer vision and machine learning for optimal farm management decisions” tenuto dai due ricercatori il 9 novembre e aperto a studenti, ricercatori e docenti. Il professor Dorea ha innanzitutto mostrato i vantaggi della zootecnia di precisione o Plf (Precision livestock farming) che, grazie a sensori, permette di ottenere su larga scala, in real-time, in modo automatizzato e non invasivo dati misurati a livello di animali, di management e di ambiente. All’interno di questo mondo si trovano i Computer Vision Systems, che permettono di estrarre informazioni quantitative da video o immagini digitali grazie agli algoritmi di Intelligenza artificiale. Uno dei vantaggi è che il formato video/immagine può essere usato per estrarre molte più informazioni rispetto al singolo sensore indossato dall’animale, che rileva un solo tipo di dato.
Computer vision per migliorare il management
Il lavoro che da anni Dorea porta avanti nei suoi laboratori in Wisconsin si concentra sull’ottimizzazione delle decisioni gestionali delle aziende zootecniche attraverso tecnologie di rilevamento delle informazioni, applicazione di forme di Intelligenza artificiale per elaborarle e analisi dei dati.
Le prime applicazioni dello studio di immagini per mezzo della computer vision hanno riguardato per lo più il calcolo del peso corporeo e dello stato di ingrassamento delle bovine sulla base di misure biometriche, ma hanno poi velocemente abbracciato altri aspetti zootecnici. Il gruppo guidato dal professor Dorea ha per esempio sviluppato e testato algoritmi per il monitoraggio del comportamento alimentare delle bovine, l’analisi delle dimensioni delle particelle di foraggio (granulometria), il calcolo della velocità di respirazione nelle bovine da latte soggette a stress da caldo, e la stima di un punteggio di locomozione sulla base dell’andatura dell’animale in movimento e dell’angolatura di diverse articolazioni. Tra le applicazioni, anche quella sulle patologie del peri-parto, progetto su cui lavora il dottorando Ferreira. In questo studio ha usato le immagini registrate dalle videocamere per calcolare lo stato di ingrassamento degli animali prima del parto e predire il rischio di insorgenza di chetosi subclinica in avvio di lattazione.
Insomma, tutti studi con risvolti operativi nel management aziendale e nella tutela del benessere animale che hanno evidenziato le grandi potenzialità della tecnica e il valore di questa collaborazione internazionale che continua il suo percorso.