Due progetti di ricerca coordinati rispettivamente dal professor Riccardo Negrini e dal professor Antonio Gallo utilizzeranno analisi di grandi dataset zootecnici.
Tra i progetti Prin (Progetti di Rilevante Interesse Nazionale) vinti da ricercatori del Dipartimento di Scienze animali, della nutrizione e degli alimenti (DiANA) dell’Università Cattolica di Piacenza, due operano nell’ambito dei big data.
In particolare, con il progetto BIGFit – presentato e vinto dal professor Riccardo Negrini – si andrà a sfruttare big data per studiare su larga scala alcune delle più urgenti questioni nelle produzioni zootecniche, come il benessere degli animali, la sostenibilità dei sistemi di produzione, l'adattamento ai cambiamenti climatici e l'uso responsabile degli antimicrobici.
BIGFit analizzerà per la prima volta e con approcci statistici avanzati di Artificial Intelligence e machine learning il più grande database di dati di interesse zootecnico italiano cercando pattern nascosti, creando modelli previsionali accurati e strumenti decisionali di ultima generazione. Contribuendo così a sviluppare soluzioni inedite di breve e medio termine.
Sempre i big data sono l’oggetto di studio del progetto Development of nutritional mechanistic models to predict the effects of asynchronous feed supply and intake in dairy ruminants.
Vinto dal professor Antonio Gallo, in collaborazione con Università degli Studi di Bologna e di Sassari, il progetto parte da grandi dataset raccolti a livello aziendale riguardanti il comportamento alimentare e le condizioni ambientali e mira allo sviluppo di modelli meccanicistici in grado di prevedere alcuni importanti fattori che nei bovini da latte e nelle pecore da latte ostacolano la regolarità dei pasti giornalieri. In particolare, con questo progetto si andrà a considerare l’ingestione di alimento di animali soggetti sia a fattori di gestione alimentare, quali ad esempio la variabilità nella fornitura giornaliera di razioni complete o di mangimi individuali, sia a fattori ambientali come lo stress da caldo. E, non meno importante, si andrà a valutare gli effetti di tali variazioni a livello ruminale, metabolico e di produzione lattiera.
È dunque sempre più evidente come la raccolta e l’analisi di "big data" in agro-zootecnia rappresenti un elemento chiave per fornire strumenti volti a produrre cibo in modo più sostenibile e allo stesso tempo soddisfare le esigenze nutrizionali di una popolazione mondiale in continua crescita.