Monitoreo acústico alertaría por problemas de bienestar en pollos

Monitoreo acústico alertaría por problemas de bienestar en pollos

(lilai | BigStock.com)

El sistema utiliza técnicas de procesamiento basadas en audio y aprendizaje automático para medir las vocalizaciones de las aves.

Una herramienta de monitoreo basada en audio que utiliza las vocalizaciones de las aves podría servir como un sistema de detección temprana de trastornos respiratorios problemáticos en parvadas avícolas.

“El análisis de audio monitorea de forma no invasiva una parvada de aves de corral para una amplia variedad de métricas de salud y bienestar animal en tiempo real, durante todas las fases de crecimiento, a un costo del sistema más bajo que el de solo imágenes. Cuando se utiliza junto con sensores ambientales, esta tecnología puede validar directamente el bienestar animal como resultado de cambios en las condiciones ambientales (por ejemplo, temperatura, concentraciones de gas)”, dijo Tom Darbonne, CEO de AudioT.

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Los desafíos de las enfermedades respiratorias

Las enfermedades respiratorias son un problema grave para el bienestar animal. La detección temprana ofrece más opciones de cuidado y manejo, lo que a veces puede salvar la parvada y reducir el uso general de antibióticos.

“La detección automática puede alertar con anticipación al veterinario —a veces antes de que el avicultor se de cuenta—, con mejores datos sobre la condición real”, dijo Darbonne.

El sistema utiliza una combinación de técnicas de procesamiento de señales acústicas y aprendizaje automático para rastrear y analizar el sonido en las granjas avícolas. Si ocurre un evento de interés (por ejemplo, tos) o una anomalía (por ejemplo, una barrena seca o una falla del motor del ventilador), los avicultores reciben una alerta.

“En general, desarrollar modelos aprendidos mecanizados efectivos para audio que no sea de voz es difícil y requiere una serie de técnicas especiales”, explicó Darbonne. “Un asunto particular con el audio de las aves de corral se conoce como un ‘problema de los datos desequilibrados’. Para entrenar un modelo de aprendizaje automático se necesitan datos de calidad y, en general, cuanto más son, mejor. En los casos de tos y otras vocalizaciones que no son comunes, el entrenamiento puede inclinarse hacia las vocalizaciones que son más comunes. Necesitábamos desarrollar técnicas que funcionaran bien con datos desequilibrados”.

La tecnología ya ha sido probada en ensayos de vacunas para laringotraqueítis y bronquitis infecciosa.

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