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¿Cómo la IA puede ayudar a monitorear la población de pollos de engorde en galeras?

En la actualidad no se realiza monitoreo constante de la población de pollos de engorde durante los 30 a 40 días que permanecen dentro del galpón.

Redacción| nacion.pa@epasa.com| @PanamaAmerica - Actualizado:

La IA puede facilitar el manejo zoosanitario y administrativo. Foto: Cortesía

Investigadores del Centro Regional de Veraguas de la Universidad Tecnológica de Panamá (UTP) han utilizado la Inteligencia Artificial (IA) para monitorear el crecimiento de los pollos de engorde en los galpones o galeras comerciales.  Se trató del proyecto “Monitorización de población de pollos de engorde en galpones utilizando IA para facilitar el manejo zoosanitario y administrativo”, el cual fue liderado por el Dr. Edmanuel Cruz, investigador científico de esta sede regional de esta casa de estudios superiores.  “El objetivo de esta investigación era implementar un modelo de IA para la toma oportuna de decisiones administrativas y zoosanitarios en galpones de pollos de engorde. De esta manera, los productores y gerentes podrán tomar las decisiones correctas en el momento necesario”, comparte el investigador principal. Existen diversos retos en la producción de pollos engordes, siendo la prevención y el control de enfermedades uno de los más importantes debido a que el rápido contagio en las galeras densamente pobladas puede provocar elevada mortalidad. La cifra de defunciones en la parvada no se llega a conocer hasta después de enviarlos al matadero avícola, impidiendo así tomar alguna acción zoosanitaria o administrativa oportuna.   “En la actualidad no se realiza monitoreo constante de la población de pollos de engorde durante los 30 a 40 días que permanecen dentro del galpón. Esto tiene como consecuencia que falte información precisa sobre número de pollos muertos durante el proceso de engorde, lo cual conlleva pérdidas económicas para los productores y las empresas avícolas”, señala el Dr. Cruz, quien también es investigador asociado al CEMCIT AIP y miembro del Sistema Nacional de Investigación (SNI) de Panamá.  Para solucionar a esta problemática, el equipo de investigación adecuó una galera prototipo y una galera comercial con cámaras de vigilancia, con el propósito de capturar imágenes de los pollos durante el proceso de engorde. Estas imágenes luego fueron etiquetadas y utilizadas para entrenar un primer modelo de detección, identificación y seguimiento de pollos de engorde dentro de un galón. Una vez se ajustó este modelo, se procedió a desarrollar un sistema de gestión y monitorización de galeras de crianzas de pollos. “Entre los principales resultados de este proyecto de investigación podemos destacar que desarrollamos un sistema inteligente capaz de contar y monitorear en tiempo real la población de pollos de engorde en galpones, utilizando modelos de inteligencia artificial implementados sobre dispositivos de cómputo de bajo costo”, culmina el doctor en informática.  Cabe destacar que este proyecto es un ejemplo de transferencia tecnológica desde la investigación, aplicado a soluciones de problemas reales en sectores económicos de gran importancia para el país. Así mismo, este resalta la importancia de fomentar la vinculación entre la academia y la empresa privada. El estudio científico contó con la colaboración del Dr. José Carlos Rangel, docente e investigador de la Facultad de Ingeniería de Sistemas Computacionales de la UTP, y de la Mgtr. Adiz Acosta, coordinadora de la Unidad de Gestión y Transferencia del Conocimiento del Centro Regional de Veraguas de esta institución de estudios superiores.

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El estudio contó con el financiamiento de la Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (SENACYT), mediante la Convocatoria Pública de Fomento a I+D para el Desarrollo Sostenible (IDDS) 2022, y la gestión administrativa del  Centro de Estudios Multidisciplinarios en Ciencias, Ingeniería y Tecnología (CEMCIT AIP).

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