L’intensivizzazione delle aziende zootecniche porta ad allevare un numero ingente di animali incrementando la produzione di carne e latte. L’impellente e improvvisa necessità di incrementare la razione alimentare di proteine nobili, dei cittadini europei, ha determinato, durante il secondo dopoguerra, lo sviluppo di un’agricoltura e di una zootecnia a carattere intensivo.

Una reazione degli allevatori europei a queste problematiche è stata, negli ultimissimi anni, la messa a punto della cosiddetta zootecnia di precisione. Tra i principali obiettivi della zootecnia di precisione c’è lo sviluppo di strumenti per il monitoraggio on-line, e in modo completamente automatico, del comportamento degli animali e della loro risposta biologica. Lo scopo di questi strumenti tecnici non è rimpiazzare, ma fare da supporto alla figura dell’allevatore, il quale rimane sempre un elemento importante per la gestione ottimale degli animali.

Infatti nel passato l’allevatore prendeva le decisioni manageriali riguardanti la sua azienda basandosi sull’osservazione della mandria e sulla propria esperienza diretta (Frost A.R. et al., 2003).

Oggi l’allevatore deve confrontarsi con una realtà aziendale completamente diversa sia per il numero dei capi allevati (che oggi facilmente possono essere diverse centinaia per quanto riguarda i bovini da latte e da carne e alcune migliaia per i suini e gli avicoli), sia per il ruolo, sempre più imprenditoriale e manageriale, che lo costringe a passare buona parte della giornata in ufficio o al mercato, e quindi sempre più frequentemente lontano dalla vista e dal controllo diretto degli animali (Guarino M., 2005).

La “zootecnia di precisione” (Plf, precision livestock farming) parte dal presupposto che se da un lato l’osservazione diretta degli animali è il punto cruciale per la definizione dello stato di salute dell’allevamento, dall’altro l’etologia, seppur importantissima, ha lo svantaggio di fornire i risultati in tempi mediamente lunghi con sforzi economici rilevanti.

Infine se oggi l’allevatore è ormai in grado di utilizzare le moderne tecnologie che misurano diversi parametri all’interno dell’allevamento (ventilazione, razionamento etc.), nessuno degli strumenti di cui oggi dispone misura la variabile più importante del processo produttivo: l’animale (Rossi R. et al.; 2011).

Sistemi automatici

L’affidabilità della Plf è determinata principalmente dall’animale e da tutte le sue variabili fisiologiche che devono essere misurate di continuo, come il peso, l’attività, il comportamento, l’assunzione di alimento, la temperatura corporea, etc.

Per garantire una buona accuratezza del metodo, è necessario che la frequenza delle misurazioni sia elevata, contestualmente alla variabile in questione (Guarino M., 2005).

Prima dell’avvento della zootecnia di precisione, la valutazione delle innumerevoli variabili animali avveniva manualmente in contemporanea o successivamente alle osservazioni dirette. La grande quantità di ore di lavoro richieste per questi metodi, implicava degli alti costi ed in certi casi la necessità di applicare dei sensori agli stessi animali, che potevano alterare la valutazione in quanto invasivi o semplicemente fastidiosi per i capi analizzati (Cangar O. et al., 2008).

Per questi motivi, sta diventando sempre più frequente l’utilizzo di sistemi automatici per l’osservazione degli animali.

I vantaggi

Questi strumenti automatici offrono i seguenti vantaggi:

- Costi relativamente contenuti. Il costo di tali dispositivi è sicuramente elevato al momento della loro immissione sul mercato, ma è destinato a calare con l’aumentare del numero dei fruitori e della messa a punto di tecnologie più specifiche e innovative;

- Semplice installazione ed utilizzo. Per il loro funzionamento sono richiesti solamente pochi microfoni o telecamere ed un computer a cui questi elementi sono collegati. Il funzionamento di questi software è molto semplice ed intuitivo, non sono infatti necessarie specifiche competenze informatiche o corsi di formazione ad hoc;

- Metodo non invasivo. Differentemente dall’applicazione di sensori o dalla presenza di una o più persone in allevamento, i sistemi di monitoraggio automatico non hanno alcun impatto sui capi osservati. Sono elementi completamente neutri ed oggettivi nei confronti degli animali: ciò esclude possibili errori di valutazione dovuti alla soggettività ed alla differente sensibilità degli esaminatori;

- Creazione di un database. È veramente importante poter archiviare in formato digitale i dati rilevati, sia per consultarli facilmente in seguito sia per catalogarli ordinatamente risparmiando tempo e spazio;

- Calcolo di numerose variabili nello stesso tempo. Grazie alle competenze informatiche odierne, è possibile creare dei sistemi matematici che prendano in considerazione diverse incognite. Questo permette di ridurre il numero di ripetizioni da eseguire per valutare i diversi parametri ed anche di considerare eventuali interazioni tra le variabili in esame;

- Ampio range di applicazione. I sistemi automatici possono essere utilizzati per tutte le specie di interesse zootecnico e sono in grado di esaminare l’attività degli animali (Aydin A. et al., 2010), il loro comportamento (Leroy T. et al., 2006), il benessere (Viazzi S. et al., 2011), il tasso di crescita, (De Wet L. et al., 2003; Demmers T. et al., nel 2012) etc (Tullo E. et al.,2013).

Cinque adempimenti preliminari

Prima di poter immettere sul mercato le varie strumentazioni automatiche di monitoraggio, è necessario effettuare un importante lavoro. Queste operazioni possono essere riassunte nelle seguenti fasi:

1. Individuazione dei parametri. La prima azione da compiere è sicuramente quella di scegliere i migliori indicatori in funzione del comportamento o dello stato fisiologico che si vuole analizzare. Per quest’operazione è necessario il contributo di etologi, o del medico veterinario o del biologo, per definire la migliore espressione comportamentale o gli indicatori dello stato fisiologico che si vuole analizzare. Il parametro di riferimento viene comunemente definito come “gold standard”.
2. Registrazione degli indicatori. Dopo aver definito gli indicatori oggetto d’interesse, registrazioni avvenute con l’impiego di microfoni per analizzare suoni come tossi, pigolii o muggiti, o le immagini registrate tramite telecamere se si stanno analizzando dei comportamenti, quali la presenza di zoppie, fenomeni aggressivi o l’utilizzazione dello spazio all’interno del ricovero devono essere catalogati e trasformati in formato digitale.
3. Labelling. Questa fase può essere tradotta con il termine italiano di etichettatura o classificazione dei vari parametri identificati e registrati nei punti precedenti. Tullo E. et al nel 2013 hanno definito il labelling come un’attività che definisce con precisione ed interpreta nel dettaglio le variazioni comportamentali rilevate all’interno dei segnali di campo. Esistono diverse tipologie di etichettatura, le più diffuse sono senza dubbio il sound labelling e il video labelling.

3.a. Il primo metodo, ossia il sound labelling, prevede l’estrazione e la classificazione dei suoni emessi dai singoli animali in base all’ampiezza o alla frequenza del segnale sonoro. I suoni che dovranno essere presi in considerazione, vengono registrati direttamente in azienda come file audio e successivamente analizzati dal personale esperto. È quindi di fondamentale importanza che il panel dei valutatori sia competente e specializzato nelle discipline di fisiologia, benessere ed etologia animale, nonché capace di identificare il gold standard.

3.b. Il video labelling segue lo stesso principio dell’attività di sound labelling appena descritto, ovvero il preciso rilevamento dei comportamenti effettuati da un gruppo di animali o da un singolo individuo. La differenza consiste nel dato analizzato, ovvero non più registrazioni audio, ma filmati. In questo caso, grazie all’impiego di telecamere opportunamente posizionate in allevamento, vengono effettuate delle riprese video dalle quali verrà effettuata l’estrazione manuale e la classificazione dei comportamenti in esame, scomponendo l’intero file in fotogrammi. I dati raccolti possono essere esportati per creare un database contenente tutte le informazioni che saranno utili a sviluppare un algoritmo in grado di rilevare in maniera del tutto automatica i vari comportamenti: ora di inizio e di fine, la durata, la descrizione del comportamento ed anche l’identificazione degli animali.

4. Creazione di un algoritmo. Per questo step è necessaria la collaborazione con ingegneri in grado di formulare un’equazione matematica che spieghi il comportamento rilevato. Tali equazioni prendono il nome di algoritmi. Gli algoritmi sono quindi dei modelli matematici ottenuti dai dati rilevati durante la precedente fase di labelling, che vengono utilizzati per comporre un programma specifico. Tanto più il parametro analizzato è chiaro ed univoco, tanto più semplice ed efficace sarà la creazione dell’algoritmo. Da tutto ciò si capisce l’importanza cruciale delle prime fasi, ossia l’individuazione e la registrazione degli indicatori, nonché dell’attività di labelling.
5. Progettazione del software. L’insieme dei vari algoritmi studiati costituisce il software che verrà poi preparato e commercializzato. Oggi sono a disposizione una grande varietà di programmi informatici gratuiti o a pagamento che possono essere utilizzati per vari scopi: dal monitoraggio della crescita dei capi allevati all’identificazione di zoppie, dall’analisi del latte prodotto al controllo dei movimenti degli animali presenti del ricovero. Tutti i software sono di facile utilizzo e molto efficaci, ma richiedono un costante aggiornamento per essere funzionali. Il mancato inserimento dei dati e l’utilizzo sommario di tali programmi costituiscono spesso le principali cause di errori nella gestione aziendale (Tullo E. et al.,2013).

L’applicazione della Plf

- La Plf trova applicazione in molti ambiti, dal controllo continuo degli animali alla sorveglianza delle problematiche ambientali, riferiti al singolo soggetto o all’intera mandria (Wathes C.M., 2010).

L’applicazione della Plf offre molteplici vantaggi:

- Il monitoraggio continuo e completamente automatizzato degli animali;

- Il miglioramento dell’efficienza e della sostenibilità aziendale nonché la riduzione dei costi di produzione;

- L’incremento della salute e del benessere animale e, conseguentemente, dei consumatori;

- La disponibilità di informazioni affidabili sulla tracciabilità dell’intera filiera produttiva (Berckmans D., 2012);

- Il controllo dell’emissioni di gas serra (Ghg) e la tutela dell’ambiente;

- La segmentazione dei prodotti ed il miglioramento della commercializzazione dei prodotti di origine animale (Poa);

- Il controllo e la lotta contro il commercio illegale dei Poa;

- L’aumento della stabilità economia nelle zone rurali (Banhazi T. M. et al, 2012).

Ora alcuni esempi di applicazione della Plf: in campo avicolo, in campo suinicolo e nell’allevamento di bovine da latte.

La Plf in campo avicolo

La zootecnia di precisione può essere applicata a tutte le tipologie di allevamento, per esempio per monitorare il comportamento di razzolamento delle galline ovaiole all’interno della gabbia (Figura 1) oppure per identificare aree troppo calde o troppo fredde all’interno del capannone osservando la distribuzione dei pulcini (Figura 2).

Tra le ultime applicazioni della Plf in campo avicolo vi è sia l’analisi della frequenza delle vocalizzazioni emesse dai polli da carne durante la loro vita produttiva per quantificare il peso degli animali e per predire il peso alla macellazione (Figura 3) sia l’analisi dell’attività degli animali e della loro distribuzione all’interno dell’allevamento come indicatori di salute e benessere (Figura 4) (Peña Fernandez et al., 2015).

Lavori questi che saranno presentati a settembre a Milano durante la conferenza EcPlf 2015. La sigla EcPlf sta per European Conference on Precision Livestock Farming.

La Plf in campo suinicolo

A causa dell’alta incidenza delle patologie respiratorie in seno all’allevamento suinicolo si richiede uno strumento affidabile di diagnosi precoce tramite l’analisi acustica. La Plf trova spazio negli allevamenti suinicoli attraverso l’analisi del suono, uno strumento che permette di analizzare e localizzare gli animali affetti da patologie respiratorie.

La possibilità di “etichettare” il più rapidamente possibile i differenti rumori rappresenta uno strumento assai utile per il tempestivo riconoscimento di una patologia in corso e la conseguente predisposizione di interventi mirati (isolamento del box, esecuzione mirata del trattamento con antibiotici, etc.) (Figura 5) (Guarino M., 2005).

La zootecnia di precisione può essere applicata nel suino sia per monitorare l’accrescimento in peso (Figura 6) stimando l’effettiva produzione al macello (Mao et al. 2015), sia per valutare l’influenza dell’ambiente e della pavimentazione sulla temperatura corporea dei suinetti appena nati (Caldara et al., 2015) (Figura 7).

Mediante l’analisi dell’immagine inoltre è possibile determinare la disposizione dei suinetti all’interno della gabbia parto. Il monitoraggio è continuo ed in tempo reale, si può in questo modo apportare tempestive modifiche in caso di temperature ambientali troppo basse che possono indurre il suinetto ad avvicinarsi alla scrofa aumentando cosi il rischio di schiacciamento (Figura 8) (Lao et al., 2015).

Anche questi lavori saranno presentati a settembre durante la conferenza EcPlf 2015.

La Plf nell’allevamento del bovino da latte

La Plf può essere utilizzata negli allevamenti di bovine, per monitorare i movimenti delle stesse all’interno dei box parto nelle ore precedenti alla nascita del vitello (Figura 9) o anche per identificare fenomeni di laminiti analizzando il profilo degli animali durante la locomozione (Figura 10) (Guarino M., 2009; Berckmans D., 2012).

Tra le ultime applicazioni della Plf in campo bovino vi è l’impiego sia di software per la gestione della mandria sia di sensori automatici. I software per la gestione della mandria permettono la localizzazione in tempo reale delle bovine all’interno dell’allevamento, consentendo l’individuazione di specifici comportamenti (alimentazione, abbeverata, riposo e ruminazione) con lo scopo di valutare la presenza di calori, il rapporto tra l’ingestione dell’alimento e la produzione lattea ed il livello di benessere dei capi allevati (Fontana et al., 2015).

I sensori automatici (Figura 11) invece, sono utilizzati per misurare la dimensione corporea delle vacche e permettono di avere un tempestivo riconoscimento di problemi riducendo infertilità o eventuali patologie (Marinello et al., 2015).

Nuove ricerche che saranno presentate a settembre alla conferenza EcPlf 2015.

Le autrici sono del Dipartimento di Scienze Veterinarie per la Salute, la Produzione Animale e la Sicurezza Alimentare (Vespa), Università degli Studi di Milano.

Di questi contenuti si discuterà a fondo durante la European Conference on Precision Livestock Farming (EcPlf), Milano 15-17 settembre 2015.

Visualizza l'articolo intero pubblicato su Informatore Zootecnico n. 13/2015