Sensori e gestione dell’allevamento [prima parte]

Negli allevamenti di bovine da latte, così come negli altri settori produttivi, esiste la tendenza verso l’automazione dei processi produttivi con lo scopo ridurre il lavoro fisico degli allevatori e contenere i costi di gestione. Lo sviluppo di tali sistemi automatizzati per la gestione della mandria è in parte guidato dal crescente costo del lavoro. I sistemi automatizzati permettono ai produttori di latte di gestire allevamenti di grandi dimensioni con manodopera molto ridotta, il che significa che l’applicazione dei sistemi di automazione si adatta con la tendenza all’aumento delle dimensioni delle mandrie. Un’altra tendenza importante nell’Europa occidentale è l’uso di sistemi di mungitura automatizzati. Quando si utilizza un robot di mungitura, nessun mungitore è presente e quindi non è possibile rilevare visivamente eventuali alterazioni del latte prodotto. Pertanto, gli allevatori devono poter contare su metodi alternativi per rilevare i casi di mastite.

Dal 1980, sono stati eseguiti molti studi sui dispositivi in grado di misurare alcuni parametri utilizzati come indicatori di salute delle bovine. Gli esempi più comuni di sensori utilizzati negli allevamenti includono quelli in grado di misurare la conducibilità elettrica del latte, sensori in grado di determinare variazioni di colore del latte, accelerometri e sensori atti a misurare il pH.

I sensori

Un sistema di sensori è costituito del dispositivo in grado di compiere la misurazione di un determinato parametro (sensore vero e proprio) e dal software che elabora i dati misurati dal sensore per produrre informazioni e fornire consigli all’allevatore.

In un sistema di sensori esistono quattro livelli che descrivono i diversi step attraverso i quali il sistema è in grado di fornire informazioni all’allevatore (Figura n. 1).


Figura n. 1

Figura n. 1 – Schema dell’uso delle informazioni fornite dai sensori nella gestione dell’allevamento.

Il sensore stesso costituisce solo il primo livello in un sistema di misurazione tramite sensori, i dati misurati in questa fase sono quindi strettamente dipendenti dalle caratteristiche tecniche del sensore.

Il secondo livello consiste nell’inserire i dati rilevati dal sensore in un algoritmo che fornisce informazioni sulla salute delle singole bovine. In questa fase, è possibile combinare i dati rilevati dai sensori con i dati anamnestici e clinici del singolo animale oppure con dati che si riferiscono all’intera mandria. L’algoritmo è in grado di fornire informazioni sulla salute della bovina elaborando le variazioni dei parametri rilevati dal sensore.

Nel terzo livello di elaborazione dei dati queste informazioni sono sfruttate per creare un modello di supporto decisionale che utilizza informazioni di tipo economico e, eventualmente, altre informazioni, introdotte nel sistema dall’allevatore o da altre figure come il veterinario, con l’obiettivo di fornire consigli su come agire sugli eventi rilevati dal sistema.

Il quarto e ultimo livello consiste nell’intraprendere la decisione e, di conseguenza, l’azione in grado di apportare un cambiamento per quanto riguarda lo stato di salute dell’animale. Oggi, nella maggior parte dei casi, è l’allevatore a prendere questa decisione; in alcuni sistemi di sensori specifici e avanzati, è il sistema stesso che prende la decisione in modo autonomo. Per esempio, esiste da tempo un sistema di alimentazione in grado di regolare automaticamente la quantità di alimento concentrato somministrato al singolo animale in base alla sua produzione di latte e in base allo stadio della lattazione in cui esso si trova. In linea teorica, tali sistemi potrebbero prendere decisioni al posto degli allevatori in materia di trattamento terapeutico, inseminazione artificiale, e riforma degli animali.

Fino ad oggi sono stati pubblicati diversi lavori riguardanti l’utilizzo dei sensori negli allevamenti, questi studi, però hanno sempre avuto come oggetto l’applicazione di un singolo sensore in un campo specifico. Oggi sono disponibili molte tipologie di sensori ed è quindi nata la necessità di avere una visione più chiara e ampia di ciò che i sensori sono in grado di fare e della qualità e affidabilità delle informazioni da essi prodotte. Il tema centrale nella ricerca in materia di sensori deve riguardare, oggigiorno, la determinazione del valore aggiunto (dal punto di vista strettamente economico, ma anche in merito all’utilità per la gestione del rischio e per la semplificazione del lavoro) che i sistemi di sensori sono in grado di apportare nel processo decisionale, e quindi gestionale, degli allevatori moderni.

L’obiettivo dell’articolo è di fornire informazioni, utili per quanto riguarda quattro punti chiave in materia di sensori:

  1. Quali sistemi di sensori sono disponibili per: la rilevazione dei problemi di locomozione e mastite, la rilevazione degli estri e la presenza di patologie metaboliche.

  2. Le loro prestazioni.

  3. Gli strumenti per il supporto decisionale abbinati a questi sensori.

  4. Gli aspetti economici legati all’utilizzo dei sensori nella gestione degli allevamenti.

In linea generale i sensori possono essere divisi in due categorie: quelli collegati al singolo animale e quelli non collegati al singolo animale. I primi possono essere localizzati all’esterno oppure all’interno dell’animale (ad esempio, bolo ruminale o impianto sottocutaneo). Esistono due tipologie di sensori non associati al singolo animale: sensori off-line e sensori on-line. Questi ultimi eseguono misurazioni in modo continuo e, essendo generalmente collegati all’impianto di mungitura, sono in grado di campionare in modo automatico il latte da sottoporre ad analisi.

Rilevazione delle mastiti

Livello I – Tipologie di sensori: Per il rilevamento automatico delle mastiti il sensore più utilizzato è sicuramente quello in grado di misurare la conducibilità elettrica del latte, seguito da una combinazione di questo tipo di sensore e un sensore in grado di determinare le variazioni di colore del latte. Altri sistemi di rilevazione, utilizzati in un numero limitato di allevamenti, e poco studiati, utilizzano un biosensore in grado di rilevare alcuni enzimi tra cui: l’aptoglobina, la L-lattato deidrogenasi e l’N-acetil-β-D-glucosaminidasi (NAGase). Esistono anche sensori in grado di contare le cellule somatiche presenti nel latte secreto e sensori, contenuti in un bolo ruminale, che misurano le variazioni di temperatura corporea delle bovine. I sensori che misurano la conducibilità elettrica e il colore del latte sono sensori on-line, cioè in grado di misurare il latte in flusso continuo. I biosensori e i sensori per la conta delle cellule somatiche compiono le misurazioni su campioni di latte prelevati dall’impianto di mungitura. I boli ruminali, essendo localizzati nel reticolo, sono sensori interni all’animale.

Livello II – Interpretazione dei dati. La maggior parte dei sistemi automatici per la rilevazione delle mastiti comprende un sistema d’interpretazione dei dati rilevati dal sensore, il 70% dei sistemi utilizza un algoritmo validato, ma solo nel 40% dei casi sono state determinate sensibilità e specificità di tale algoritmo.

Livello III – Integrazione delle informazioni. Solo un numero molto limitato di sistemi atti a rilevare le mastiti è in grado di correlare le informazioni raccolte dal sensore, ed elaborate attraverso l’algoritmo, con altre informazioni rilevate da altri sensori oppure inserite nel sistema dall’allevatore.

Livello IV- Decisioni. Il 40% circa dei sistemi fornisce all’allevatore un allarme che indica la presenza di mastite, il 30% dei sistemi, invece, fornisce all’allevatore un dato probabilistico sull’effettiva presenza di mastite, il 20% circa dei sistemi fornisce all’allevatore esclusivamente il dato che si riferisce al parametro misurato dal sensore (conducibilità, colore ecc.). Nessun sistema di questo tipo, oggigiorno, è in grado di prendere decisioni in modo autonomo.

Prestazioni dei sensori per la rilevazione delle mastiti

Le prestazioni di questi sistemi di rilevamento, che sono determinate dalla loro sensibilità e specificità, variano notevolmente.

La sensibilità riportata in letteratura varia dal 55% all’89%, mentre la specificità è compresa tra il 56% e il 99%. Nella maggior parte dei casi elevati valori di sensibilità sono associati a bassi valori di specificità e viceversa. Nessuno degli studi presenti in letteratura riporta una combinazione di elevata sensibilità e specificità. Inoltre, nessuno degli studi ha riportato valori di sensibilità e specificità in grado di soddisfare le normative ISO/FDIS 20966 del 2007 (80% di sensibilità con il 99% di specificità).

La conducibilità elettrica è la tecnica per la rilevazione delle mastiti, tramite sensori, più studiata e, in alcuni casi, è stata combinata con sensori in grado di valutare il colore del latte. Per la maggior parte di questi sistemi di valutazione sono stati creati appositi algoritmi, alcuni dei quali validati. Sebbene siano stati testati diversi biosensori per la rilevazione di enzimi specifici e sensori in grado di contare le cellule somatiche presenti nel latte, non è chiaro se questi sensori siano dotati di prestazioni migliori rispetto ai sensori per la conducibilità elettrica.

Anche se questi sistemi non soddisfano i limiti richiesti dalle normative ISO, il valore che tali sistemi rappresentano per l’allevatore è ovvio, se come alternativa c’è solo quella di non aver nessun sistema di rilevazione. Tuttavia, a oggi, il sistema perfetto di rilevazione automatica delle mastiti non esiste.

A causa dell’ampia variabilità delle prestazioni riportate in letteratura, dei diversi gold-standard utilizzati come riferimento e dei diversi algoritmi utilizzati per l’interpretazione dei dati, è difficile confrontare le prestazioni dei vari tipi di sensori utilizzati per la rilevazione delle mastiti.

Fonte: Invited review: Sensors to support health management on dairy farms. C. J. Rutten, A. G. J. Velthuis, W. Steeneveld and H. Hogeveen – Journal of Dairy Science Vol. 96 No. 4, 2013.

9 visualizzazioni

Post correlati

L’autore dell’articolo Jeffrey Bewley ha preso spunto dal libro “Piccoli giganti: aziende che scelgono essere grande invece che grosse” di Bo Burlingham. Quest’ultimo, dopo aver intervistato piccole i