Sensori e gestione dell’allevamento [seconda parte]

Sensori e gestione dell’allevamento [seconda parte]

Dopo aver affrontato, nella prima parte dell’articolo, i principi generali in merito all’utilizzo dei sensori per facilitare la gestione della mandria di bovine da latte e il loro utilizzo per la rilevazione delle mastiti, nella seconda parte dell’articolo, saranno trattate le modalità di utilizzo dei sensori per la rilevazione degli estri, delle zoppie e delle alterazioni metaboliche. In seguito saranno trattati gli aspetti economici legati all’utilizzo dei sensori nella gestione degli allevamenti.

Rilevazione degli estri

Livello I- Tipologie di sensori. Per la rilevazione automatica degli estri esistono molti sistemi basati su sensori. La maggior parte di questi sistemi basa il proprio funzionamento sulla misurazione dell’attività motoria delle bovine. Altri sistemi utilizzati sono: misurazione della variazione del progesterone nel latte, monitoraggio del comportamento sessuale (tramite sensori posti sulla groppa oppure tramite telecamere) e delle vocalizzazioni (tramite microfoni), misurazione della temperatura corporea tramite sensori posti in boli ruminali. I sensori utilizzati per misurare l’attività delle bovine si dividono in: contapassi, misuratori di attività (chiamati comunemente attivometri) e accelerometri a tre dimensioni.

Questi sensori sono tutti collocati sull’animale (i ​​contapassi e gli accelerometri a tre dimensioni di solito sono posti sull’arto posteriore sinistro e gli attivometri sono localizzati all’interno di appositi collari), e sono quindi classificati come sensori associati all’animale. I biosensori utilizzati per misurare il progesterone sono localizzati nell’impianto di mungitura, le telecamere e i microfoni sono localizzati in stalla e sono sensori non associati al singolo animale.

Livello II- Interpretazione dei dati. Più del 70% di questi sistemi include algoritmi per l’interpretazione dei dati, di questi circa il 50% sono validati.

Sensibilità e specificità sono state determinate per circa un terzo degli algoritmi.

Livello III – Integrazione delle Informazioni. Come per i sensori atti alla rilevazione delle mastiti nessuno dei sistemi utilizzati per la rilevazione degli estri è dotato di sistemi d’integrazione con altri sensori o con informazioni fornite dall’allevatore sulla mandria o sui singoli animali.

Livello IV – Decisioni. Per quanto riguarda la fertilità, la maggior parte dei sistemi di rilevazione degli estri segnala all’allevatore l’estro e solo un modesto numero di sistemi informa l’allevatore sulle probabilità che la bovina sia realmente in estro. Un numero ancora più ridotto si sistemi informa l’allevatore sullo stato riproduttivo della bovina (anestro post-gravidico, mancato estro, possibile gravidanza ecc.).

Prestazione dei sensori per la rilevazione degli estri

Il pedometro è sicuramente il sistema di sensori più studiato e utilizzato per rilevare gli estri, un altro sistema abbastanza diffuso è quello basato sull’utilizzo di accelerometri a tre dimensioni. Per quanto riguarda la fertilità, i risultati variano molto in termini di sensibilità e specificità. Anche gli algoritmi utilizzati e i gold-standard di riferimento sono molto diversi da sistema a sistema. Al contrario di quello che avviene per l’individuazione dei casi di mastite in questo caso, non esistono normative ISO alle quali far riferimento per la valutazione de sistemi di rilevazione degli estri.

Buone prestazioni sono state ottenute sia con i contapassi sia con gli accelerometri a tre dimensioni (sensibilità 80-90% e specificità > 90 %). Tuttavia, per la determinazione di questi dati è stato utilizzato come gold-standard il successo all’inseminazione, a tal proposito bisogna considerare che le inseminazioni di successo sono sempre precedute dall’estro vero, ma non tutti gli estri veri sono seguiti da un’inseminazione di successo. Pertanto le buone performances segnalate per tali sistemi di rilevazione dell’estro dovrebbero essere considerate con cautela.

La misurazione del progesterone può essere considerata il gold-standard per quanto riguarda i sistemi utilizzati nella rilevazione dell’estro, per questo motivo i sensori in grado di rilevare la concentrazione di progesterone sembrano essere molto promettenti, anche se, in letteratura, non sono stati pubblicati molti dati su tali sistemi. Uno svantaggio di questo metodo è il costo relativamente elevato delle analisi, per questo motivo la convenienza economica di questo metodo rimane tuttora dubbia.

Sensori in grado di rilevare la monta, microfoni e sensori per la misurazione della temperatura corporea non hanno mostrato prestazioni migliori rispetto a contapassi e attivometri. Un sistema di videocamere e analisi automatizzata delle immagini è stato collaudato (sensibilità 85% e specificità del 99%) ma anche in questo caso come gold-standard sono state utilizzate le inseminazioni con esito positivo e, quindi, la veridicità di questi dati è discutibile.

Rilevazione delle zoppie

Livello I – Tipologie di sensori. La maggior parte dei sistemi utilizzati per la rilevazione automatica dei problemi di locomozione si basa sulla determinazione della distribuzione del peso tra gli arti delle bovine e sul comportamento durante la deambulazione. Altri sistemi, meno diffusi, basano il proprio funzionamento sulla determinazione dell’attività locomotoria degli animali. I sensori utilizzati per misurare tale attività sono pedometri e attivometri, collocati sugli arti delle bovine o nel collare e classificati, quindi, come sensori associati al singolo animale. I sensori utilizzati per determinare il comportamento delle bovine durante la locomozione sono solitamente accelerometri a tre dimensioni o telecamere, i primi sono posti sull’animale, le telecamere invece sono sistemate in più punti della stalla. Esistono diverse tipologie di sensori in grado di determinare la distribuzione del peso sugli arti: piattaforme singole, piattaforme doppie in parallelo e sistemi dotati di quattro piattaforme separate. Per svolgere la loro funzione questi sistemi necessitano che l’animale vi cammini o vi sosti sopra.

Livello II – Interpretazione dei dati. Una buona parte dei sistemi di rilevazione in commercio include un sistema d’interpretazione dei dati, ma solo pochi utilizzano un algoritmo validato e hanno valori noti di sensibilità e specificità.

Livello III – Integrazione delle Informazioni. A oggi nessuno di questi sistemi offre la possibilità di integrare le informazioni rilevate dai sensori con altre informazioni riguardanti i singoli animali o la mandria.

Livello IV – Decisioni. Una parte dei sistemi si limita a informare l’allevatore in caso di rilevazione di un comportamento locomotorio anomalo dell’animale, altri forniscono la probabilità che l’animale con deambulazione anomala sia zoppo, altri ancora rappresentano graficamente i dati rilevati dal sensore ed elaborati dall’algoritmo. Spesso i dati forniti da questi sistemi sono poco chiari e difficilmente utilizzabili dall’allevatore al fine di decidere se e come intervenire sul problema.

Prestazioni dei sistemi per la rilevazione automatica delle zoppie

Solo pochi dei sistemi per la rilevazione delle zoppie sono caratterizzati da alta (> 80 %) sensibilità e specificità. La maggior parte degli studi riporta prestazioni di rilevamento comprese tra il 22% e l’80% di sensibilità, specificità o entrambe. Inoltre, la maggior parte di questi dati proviene da studi svolti su singole aziende con un numero limitato di capi.

A livello sperimentale i sistemi di rilevazione delle zoppie mediante telecamere hanno fornito risultati interessanti, tuttavia, spesso è necessario che gli animali siano condotti davanti alle telecamere e abituati a camminare in modo corretto per consentire la rilevazione (velocità e distanza dalla telecamera adeguate, passaggio di un animale alla volta ecc.). Di conseguenza, l’applicazione pratica sembra essere difficile perché richiede importanti modifiche sia per quanto riguarda la gestione della mandria sia per quanto riguarda le caratteristiche strutturali della stalla.

Oggi non è ancora chiaro se questi sistemi siano realmente in grado di fornire un valore aggiunto rispetto all’osservazione visiva degli animali da parte dell’allevatore. Infatti, molti dei sistemi presenti oggi sul mercato, sono in grado di rilevare solo gravi problemi di locomozione, facilmente individuabili osservando l’animale.

Valutazione dei parametri metabolici

Livello I – Tipologie di sensori. Al fine di valutare le variazioni di alcuni importanti parametri metabolici delle bovine da latte sono stati sviluppati molti sensori con funzioni diverse, i parametri più studiati sono: il pH del fluido ruminale, la temperatura corporea o quella del rumine, la percentuale di grasso del latte e il suo contenuto di corpi chetonici, l’attività ruminale e quella locomotoria. Per quanto riguarda il pH ruminale e la temperatura, i sensori sono contenuti in boli ruminali. La percentuale di grasso del latte è misurata utilizzando uno spettrofotometro collegato all’impianto di mungitura. L’attività locomotoria è misurata utilizzando un contapassi, posto su uno dei due arti posteriori.

La temperatura corporea è misurata da una termocamera a infrarossi che, abbinata a un sistema di analisi automatica delle immagini, permette di calcolare il Body Condition Score (BCS). Infine, il livello di corpi chetonici nel latte è misurato grazie ad un sistema di spettroscopia.

Livello II – Interpretazione dei dati. Oggi solo un terzo dei sistemi utilizzati è dotato di un software in grado di interpretare le informazioni provenienti dai sensori e un numero limitato di questi sistemi utilizza algoritmi validati. Sensibilità e specificità sono state determinate raramente.

Livello III – Integrazione delle Informazioni. Nessuno dei sistemi utilizzati per la valutazione del metabolismo è in grado di integrare le informazioni rilevate con altre informazioni o con dati di carattere economico.

Livello IV – Decisioni. La maggior parte di questi sistemi si limita a fornire all’allevatore i dati misurati dai sensori (temperatura e pH del rumine, concentrazione dei corpi chetonici e percentuale di grasso nel latte ecc.). Questi dati, quindi, devono essere correttamente interpretati dall’allevatore (e dal veterinario), che deve essere in grado di metterli in relazione alle condizioni di salute degli animali e prendere, di conseguenza, le corrette decisioni terapeutiche o gestionali.

Prestazioni dei sistemi di rilevazione automatica dei parametri metabolici

Come abbiamo già affermato nel precedente paragrafo molti di questi sistemi forniscono all’allevatore dei dati “grezzi” (ad esempio, il pH ruminale) o indicatori (ad esempio, la percentuale di grasso del latte) che sono difficilmente correlabili a problematiche metaboliche specifiche e quindi a interventi risolutivi mirati. I sistemi in grado di individuare le bovine affette da chetosi hanno una sensibilità che si aggira intorno al 70%. Ciò significa sono necessari altri parametri per determinare con accuratezza se una bovina è affetta o meno da chetosi, soprattutto nella forma subclinica.

Recentemente è stato messo a punto un sistema in grado di valutare l’attività ruminale dell’animale misurando, tramite un microfono posto nel collare, i rumori emessi durante gli atti ruminativi. Anche se i cambiamenti dell’attività ruminale, sono stati più volte messi in relazione allo stato di salute della bovina, l’esatta relazione esistente tra l’attività ruminale e lo stato di salute dell’animale non è stata ancora determinata con certezza.

Per quanto riguarda l’utilizzo di boli ruminali in grado di misurare il pH e la temperatura del rumine, non è ancora chiaro quale sia il reale vantaggio per l’allevatore, questo poiché non esiste un efficace sistema d‘interpretazione dei dati rilevati.

Questi sistemi di rilevazione, per diventare davvero utili all’allevatore, dovranno garantire una maggiore raffinatezza nella misurazione dei parametri ma, soprattutto, dovranno essere dotati di algoritmi validati per elaborare i dati e fornire all’allevatore un sistema chiaro e standardizzato d’interpretazione. Solo così l’allevatore potrà utilizzare tali dati per intervenire correttamente sulla gestione della mandria, o sul singolo animale, per correggere i problemi legati al metabolismo.

Aspetti economici legati all’utilizzo dei sensori nella gestione degli allevamenti

Per gli allevatori, la decisione di investire nell’utilizzo di sensori per essere supportati nella gestione sanitaria delle bovine da latte, dipenderà in gran parte dalla redditività che l’utilizzo di tali sistemi sarà in grado di garantirgli.

I benefici economici di un sistema di rilevamento automatico degli estri sono stati oggetto di lavoro pubblicato in Olanda. In questo lavoro sono stati determinati i benefici economici che tale sistema di rilevazione può avere su un allevamento “tipo” (caratterizzato, ad esempio, da una produzione media di 7,500 kg di latte/lattazione per ogni bovina allevata, da un tasso di rilevamento degli estri del 50%, e da un tasso di concezione del 40%). Ipotizzando che, grazie all’utilizzo di un sistema di rilevazione automatica degli estri, il tasso di rilevamento passi dal 50% al 90% il margine di guadagno lordo per ogni 100 kg di latte prodotto sarebbe di 0,57€. Questo incremento di redditività costituisce il margine economico che permette all’allevatore di ripagare l’investimento iniziale e di sostenere i costi annuali di manutenzione del sistema.

Il tornaconto economico degli investimenti nei sistemi di rilevazione tramite sensori può essere determinato prendendo in considerazione l’entità dell’incremento di redditività ottenuto grazie all’investimento (ad esempio, incremento del latte prodotto o del peso degli animali alla macellazione) e la riduzione delle spese che dovranno essere sostenute dall’allevatore grazie, ad esempio, alla prevenzione di determinate malattie oppure al loro precoce trattamento.

Per determinare la redditività, oltre alle caratteristiche del sistema preso in considerazione, è fondamentale valutare:

  1. Le caratteristiche di ogni singola mandria e del contesto economico in cui si opera.

  2. L’entità delle perdite economiche legate alle condizioni non ottimali e il margine di miglioramento possibile per il parametro preso in esame.

  3. La capacità dell’allevatore di mettere in pratica le modifiche gestionali necessarie.

Ad esempio, la redditività dell’investimento in un sistema automatizzato per determinare il BCS dipende in gran parte dal BCS medio corrente della mandria, dalle perdite economiche correlate alla presenza di animali con BCS non ottimale e dalle capacità dell’allevatore di agire in modo adeguato per raggiungere BCS ottimali utilizzando al meglio le informazioni fornite dal sistema.

In conclusione possiamo affermare che molti sistemi di gestione della mandria basati sull’utilizzo di sensori, forniscono informazioni che si limitano ai dati “grezzi” raccolti dai sensori (livello I), pochi sistemi sono in grado di interpretare correttamente questi dati attraverso algoritmi validati (livello II) e in pratica nessun sistema è in grado di integrare le informazioni elaborate con quelle raccolte da altri sensori o fornite dall’allevatore (livello III), inoltre nessun sistema è in grado di prendere decisioni in modo autonomo (livello IV). La maggior parte dei sistemi utilizzati per individuare i casi di mastite e gli estri raggiungono il secondo livello di elaborazione dei dati. Per quanto riguarda i sistemi in grado di individuare i problemi di locomozione e quelli legati al metabolismo, più della metà dei sistemi si limitano a fornire all’allevatore i dati rilevati dai sensori, senza nessun tipo di elaborazione.

È importante evidenziare che le prestazioni dei sistemi descritti in quest’articolo variano notevolmente in base alla scelta del gold-standard di riferimento, degli algoritmi utilizzati per l’interpretazione dei dati e delle caratteristiche dei target utilizzati per determinare tali prestazioni (numero di allevamenti e dimensioni delle mandrie).

Gli studi pubblicati in merito alla convenienza economica degli investimenti, da parte degli allevatori, nei sistemi di gestione basati sui sensori sono piuttosto rari. Analogamente, il valore economico e gestionale delle informazioni ricavate da tali sistemi è ancora poco chiaro.

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.

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