Para continuar, suscribite a Motivar. Si ya sos un usuario suscripto, iniciá sesión.
SUSCRIBITEUn proyecto valida estrategias de nutrición animal multifase con inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y la producción sustentable de ternera.
Un proyecto de investigación ha validado nuevas estrategias de nutrición animal de precisión para terneros de engorde, buscando reducir el impacto ambiental de la producción de carne. La iniciativa combinó modelización avanzada con inteligencia artificial y ensayos en granjas comerciales para optimizar los niveles de proteína digestible intestinal (PDI) en las dietas, mejorando la eficiencia en el uso de nutrientes.
El Institut de Recerca i Tecnologia Agroalimentàries (IRTA) impulsó el proyecto Beef_Opti_Nitrogen, una iniciativa para validar estrategias de nutrición animal de precisión en terneros de engorde. La investigación se apoyó en una base de datos de más de 15 años, con cerca de 15.000 registros productivos, y ensayos en una granja comercial de Lleida.
La producción de ternera enfrenta el desafío de mantener su valor nutricional mientras reduce su huella ambiental. Las emisiones de nitrógeno por excreción y de metano por fermentación digestiva son factores clave en este impacto. El objetivo del proyecto fue lograr una reducción de estas emisiones sin afectar los resultados productivos.
A partir de la vasta base de datos, se desarrollaron modelos predictivos basados en inteligencia artificial capaces de estimar con mayor precisión los requerimientos nutricionales de los animales según su peso vivo y fase de crecimiento. Este enfoque se alinea con la nutrición animal de precisión o alimentación multifase, que adapta el suministro de nutrientes a las necesidades reales de los animales en cada etapa de su desarrollo.
Los ensayos compararon una dieta convencional única con una estrategia multifase adaptada a diferentes etapas de crecimiento. Los resultados confirmaron que la estrategia multifase mantuvo el rendimiento productivo. Los terneros de ambos tratamientos alcanzaron pesos finales idénticos, de unos 523 kg de peso vivo, con una ganancia media diaria de 1,52 kg al día. No se observaron diferencias en consumo de materia seca ni en eficiencia alimentaria.
Además, los indicadores de calidad de la canal fueron comparables. Se observó una utilización más eficiente de los nutrientes, con una mayor retención del nitrógeno ingerido (47,1% frente al 32,5% del tratamiento convencional) y una menor excreción urinaria de nitrógeno. Las emisiones entéricas de metano también mostraron una tendencia favorable, con 140,5 gramos de CH₄ al día en la dieta multifase frente a 159,2 gramos diarios en el grupo de control, aunque estas diferencias no fueron estadísticamente significativas.
El informe subraya la necesidad de continuar generando datos para consolidar estas tendencias y mejorar los modelos predictivos. La combinación de modelización avanzada, sensores de monitorización y sistemas automáticos de registro ha demostrado el potencial de la inteligencia artificial para transformar grandes volúmenes de datos productivos en herramientas útiles para la toma de decisiones en bovinos.
Según Maria Devant, jefa del Programa de Producción de Rumiantes del IRTA, este proyecto representa el inicio de una nueva forma de formular dietas para bovinos de engorde. Las herramientas desarrolladas permitirán a los nutricionistas ajustar con mayor precisión las dietas a los requerimientos de los animales, maximizando la eficiencia productiva y minimizando su impacto ambiental.
En el proyecto participaron también Sònia Martí, Lourdes Llonch y el investigador Pablo Guarnido, especialista en modelización nutricional y aplicación de herramientas de inteligencia artificial en producción animal.
FUENTE: Animal's Health
video
