Con inteligencia artificial buscan mejorar la producción de carne en el país

Investigadores de la Universidad del Sinú buscan desarrollar modelos de conocimiento que mejoren la producción de carne en el sector ganadero de ceba y levante, a partir de ciclos autónomos que usan datos masivos relacionados con el pasto, el clima y el ganado con técnicas computacionales avanzadas de aprendizaje automático.

El ingeniero y docente Rodrigo Junior García Hoyos, quien lidera este proyecto, explicó que los  resultados preliminares de este primer trabajo científico hacen parte de una revisión sistemática de la literatura para identificar cuáles son los nichos de investigación más importantes actualmente.

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En esta  iniciativa también participan los docentes, Ángel Pinto y Paul Rodríguez, decano de la Facultad de Ciencias Económicas, Administrativas y Contables. El proyecto, además, cuenta con el apoyo de la Federación Colombiana de Ganaderos.

Según informaron en la Universidad del Sinú, el aporte de estos investigadores hace parte de una tesis doctoral en la que se observa que a pesar del avance en el uso de las técnicas de “machine learning” en el sector agropecuario.

“Todavía es necesario profundizar en aspectos particulares como la producción de carne, pues con la apropiación de estas herramientas de precisión se espera tener un impacto directo en la producción ganadera entregando mejores criterios de calidad para el mercado internacional”, agrega la universidad.

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Los investigadores también han diseñado modelos autonómicos de gestión de la producción ganadera, que han sido validados en fincas productoras del país.

Uno de estos ciclos autónomos con el análisis masivo de datos, por ejemplo, permite tener control de la secuencia de rotación del ganado de ceba y levante en su proceso de engorde para la producción de carne.