INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN AVICULTURA. Industria de Refrigeración Avícola

 

Industria de refrigeración avícola

Roseli Andrión | Investigación para la Innovación – FAPESP   –  Utilizando inteligencia artificial y visión por computadora, un sistema creado en Brasil tiene como objetivo ayudar a la industria procesadora de aves a identificar lesiones en las canales en tiempo real y, así, determinar su calidad. La idea surgió de la startup Ecotrace, que lleva seis años en el mercado, ya utiliza el sistema para evaluar cadáveres de ganado y vio la oportunidad de ampliar el uso de la tecnología.

Según los investigadores de la empresa, un sistema como éste es más preciso que el ojo humano utilizado habitualmente en esta actividad. “Incluso cuando los profesionales están capacitados, puede haber divergencias”, explica Carolina Coutinho , coordinadora de investigación y desarrollo de Ecotrace y responsable del proyecto, apoyado por el programa de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas ( PIPE ) de la FAPESP . “En bovinos el producto ha tenido muy buena aceptación”, compara.

Basándose en esta solución, Ecotrace decidió probar una versión sencilla, el llamado Producto Mínimo Viable (MVP), que podría utilizarse para identificar lesiones externas. “La idea era descubrir si la herramienta tenía sentido para el mercado. Con los datos obtenidos nos dimos cuenta de que la precisión era del 80% con una pequeña muestra de imágenes”.

Con esto, el equipo buscó identificar si este tipo de sistema sería útil para empresas del segmento. “Vimos que sí: hoy se necesitan muchos profesionales para evaluar una línea de producción. Hay líneas con 12 mil aves por hora y un clasificador puede tener que evaluar un ave cada dos segundos. Es muy rápido”, detalla Coutinho. “Aunque sea la persona mejor capacitada, es humanamente imposible. Llega un momento en que la visión se vuelve borrosa”.

En el proceso tradicional la inspección se realiza por muestreo, mientras que con la solución de la startup es posible verificar el 100% de los artículos de la línea. “Entonces, si se sacrifican 150.000 aves, informaré si hubo heridas y cuáles fueron en 150.000 aves”, explica. «La idea es optimizar el proceso para que la industria pueda ver dónde falta y qué se puede mejorar».

Además de las lesiones externas en los cadáveres de las aves, Ecotrace incluyó la evaluación de la contaminación en estos animales; según Coutinho, esta es la principal preocupación de la industria. “Hay normativas que exigen la cuantificación de la contaminación. Con nuestra solución podemos saber si existen, cuantificarlos y diferenciarlos entre fecales, gástricos y biliares. Es uno de los aspectos principales de la herramienta y puede ayudar a la industria a implementar programas de autocontrol y, posteriormente, a modernizar la inspección”.

Único y portátil

Para que la tecnología utilizada por la startup sea siempre la más avanzada, dos médicos son responsables de todos los aspectos de la inteligencia artificial de la herramienta. En total, el equipo del proyecto cuenta con siete profesionales que trabajan en el desarrollo y mejora de la solución.

El sistema es único en Brasil. En el extranjero existen soluciones que realizan el proceso, pero son máquinas robustas y costosas, dice Coutinho. “Además, son difíciles de implementar en la industria. La nuestra se compone de una pequeña cámara, dos lámparas de 60 centímetros y un soporte. Intentamos reducir al máximo para ofrecer una opción que se pueda adaptar a empresas de cualquier tamaño: desde pequeñas, con poco espacio, hasta grandes”.

Otro diferenciador de la herramienta de la startup es que se puede configurar para satisfacer todas las necesidades del cliente, a diferencia de los equipos más grandes que tienen especificaciones inflexibles. “Identificamos las demandas del mercado para adaptar el producto que ofrecemos”, dice María Paula Castro, directora de operaciones de Ecotrace.

Actualmente, el equipo está validando el modelo en industrias asociadas. Según Coutinho, la precisión del sistema varía del 85% al ​​97%, dependiendo de la categoría de lesión. “Tomaremos todos los datos que ya tenemos y los validaremos en tiempo de ejecución real. Nuestra intención es probar tanto en pequeñas industrias como en grandes establecimientos porque son entornos y líneas diferentes”.

Este tipo de soluciones son útiles, por ejemplo, en la toma de decisiones en la industria con el objetivo de mejorar procesos en tiempo real. “Si la inteligencia artificial indica un aumento de fracturas de alas, por ejemplo, es posible realizar ajustes en los equipos en tiempo real, para reducir estas ocurrencias. De esta manera, pierdes menos y tienes mejores ingresos”.

El zootécnico afirma que el sistema se puede utilizar en otras actividades industriales. “Ya se acercaron a nosotros para trabajar en el segmento porcino. Utilizamos los mismos conocimientos para identificar garrapatas en el cuero. Nada impide aplicar el concepto en otros ámbitos”, destaca. “Ya vendemos la solución ganadera a Paraguay y Argentina. La idea es seguir esta misma trayectoria con las aves”, dice Castro.

Para la industria, el uso del sistema puede representar una reducción de costos al permitir inspeccionar la línea de producción automáticamente: un control más preciso reduce tanto los impactos operativos como las pérdidas económicas. “También hay quienes piensan en la optimización y en la asignación de profesionales a otras actividades”, recuerda Coutinho.

Requisito de trazabilidad

La industria alimentaria debe cumplir protocolos de trazabilidad. Estos requisitos buscan, entre otros factores, evitar que la propiedad original de los animales sea un área deforestada. El sistema Ecotrace ayuda a las empresas del segmento a cumplir con estos protocolos y garantizar su cumplimiento total.

Esto se debe a que la startup digitaliza toda la trazabilidad de los animales. De esta forma, los datos obtenidos por la solución ayudan en la gobernanza de las industrias del sector. Al mismo tiempo, la herramienta ayuda a garantizar la seguridad alimentaria, ya que permite inspeccionar más de cerca las líneas de producción.

FAPESP BRASIL

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