Desarrollo y aplicación de un modelo predictivo a través de machine learning para la mejora de la eficiencia reproductiva en la especie porcina
Big Data se refiere a datos de diferentes formatos y calidad, producidos a alta velocidad y en grandes cantidades de modo que no se puede procesar fácilmente con las herramientas de software de uso común. Los beneficios potenciales de Big Data se encuentran bien definidos en numerosas industrias, y aunque se ha usado recientemente en medicina veterinaria, todavía no ha sido ampliamente implementado en la producción ganadera.
Una de las posibles razones puede ser la adopción relativamente tardía de las tecnologías informáticas en la gestión de este sector. Diariamente se generan grandes cantidades de datos en los sistemas de producción animal, como son datos reproductivos procedentes del macho y de la hembra entre otros.
En esta fase reproductiva de la ganadería porcina intervienen multitud de factores, de los cuales clásicamente se recolectan unos pocos datos dando lugar a análisis vagos que no permiten optimizar su producción. La generación de datos basados en hipótesis científicas "clásicas", así como los análisis realizados no son aplicables para la recogida y análisis de datos de tipo masivo.
Además, la mayoría de los parámetros evaluados hasta el momento se ha realizado de manera individual sin tener en cuenta la posible sinergia entre los mismos para poder determinar con mayor exactitud la fertilidad de los eyaculados y el rendimiento de la camada. Es por ello que la aproximación a través del Big Data y el Machine Learning teniendo en cuenta numerosos factores involucrados desde la obtención del eyaculado hasta el destete de los lechones podría convertirse en una metodología más eficiente para maximizar la eficacia ganadera en esta especie.
Es por ello que la comprensión de estos datos masivos requiere de una estrecha colaboración entre especialistas de diferentes disciplinas y los entes generadores de los datos. El Big Data por tanto aplicado a la industria ganadera y analizado desde un prisma multidisciplinar ofrece una metodología que permitiría un mejor entendimiento y predicción de los sistemas de producción animal haciendo que éstos puedan ser más eficientes y sostenibles, lo que ayudaría a minimizar el impacto medioambiental de esta actividad.
Además, la aplicación de esta tecnología se encuadraría dentro de la iniciativa mundial ¿Unidos por una sola Salud¿ conocida en inglés como ¿One-health¿ abarcando aspectos tales como la salud para el hombre, para los animales y el medio ambiente. En este sentido la optimización de la producción ganadera puede tener un impacto positivo en salud humana garantizando producto alimentarios más eficientes, seguros y saludables.