Investigación
Proyectos
Smart Health and Efficiency Enhancement through Prediction and Conductimetry for Animal Reproduction and Evaluation (SHEEPCARE)
El proyecto SHEEPCARE busca transformar el modelo tradicional de cría de ovejas mediante la incorporación de soluciones digitales aplicadas a la agricultura. Esta iniciativa tiene como objetivo mejorar la calidad de la leche producida, optimizar las técnicas de manejo y contribuir al bienestar animal, apostando por una ganadería más eficiente, sostenible y conectada.
Esto es posible gracias a la combinación de tecnologías avanzadas para la obtención de datos, como son los dispositivos NIR (espectroscopía de infrarrojo cercano) portátiles y herramientas para evaluación de la conductimetría junto con técnicas de aprendizaje automático o machine learning.
El proyecto, tratará de validar estas tecnologías en 3 ó 4 granjas piloto en la región de Castilla y León. Los resultados esperados serán la reducción del tiempo del recuento de células somáticas en la leche en un 30%, la detección del celo de los animales con una precisión del 90%, y mejorar en un 15% la tasa de éxito de parto de corderos.
Para asegurar la capacidad de escalabilidad y accesibilidad del proyecto, este será desarrollado con software y hardware de tipo open source, permitiendo la adopción de los mismos tanto en granjas a pequeña escala como cooperativas en toda Europa. Debido a la posibilidad de escasa conectividad en las granjas, las soluciones serán desarrolladas en un sistema hibrido de cloud-edge, obteniendo resultados a tiempo real, que permita a los usuarios tomar decisiones rápidas y dirigidas a sus objetivos de aumentar la productividad y bienestar animal.
El proyecto, enfatiza la sostenibilidad, la reducción del impacto ambiental junto con el bienestar animal y, por supuesto, mejorando el beneficio económico de los granjeros, buscando modelos reproducibles que puedan ser replicados en otros países como Grecia, Italia, Rumania o Francia.
Este proyecto se desarrolla en colaboración entre CNTA y GENOVIS.
«This project has received funding from the European Union’s Horizon Europe research and innovation programme under project OpenAgri (grant agreement No 101134083)«
