DSM-Firmenich lanza nueva plataforma digital de precisión en pollos de engorda

Redacción BM Editores.

DSM-Firmenich lanza nueva plataforma digital de precisión en pollos de engorda Aaron Cowieson DSMEn el marco del Foro Mundial de Nutrición, organizado por la empresa DSM-Firmenich, celebrado en Cancún, Quintana Roo, los días del 8 al 10 de mayo en el Centro de Convenciones de este puerto, Aaron Cowieson, especialista de esta empresa, ofreció una plática sobre los avances de la nueva tecnología en las actividades pecuarias.

Su conferencia la impartió ante más de 800 asistentes, profesionales de la industria, investigadores y académicos de todo el mundo, que se congregaron en este Foro Mundial.

Informó que DSM-Firmenich ha lanzado una nueva plataforma digital de agricultura de precisión: “comenzó en pollos de engorda y se expandió a gallinas ponedoras, cerdos y rumiantes; ya se tiene 1.5 millones de puntos de datos en la base de pollos de engorda de parvadas comerciales en Estados Unidos”, señaló.

Luego, comentó que los nuevos sensores están creando importantes oportunidades para la automatización en torno a los biomarcadores; la articulación de éstos, de varias matrices biológicas con metadatos utilizando el aprendizaje automático crea poderosos modelos predictivos.

Explicó que es posible obtener información sobre el estado de salud, nutrición y bienestar de los pollos de engorda comerciales con la extensión de especies planificada en el futuro; además, dijo, los veterinarios, el personal de producción en vivo y los nutricionistas pueden funcionar como un equipo multidisciplinario con evidencia empírica común para impulsar la toma de decisiones.

Como plataforma de investigación, explicó, que esto tiene un potencial significativo para crear nuevos conocimientos sobre genética, nutrición, vacunas y aditivos, entre otros rubros.

También comentó que los circuitos de aprendizaje para conectar las decisiones tomadas por nutricionistas, veterinarios y profesionales de producción en vivo suelen ser largos y pueden ser vagos, sin embargo, agregó que los conocimientos sobre la salud, el bienestar, la nutrición y el perfil de sostenibilidad de los animales de granja tienen valor para mejorar e informar la toma de decisiones.

Expresó que hoy en día las herramientas digitales pueden permitir el desarrollo de modelos predictivos y crear redes de vigilancia activa y pasiva y el manejo de datos es crítico y el aprendizaje automático debe estar conectado a la traducción y recomendaciones procesables.

En una parte de su conferencia comentó que los gatos fueron una inspiración en la ciencia animal, la medicina de pequeños animales, y fue pionera en el uso de biomarcadores sanguíneos y dispositivos de punto de atención para monitorear, diagnosticar y predecir la aparición de patologías crónicas y agudas.

Recordó que un artículo reciente, elaborador por Bradley et al., en 2019 informó que podían predecir la enfermedad renal crónica en etapa temprana hasta 12 meses antes de la aparición de los síntomas clínicos; para ello se utilizaron aprendizaje automático, biomarcadores de sangre y metadatos de más de 100 mil gatos.

Durante la conferencia, respondió preguntas de los asistentes, así como escuchó con atención sus puntos de vista.

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