Intel·ligència Artificial d'alt impacte per al sector de la ramaderia

El Centre of Innovation for Data Tech and Artificial Intelligence (CIDAI), coordinat pel centre tecnològic Eurecat, va organitzar a Lleida a mitjans de febrer la presentació de dos projectes ben diferenciats d’alt impacte en l’àmbit agroalimentari que han aplicat tecnologies d’intel·ligència artificial com a eix central de les seves solucions. Solucions que volen donar resposta als reptes de millora de processos de qualitat a les granges porcines i d’optimització en l’aplicació d’antibiòtics a les explotacions ramaderes.

El primer projecte, anomenat AI LAB, millora dels processos de qualitat a les granges porcines a través del monitoratge individualitzat (algorismes, dades, espai de dades i model de negoci), ha desenvolupat algoritmes d’IA i visió per computador per identificar i fer el seguiment dels porcs a les granges i extreure mètriques de moviment, repòs i localització relacionades amb el benestar animal. Ha permès explorar una metodologia sòlida i segura d’intercanvi de dades i d’algoritmes, així com explorar-ne les vies de monetització. També ha identificat les necessitats per a la implementació real.

El segon projecte és Patrons d’optimització en l’aplicació d’antibiòtics a les explotacions ramaderes, que ha identificat els patrons d’aplicació d’antibiòtics a les explotacions per tal de poder reduir-ne l’ús i minimitzar els efectes en els humans. Aquest ha aplicat una metodologia KDD (Knowledge Discovery in Databases) per analitzar les dades dels antibiòtics aplicats en les explotacions ramaderes de Catalunya i identificar patrons i factors discriminants. La idea d’aquest projecte és tenir dades per prendre millors decisions sobre l’ús dels antibiòtics, per tal d’evitar riscos i malalties.

El projecte ha estat executat amb el finançament de la Generalitat de Catalunya a través de l’Estratègia d’Intel·ligència Artificial de Catalunya, Catalonia. AI i la línia de projectes d’alt impacte del CIDA. Els autors d’aquest projecte col·laboratiu han estat el centre tecnològic Eurecat, el centre de recerca en ciència de dades i IA de la Universitat Politècnica de Catalunya (IDEAI-UPC), el Centre de Visió per Computador (CVC), el Barcelona Supercomputing Center (BSC), la Universitat de Lleida (UdL) i el Centre d’Estudis Porcins (CEP).

Pol, heu presentat un projecte d’alta tecnologia vinculat al sector ramader. 

Es tracta d’un projecte que té dos casos d’ús. La primera és un sistema basat en intel·ligència artificial que monitoritza cada un dels porcs que hi ha en una granja per detectar anomalies que un ramader no podria detectar, com per exemple si un porc s’ha passat el dia dormint, quants quilòmetres recorre, o si beu i menja prou. És a dir, obtenim dades i mètriques que ens ajuden a prendre decisions i ens avisen, per llavors poder enviar un veterinari a tractar el porc en qüestió o actuar conseqüentment.

Com ho feu, tot això? 

Utilizem càmeres i sensors que enregistren tots els moviments i que saben diferenciar tots els porcs d’una quadra. Llavors a aquestes dades els apliquem ciència de dades i algoritmes d’intel·ligència artificial i amb això entrenem xarxes neuronals intel·ligents per crear un model i fer un seguiment automàtic. Actualment hem aconseguit fer un seguiment d’uns dies, però la idea és poder-ho aplicar a tot el cicle de vida d’un porc, i automatitzar així processos.

El projecte té un segon cas d’ús. 

Sí, un segon cas d’ús basat en ciència de dades i algoritmes matemàtics. Tracta sobre els antibiòtics, amb els quals tenim un problema, i és que creen resistències cada cop més fortes. I clar, la carn que mengem dels porcs conté antibiòtics, que passen als humans. La idea és detectar-ne les quantitats i tenir dades per poder-les controlar i rebaixar.

Xavier, què aporta Eurecat Lleida al CIDAI? És una associació publicoprivada per a la innovació i l’estudi de la innovació de les dades i la IA, coordinat per Eurecat. El que fa és vincular agents del territori amb la recerca i la innovació, per tal de fer transferència del coneixement. Treballem amb institucions públiques i privades. 

Com és que s’ha triat un projecte sobre ramaderia? 

És un sector estratègic per al territori, que és part del nostre objectiu: analitzar projectes allà on tenim presència i que ens permetin millorar aspectes i prendre més bones decisions. 

I què passarà? 

La idea és que acabi passant al món industrial, a la societat. Ara el que tenim és un projecte, que és un mostrador i que ens aporta dades de qualitat, que és la part més important per entrenar la intel·ligència artificial. Llavors podrem avaluar si podem aplicar aquest projecte al sector.

Víctor, tu ets el responsable del CIDAF, que és diferent del CIDAI. Explica’ns les diferències. 

Al CIDAF (Centre d’Innovació Digital Agroalimentari i Forestal) ens dediquem a promoure tots aquells projectes que impliquin que el món agroalimentari i forestal pugui avançar en el seu grau de digitalització de forma pràctica i útil. El projecte presentat és un exemple d’aquelles tecnologies a les quals encara els falta per ser aplicables, i nosaltres hi ajudem per tal que acabin madurant i puguin acabar al món real. El projecte és una iniciativa del CIDAI, que ha executat amb altres socis, entre els quals hi som nosaltres, el CIDAF, que fem aquest enllaç entre les unitats productives, el sector i les empreses, per facilitar que els projectes tinguin aquestes aplicacions pràctiques. 

Aportar tecnologia a les empreses. 

Tenim dues missions principals: la primera és que les tecnologies es desenvolupin a Catalunya i que les explotin empreses catalanes, i que el negoci vinculat a la digitalització creat des de casa nostra sigui de qualitat, creixi, i sigui exportable segons la demanda que tingui el sector. En segon lloc, promovem que s’apliquin les solucions. En aquest cas el projecte que es presenta té dues possibilitats complementàries d’aplicació –moviment dels porcs i gestió dels antibiòtics–, i el que ens ha encaixat des del CIDAF és que el projecte ha posat sobre la taula des de bon principi treballar el model d’explotació posterior, valorar com pot contribuir a tenir empreses que explotin aquestes tecnologies i aportar valor a la nostra indústria.