La Universidad de Wisconsin-Madison desarrolla gemelos digitales para decisiones en granjas lecheras
RuFaS, acrónimo de Ruminant Farm Systems, modela las interacciones entre la biología animal, el almacenamiento de alimento, la gestión del estiércol y los procesos suelo-cultivo. Investigadores de la Universidad de Wisconsin-Madison están evaluando la plataforma como una forma de probar medidas de gestión de rebaños en un entorno virtual antes de aplicarlas en el establo.
El proyecto está liderado por Victor Cabrera, profesor en la UW-Madison. Su objetivo a largo plazo es producir "gemelos digitales": versiones virtuales de granjas lecheras que puedan actualizarse con información en vivo de las operaciones físicas. El modelo está diseñado para representar diferencias entre animales individuales en lugar de depender solo de una "vaca promedio".
RuFaS se puede utilizar para examinar escenarios como la sincronización reproductiva, procedimientos de detección de estro y medidas para reducir el estrés por calor. Sus entradas ambientales incluyen radiación solar, humedad y temperatura del aire. Las simulaciones pueden mostrar cómo las inversiones en reducción del calor se asocian con cambios en la ingesta de materia seca, la composición de la leche y el rendimiento reproductivo a lo largo del tiempo.
El enfoque de granja completa también permite a los usuarios examinar efectos que se extienden más allá de la intervención inicial. Un cambio en una parte de una operación lechera puede evaluarse junto con sus efectos en otras áreas operativas, proporcionando a veterinarios y gerentes de granjas información para evaluar protocolos de gestión y decisiones de capital.
Una simulación detallada de RuFaS puede utilizar aproximadamente 1,200 parámetros de entrada separados y producir más de 12,000 resultados. Mover la tecnología del uso en investigación a aplicaciones comerciales de soporte de decisiones requiere validación en campo, integración de datos y estándares comunes para la información de sistemas de ordeño automatizados, monitores de actividad y equipos de alimentación de precisión.
Los desarrolladores han mantenido una estructura de simulación determinista basada en ecuaciones en lugar de usar sistemas de aprendizaje automático cuyos procesos internos pueden ser difíciles de inspeccionar. El modelo está destinado a apoyar, más que a reemplazar, la observación clínica in situ, mientras cuantifica los riesgos operativos y los efectos financieros a largo plazo. El artículo fuente identificó a Dairy Herd Management y Bovine Veterinarian como fuentes.
