El estudio “Automatic detection of bumblefoot in cage-free hens using computer vision technologies” aborda una de las mayores preocupaciones en el bienestar animal dentro de los sistemas de producción de huevos: la detección temprana del bumblefoot. Esta afección, una infección bacteriana que produce una reacción inflamatoria crónica en las patas de las gallinas, afecta su movilidad, lo que limita su acceso a comida y agua y provoca dolor y estrés.

A medida que los sistemas de producción sin jaulas se consolidan en Norteamérica y la Unión Europea con la meta de ser predominantes en 2030, el bienestar animal se convierte en una prioridad para los productores. Sin embargo, la detección del bumblefoot en las primeras etapas ha sido un desafío técnico. Este estudio, por lo tanto, introduce un sistema automático de detección de bumblefoot mediante tecnologías de visión por computadora y modelos de aprendizaje profundo.

Tecnología y metodología de detección

Se evaluaron tres modelos de IA de última generación: YOLOv5s-BFD, YOLOv5m-BFD, y YOLOv5x-BFD, diseñados específicamente para identificar bumblefoot en gallinas. Las pruebas se realizaron en sistemas de producción libres de jaulas, utilizando diversas configuraciones como la altura de la cámara y parámetros del modelo (épocas y tamaño de lote).

Entre los tres modelos, el YOLOv5m-BFD fue el que mostró el mejor desempeño, logrando:

• Precisión: 93.7%
• Recall: 84.6%
• mAP@0.50: 90.9%
• mAP@0.50:0.95: 51.8%
• F1-score: 89.0%

Estos resultados se lograron utilizando el modelo YOLOv5m-BFD entrenado con 400 épocas y un tamaño de lote de 16. La precisión de este modelo proporciona una base sólida para el desarrollo de un sistema de detección automática de bumblefoot en entornos comerciales de producción de huevos.

Implicaciones y futuras aplicaciones

El uso de IA para monitorear el bumblefoot en gallinas representa un avance significativo en el bienestar animal. Este enfoque permite una detección más rápida y precisa, lo cual no solo alivia el sufrimiento animal, sino que también mejora la eficiencia en las granjas. A medida que se optimicen estos modelos, se espera que también puedan adaptarse para detectar el bumblefoot en otras aves, como los broilers, extendiendo su utilidad en la industria avícola.

Este estudio abre la puerta a la implementación de un sistema automatizado que, además de monitorear la salud de las aves, permite a los productores cumplir con los estándares de bienestar animal de manera más efectiva y responsable.

Referencia: Enlace al estudio completo