Allevamenti di precisione: una panoramica sull'applicazione nei sistemi estensivi
- Redazione ASPA
- 3 apr
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Oggigiorno, i consumatori vedono l'allevamento estensivo (ELF) come la migliore tra le tipologie di allevamento praticabili, tuttavia, gli addetti ai lavori sanno bene che questa realtà presenta numerose complessità e non per forza garantisce salute e benessere animale. Per queste ragioni, studi recenti stanno cercando di valutare diverse forme di implementazione delle tecniche di Allevamento di Precisione (PLF) a quello estensivo, così da migliorare gli allevamenti, facilitare il lavoro degli allevatori e garantire dei risultati efficaci, efficienti e misurabili. Di seguito l'approfondimento.
L'allevamento estensivo (ELF) rappresenta un sistema di produzione a basso input incentrato principalmente sulla gestione degli animali all'aperto (allevamento), per l'intero ciclo produttivo o per una parte di esso. In tutto il mondo esistono diversi sistemi di allevamento estensivo e semi-estensivo, tutti basati su approcci etologici che consentono agli animali di esprimere i loro comportamenti innati, come il pascolo e l'esplorazione, in ambienti più naturali o semi-naturali.
Secondo l'Organizzazione delle Nazioni Unite per l'alimentazione e l'agricoltura (FAO), i pascoli estensivi occupano la maggior parte dei terreni agricoli del mondo, per lo più non facilmente coltivabili o non coltivabili affatto, coprendo circa il 67% della superficie agricola globale. Grazie alla produzione zootecnica, questa enorme parte dei terreni agricoli mondiali sostiene il sostentamento di milioni di persone, convertendo risorse sottoutilizzate in prodotti alimentari di valore. Pertanto, gli ELF sono diffusi in tutti i continenti, in particolare in regioni come le zone aride dell'Africa e della penisola arabica, gli altopiani dell'Asia e dell'America Latina o le regioni della tundra subpolare.
Tuttavia, la ELF comporta una serie di variabili che la rendono meno controllabile dall'uomo e che pongono sfide significative alla gestione. Tra le più difficili vi sono i fattori ambientali, sempre più imprevedibili a causa dei cambiamenti climatici, nonché il monitoraggio degli animali - tra cui la loro produttività, il benessere e la salute - e l'impatto ambientale (ad esempio, il sovrapascolo, il sottopascolo, l'inquinamento da fonti puntuali).
Ad esempio, sebbene la libertà di movimento concessa agli animali negli allevamenti estensivi sia spesso percepita positivamente dai consumatori come un fattore che migliora il benessere degli animali e accresce il dinamismo ecosistemico naturale, è essenziale riconoscere che la libertà degli animali, in termini di mancanza di controllo, non è necessariamente associata a una salute ottimale e a un equilibrio ecologico. Diversi fattori, tra cui le pratiche di alimentazione, la disponibilità di acqua, la densità complessiva degli animali, la competizione intra- e interspecifica, le condizioni climatiche, le malattie e le interazioni con la fauna selvatica, possono influire significativamente sul benessere degli animali e determinare un dinamismo ecosistemico indesiderato.
Sebbene negli ultimi decenni, grazie ai progressi della scienza animale, siano stati ottenuti molti progressi nell'allevamento del bestiame, il monitoraggio visivo degli animali e il controllo efficace dei parametri ambientali nei sistemi ELF rimangono una questione critica a causa della riduzione delle persone impegnate nel settore agricolo, soprattutto nei Paesi sviluppati. Queste sfide sono ancora più pronunciate nei sistemi estensivi di montagna, dove condizioni difficili - come altitudini elevate, pendii ripidi e variazioni climatiche significative - rendono difficile l'accesso e il monitoraggio degli animali. Di conseguenza, l'integrazione di tecnologie di precisione diventa imperativa per monitorare i parametri ambientali e gestire efficacemente gli animali al pascolo.
L'allevamento di precisione (PLF) è una nuova scienza multidisciplinare basata sull'applicazione di tecnologie avanzate per migliorare la gestione dell'azienda agricola. L'obiettivo originario della PLF era quello di monitorare in tempo reale ogni animale, o solo il capo della mandria. Inizialmente, la PLF è emersa ed è stata ampiamente adottata nel contesto dei sistemi di allevamento intensivo, ma recentemente è stata applicata anche ai sistemi estensivi (Precision Livestock Extensive Farming, PLEF). Il PLEF offre l'opportunità di passare dall'allevamento manuale a quello automatizzato o semi-automatizzato, migliorando la gestione della mandria, la gestione dei pascoli, il controllo ambientale, il monitoraggio della salute e l'ottimizzazione dell'alimentazione.
Con la rapida espansione delle pubblicazioni scientifiche negli ultimi anni, è sempre più necessario scoprire approcci innovativi per navigare e filtrare questa vasta gamma di documenti. A questo proposito, il data mining o il text mining possono essere metodi specifici e rapidi per scoprire gli argomenti più interessanti in una linea di ricerca.
Il text mining (TM) è definito come un processo di esplorazione della conoscenza che cerca di identificare e analizzare informazioni preziose all'interno di grandi volumi di dati testuali che sono rilevanti per gli utenti. Si distingue per la sua capacità di esaminare le relazioni concettuali, con l'obiettivo di portare alla luce nuove strutture, schemi o connessioni e di svelare nuove intuizioni e tendenze.
Ad oggi, questi metodi non sono ancora stati applicati alla letteratura PLF nei sistemi estensivi. In questa rassegna abbiamo utilizzato per la prima volta il TM per sintetizzare le conoscenze disponibili sulla PLEF, con l'obiettivo di fornire una linea guida utile sia per pianificare ulteriori ricerche sia per orientare e favorire l'adozione di sistemi innovativi di monitoraggio e gestione automatizzata.
Conclusioni e possibili sviluppi dello studio
Lo sviluppo di un sistema integrato che combini più sensori è fondamentale per massimizzare il valore aggiunto di ciascun componente, migliorando così il potenziale complessivo delle tecnologie PLF. L'integrazione di vari sensori e fonti di dati, come strumenti biometrici, monitor ambientali e dispositivi indossabili, può fornire una panoramica completa della salute, del comportamento e delle condizioni ambientali degli animali. Questo approccio olistico consente interventi più precisi e tempestivi, migliorando in ultima analisi il benessere degli animali e la produttività degli allevamenti.
Inoltre, l'edge computing può svolgere un ruolo significativo in questo contesto, consentendo l'elaborazione locale dei dati e riducendo la latenza, rendendolo ideale per la reattività in tempo reale, riducendo l'uso della larghezza di banda e il consumo della batteria, che sono fattori critici nell'ELF.
Gli algoritmi di rilevamento dei bordi possono anche essere utilizzati per analizzare i dati dei sensori in tempo reale, identificando i cambiamenti critici nel comportamento degli animali o nelle condizioni ambientali che richiedono un'azione immediata. Inoltre, l'integrazione delle tecnologie PLF con l'analisi dei big data e la blockchain può rivoluzionare l'allevamento migliorando il processo decisionale, garantendo una tracciabilità sicura e trasparente dei prodotti animali dall'allevamento alla tavola, rispondendo alle preoccupazioni sulla sicurezza alimentare e sul benessere degli animali.
In conclusione, sebbene questi progressi tecnologici offrano opportunità promettenti, la loro fattibilità economica in ELF rimane in gran parte inesplorata. La ricerca futura dovrebbe concentrarsi sulle analisi costi-benefici per valutare la loro fattibilità finanziaria e supportare il processo decisionale degli agricoltori.
Fonti: Il presente articolo è un estratto della pubblicazione intitolata "Precision livestock farming: an overview on the application in extensive systems" e consultabile integralmente nell'Italian Journal of Animal Sciences al seguente link:
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