L'integrazione di tecnologie avanzate come IoT e AI sta rivoluzionando l'allevamento avicolo, consentendo il monitoraggio in tempo reale della salute dei polli. Grazie a sensori e modelli predittivi, è possibile identificare comportamenti anomali e prevenire la diffusione delle malattie, migliorando la gestione e la sostenibilità degli allevamenti.
L’allevamento avicolo è essenziale per nutrire la popolazione mondiale in crescita. Tuttavia, comportamenti anomali degli uccelli possono danneggiare gli animali stessi e la rilevazione delle malattie dipende spesso dall’osservazione del loro comportamento. Per affrontare il problema della rilevazione dei comportamenti corretti e dello stato di salute del pollame, è stato sviluppato un nuovo sistema di monitoraggio intelligente basato su sensori IoT.
L’integrazione della tecnologia Internet of Things (IoT) nell’allevamento avicolo può trasformare radicalmente il monitoraggio e la gestione della salute del pollame. Questo sistema consente di rilevare e monitorare il comportamento dei polli nelle aziende avicole, offrendo informazioni preziose agli operatori del settore per decisioni gestionali e valutazioni dello stato di salute degli animali.
Takeaway
Perché l’allevamento avicolo è importante
Già dieci anni fa, in una pubblicazione specializzata della FAO intitolata “Poultry Development Review” si sottolineava come il settore avicolo sia uno dei più dinamici e flessibili tra quelli legati all’allevamento.
Negli ultimi anni, sospinto da una forte domanda globale, ha visto un’espansione significativa, consolidandosi e internazionalizzandosi in paesi di ogni fascia di reddito. Il bestiame è una risorsa vitale per la sussistenza di circa un miliardo di persone tra le più povere al mondo, e il pollame rurale riveste un ruolo cruciale per molti agricoltori con risorse limitate, spesso rappresentando il loro unico bene.
Nei paesi a basso reddito e con deficit alimentare, il pollame rurale costituisce circa l’80% degli stock avicoli e ha un impatto positivo per le comunità poiché:
- migliora la nutrizione grazie alla fornitura di carne e uova ricche di nutrienti e micronutrienti di alta qualità
- offre un piccolo reddito e una forma di risparmio, in particolare per le donne, aumentando la loro capacità di affrontare difficoltà economiche e riducendo la vulnerabilità
- produce letame utile per le coltivazioni e gli orti
Oltre al valore economico e nutrizionale, la produzione di pollame nei villaggi ha anche importanti funzioni socio-culturali e religiose, riconosciute per il loro impatto sulle comunità agricole. Ma c’è di più.
Gli Obiettivi di Sviluppo del Millennio delle Nazioni Unite mettevano al primo posto la riduzione, anzi, per essere precisi, il dimezzamento del numero di persone affamate entro il 2015, una sfida rilevante se si considera che nel 2003 circa 824 milioni di persone soffrivano di fame cronica.
Tra gli obiettivi rientravano anche la riduzione della mortalità infantile (con un tasso di mortalità sotto i cinque anni di 168 decessi ogni 1.000 nati vivi nell’Africa sub-sahariana) e il miglioramento della salute materna.
In questo contesto, entrando in considerazioni pragmatiche, le uova e la carne di pollame hanno un ruolo importante, poiché si rivelano una fonte eccellente di proteine di alta qualità, minerali e vitamine come la B12.
Come si struttura la produzione avicola
La produzione avicola, nel mondo, si suddivide in tre sistemi principali: le grandi produzioni commerciali, l’allevamento tradizionale nei villaggi (soprattutto nei paesi in via di sviluppo) e i sistemi semi-commerciali vicini alle aree urbane.
Nei paesi in via di sviluppo, il pollame allevato nei villaggi costituisce una parte significativa del patrimonio avicolo nazionale. Esso contribuisce in modo significativo alla riduzione della povertà e al miglioramento della sicurezza alimentare, fornendo proteine di alta qualità. Oltre a fornire nutrimento, i prodotti avicoli possono essere venduti o barattati, rappresentando spesso l’unica fonte di reddito per molte famiglie.
Un altro vantaggio dell’allevamento tradizionale è che, in molte comunità, sono donne e bambini a occuparsi del pollame, garantendo loro una certa autonomia economica.
Non ultimo, l’allevamento tradizionale offre un’interessante biodiversità genetica che potrebbe essere sfruttata per migliorare le linee commerciali. Tuttavia, questo potenziale è ancora poco studiato e sfruttato.
Tuttavia, l’allevamento tradizionale presenta anche delle criticità. Nonostante il suo impatto positivo sulla lotta alla povertà, c’è stata poca ricerca per migliorarne l’efficienza. La produttività, infatti, è rimasta stagnante negli ultimi 40 anni e la concorrenza con le produzioni commerciali è destinata a intensificarsi.
La mancanza di infrastrutture, come nutrienti essenziali e servizi veterinari, rappresenta un altro ostacolo, con il rischio che il pollame diventi serbatoio di malattie, comprese le zoonosi.
L’importanza dell’allevamento avicolo di precisione
Se è difficile tenere sotto controllo i piccoli allevamenti domestici e familiari, qualcosa di più si può fare quando si parla di vere e proprie aziende agricole. A partire dall’allevamento di precisione.
In un articolo pubblicato su Modern Poultry, Tom Tabler, PhD, Professore e Specialista in Avicoltura, University of Tennessee Extension Service, Dipartimento di Scienze Animali, spiega come l’allevamento di precisione (Precision Livestock Farming, PLF) applichi la tecnologia per monitorare automaticamente il bestiame e l’ambiente agricolo in tempo reale, 24 ore su 24, fornendo allarmi precoci quando si verificano problemi, permettendo così agli allevatori di intervenire tempestivamente per evitare peggioramenti.
L’allevamento di precisione si basa sul monitoraggio costante dei dati e sull’uso di strumenti affidabili per supportare le decisioni. Sistemi automatizzati consentono di pesare sia gli animali che il mangime, monitorando l’assunzione di cibo, mentre tecnologie di imaging e monitoraggio acustico possono segnalare tempestivamente problemi di benessere o malattie, mentre i sensori rilevano livelli di ammoniaca, CO2, umidità e gas serra all’interno degli allevamenti.
Uno dei contributi più importanti del PLF è l’ottimizzazione della biodisponibilità dei nutrienti. Questa tecnologia consente agli allevatori di soddisfare i bisogni nutrizionali giornalieri del pollame senza eccedere, evitando sprechi e riducendo l’impatto ambientale.
Nell’esempio dei polli da carne commerciali, è possibile regolare le diete giornalmente per rispondere alle necessità nutrizionali specifiche. I sistemi moderni, con silos e attrezzature tecnologiche avanzate, permettono di miscelare con precisione i concentrati proteici ed energetici, offrendo quantità ottimali di lisina, metionina, proteine ed energia ogni giorno.
IoT a supporto dell’allevamento avicolo
Sicuramente, uno dei rischi maggiori negli allevamenti avicoli è rappresentato dalla rapida diffusione delle malattie all’interno degli allevamenti stessi,
Se è vero, come abbiamo già scritto, che l’industria avicola è cruciale per soddisfare la crescente domanda mondiale di alimenti a basso contenuto di grassi e ricchi di proteine, è altrettanto vero che anche i consumatori sono sempre più attenti alla qualità e sicurezza dei prodotti. E il benessere animale è determinante per garantire la salute e la sicurezza del consumatore.
La riduzione delle perdite e il contenimento della diffusione delle malattie possono essere raggiunti grazie all’identificazione precoce degli animali malati, utilizzando tecnologie che consentono di identificare e classificare gli individui in base al comportamento.
In particolare, l’unione di IoT e AI può oggi rappresentare una svolta anche per le aziende agricole più piccole, grazie allo sviluppo di soluzioni innovative per la rilevazione precoce delle malattie.
I sensori IoT vengono utilizzati come occhi e orecchie, monitorando continuamente l’ambiente del pollaio, rilevando cambiamenti anche minimi, che potrebbero sfuggire all’occhio umano. I dati raccolti dai sensori vengono elaborati da algoritmi AI progettati per riconoscere schemi e anomalie. Questi segnali precoci di malattia consentono interventi tempestivi per arginare l’insorgere di problemi più gravi.
Le analisi basate sull’AI permettono agli agricoltori di individuare potenziali focolai prima che si aggravino, garantendo un trattamento rapido e riducendo le perdite.
Le informazioni raccolte offrono, dunque, una visione chiara della salute e del benessere degli animali, aiutando gli agricoltori a prendere decisioni più consapevoli su alimentazione, struttura del pollaio e gestione generale.
Uno studio intitolato “An Approach towards IoT-Based Predictive Service for Early Detection of Diseases in Poultry Chickens” e sviluppato da un team di ricercatori delle università di Karachi e di Kota Kinabalu in Malesia, ad esempio, si è prefisso di utilizzare proprio queste leve tecnologiche in combinazione per il. monitoraggio e il tracciamento continuo della salute dei polli.
Dispositivi indossabili basati sull’IoT, come accelerometri e giroscopi, raccolgono dati sui movimenti degli animali e li trasmettono al cloud per analisi dettagliate: l’obiettivo è individuare tempestivamente segni di malattia, permettendo un intervento precoce e limitando la diffusione delle infezioni.
In questo caso, viene utilizzato un framework predittivo basato su IoT che, grazie all’uso di reti GAN(Generative Adversarial Networks) per la generazione di dati sintetici, ha raggiunto un’accuratezza del 97% nella classificazione di polli sani e malati. Nel corso dello studio sono stati, inoltre, testati diversi algoritmi di machine learning, come Random Forest e Support Vector Machine, per migliorare la precisione delle previsioni.
L’utilizzo di questo “mix tecnologico”, che include anche l’analisi dei suoni e la sorveglianza tramite elaborazione delle immagini, permette una supervisione automatizzata del comportamento dei polli, fondamentale per la prevenzione delle malattie.
Il sistema proposto utilizza tecniche di apprendimento supervisionato per classificare i polli e supportare la gestione proattiva degli allevamenti, migliorando la sostenibilità e l’efficienza produttiva.
L’adozione di questo tipo di tecnologia rappresenta un passo avanti verso un sistema di allevamento di precisione che tuteli sia la salute degli animali sia quella dei consumatori.
Analisi dei suoni
L’analisi dei suoni, che ne studia distribuzione energetica, frequenza e ampiezza, può rilevare la salute dei polli tramite il comportamento sociale e alimentare. Diversi esperimenti hanno dimostrato che i suoni emessi durante il becchettare possono identificare l’assunzione di cibo con un’accuratezza fino al 95%.
Inoltre, le frequenze di picco, che diminuiscono con la crescita del pollo, permettono di monitorare il tasso di crescita di ciascun animale.
L’analisi dei suoni effettuata con reti neurali supervisionate e modelli SVM (Support Vector Machine) è stata usata anche per diagnosticare malattie come la Newcastle e l’influenza aviaria con un’accuratezza del 100%.
Elaborazione delle immagini
L’elaborazione delle immagini offre un ulteriore approccio a basso costo per analizzare il comportamento del pollame, identificarne lo stato di salute e prevederne il peso.
Tecniche di visione artificiale consentono di monitorare i movimenti della massa intorno ai punti di alimentazione e rilevare segni di stress o malattie. Sistemi basati su reti neurali convoluzionali (CNN) hanno raggiunto un’accuratezza del 99,17% nel monitoraggio dei polli.
Le fotocamere termiche, utilizzate per controllare lo stress da calore, e le analisi sulle posture basate su modelli SVM hanno ottenuto un’accuratezza di quasi il 99,5% nella classificazione delle malattie.
Il monitoraggio continuo consente di individuare infezioni già al quarto giorno, migliorando così la gestione della salute e il benessere generale degli animali negli allevamenti.
I dispositivi IoT
Anche i dispositivi indossabili per il monitoraggio, come microchip RFID e accelerometri, stanno trasformando la gestione degli allevamenti avicoli.
I microchip RFID permettono di tracciare i movimenti dei polli attraverso segnali trasmessi ai lettori RFID, consentendo di osservare in tempo reale gli spostamenti e le abitudini all’interno del gruppo.
L’uso di sensori aggiuntivi, come quelli per la rilevazione delle uova, permette di monitorare il comportamento di deposizione e di individuare eventuali anomalie precocemente, come le fratture della carena sternale durante la deposizione delle uova. Questi dispositivi aiutano anche a comprendere il comportamento alimentare e di riposo, classificando i polli come attivi, normali o malati tramite metodi di clustering.
Il machine learning integrato con sistemi IoT ha consentito di migliorare la capacità di elaborazione e supporto decisionale in contesti reali. L’ecosistema IoT–Fog–Cloud facilita l’elaborazione distribuita, superando problemi di latenza e eterogeneità dei dispositivi.
L’uso di modelli generativi, come CTGAN (un tipo di GAN progettata specificamente per generare dati tabulari sintetici), permette di creare dataset sintetici per superare lo squilibrio delle classi nei dati, migliorando le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico.
Questi dataset sono impiegati non solo per valutare l’efficacia dei modelli, ma anche per garantire la privacy dei dati in contesti sanitari. La combinazione di dispositivi indossabili e machine learning offre nuove possibilità per monitorare e analizzare in modo preciso la salute e il benessere dei polli, riducendo l’impatto delle infezioni e migliorando la gestione complessiva degli allevamenti.
Lo studio e i risultati
In questo caso, lo studio ha raccolto un dataset lungo un arco di 20 settimane monitorando 24 polli distribuiti in quattro gruppi diversi, tracciando le attività giornaliere di ogni pollo, come bagni di sabbia, beccate e pulizia delle piume.
Questi comportamenti sono stati analizzati per comprendere meglio le loro correlazioni. Il beccare è un’attività tipica legata all’alimentazione, la pulizia delle piume (preening) è fondamentale per mantenere pulito il piumaggio, mentre il bagno di sabbia serve a rimuovere parassiti.
Lo studio propone un framework predittivo basato sull’IoT per monitorare i movimenti dei polli e prevederne lo stato di salute in tempo reale, affrontando il problema dello squilibrio dei dati attraverso modelli generativi profondi.
Tra i modelli di classificazione testati, TabNet ha dimostrato la migliore accuratezza, mentre Decision Tree e Random Forest hanno fornito previsioni affidabili.
La ricerca apre nuove possibilità per lo sviluppo di servizi predittivi IoT e suggerisce l’estensione del lavoro con l’uso di modelli a rete bayesiana per migliorare la classificazione delle malattie.
Un lavoro sulla classificazione dei dati
Parte da un assunto analogo uno studio pubblicato nei mesi scorsi da un team di ricercatori egiziani, Mohammed Mostafa Ahmed, dell’università di Sadat City, Ehab Ezat Hassanien e Aboul Ella Hassanien dell’Università de Il Cairo, per dimostrare come con l’utilizzo di Internet of Things (IoT), analisi delle immagini e altre tecnologie, gli agricoltori possono gestire e monitorare la salute degli animali in tempo reale, registrando informazioni sulla produzione e migliorando la sorveglianza.
Anche in questo caso, si è partiti dalla necessità di monitorare alcuni comportamenti specifici: l’alimentazione/beccata, la pulizia delle piume (preening) e i bagni di sabbia (dustbathing), che possono aumentare in caso di infezione da ectoparassiti.
In questo caso, molta attenzione è stata posta sul processo di raccolta e analisi dei dati, che prevede l’estrazione delle proprietà statistiche dei dati grezzi, seguita dalla creazione di una gerarchia complessa di caratteristiche per l’analisi di casi nuovi o sconosciuti.
I ricercatori si sono posti l’obiettivo di superare alcuni degli ostacoli legati alla gestione dei dati. In particolare, la complessità dei dati, il rumore e la perdita di attributi possono rendere difficile l’identificazione di schemi significativi nei processi di data mining.
Non solo. Tra i problemi più rilevanti nei processi di classificazione dei dati, vi è lo squilibrio tra le classi, che influenza negativamente l’accuratezza e l’efficienza delle analisi. I dataset squilibrati sono caratterizzati da una disparità significativa nel numero di campioni tra le diverse categorie, con impatti negativi sulle prestazioni degli algoritmi di apprendimento automatico.
Per migliorare la gestione dei dataset squilibrati, sono state adottate metodologie diverse, come il sovracampionamento della classe minoritaria con tecniche di Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) (che crea esempi aggiuntivi nella classe minoritaria attraverso l’interpolazione) o approcci di campionamento che bilanciano le distribuzioni delle classi, come il campionamento positivo, negativo o combinato.
Il sistema proposto si articola in diverse fasi: preprocessamento dei dati, estrazione delle caratteristiche, selezione delle caratteristiche e rilevamento del comportamento attraverso differenti algoritmi di classificazione.
Nel caso specifico, per risolvere il problema dello squilibrio nei dati è stata applicata una tecnica di sovracampionamento minoritario sintetico (SMOTE) ottimizzata tramite un algoritmo Hummingbird(Artificial Hummingbird Algorithm – L’algoritmo AHA simula le abilità di volo uniche e le strategie intelligenti di ricerca del cibo dei colibrì. Sono modellate tre tipologie di abilità di volo utilizzate nelle strategie di foraggiamento: voli assiali, diagonali e omnidirezionali).
I risultati sperimentali evidenziano che questa versione ottimizzata di SMOTE raggiunge un’accuratezza del 97%, superando altri algoritmi.
Risultati simili si raggiungono anche con l’algoritmo Random Forest (RF) che raggiunge un’accuratezza del 98% nella previsione dei comportamenti del pollame.
Glimpses of Futures
Negli ultimi vent’anni, l’interesse per il pollame e i suoi prodotti è cresciuto enormemente. Quasi ogni paese nel mondo ha un’industria avicola, per soddisfare una domanda crescente. Una domanda che diventa cruciale nelle economie emergenti, dove l’allevamento avicolo rappresenta una fonte di sostentamento importante per intere comunità.
Parallelamente, cresce nei consumatori l’attenzione a tematiche di sostenibilità, salubrità e pratiche di approvvigionamento etico. I produttori avicoli che adottano pratiche ecologiche e responsabili, come l’approvvigionamento sostenibile e le iniziative per il benessere animale, hanno maggiori probabilità di attrarre i consumatori attenti all’ambiente.
Con l’obiettivo di anticipare possibili scenari futuri, proviamo, ora, ad analizzare – avvalendoci della matrice STEPS – gli impatti che l’evoluzione degli studi come quelli illustrati potrebbe avere sotto il profilo sociale, tecnologico, economico, politico e della sostenibilità.
S – SOCIAL: come sottolinea nei suoi studi e documenti la FAO, l’allevamento avicolo svolge un ruolo sociale significativo, specialmente nei paesi in via di sviluppo. Il pollame fornisce una fonte accessibile di proteine di alta qualità, minerali e vitamine essenziali come la B12, migliorando la nutrizione nelle comunità rurali. Rappresenta spesso una delle poche fonti di reddito per le famiglie povere, ed è una risorsa facilmente gestibile anche da donne e bambini, aumentando l’indipendenza economica e offrendo una rete di sicurezza contro le difficoltà finanziarie. In molte società rurali, il pollame ha un valore economico, sociale e culturale; viene utilizzato in cerimonie religiose, come dono o come parte di pratiche tradizionali, rafforzando il senso di comunità e appartenenza. Inoltre, il letame prodotto dal pollame è impiegato come fertilizzante organico per i campi, migliorando la produttività agricola senza la necessità di costosi input chimici.
T – TECHNOLOGICAL: l’uso dell’intelligenza artificiale nel monitoraggio del benessere animale ha il potenziale per trasformare profondamente l’allevamento avicolo, rendendolo più efficiente e sostenibile. Le future applicazioni potrebbero includere sistemi sempre più autonomi e integrati che non solo rilevano anomalie, ma suggeriscono interventi correttivi in tempo reale, migliorando la risposta degli operatori e riducendo i tempi di reazione. La combinazione di AI con altre tecnologie emergenti, come l’Internet of Things (IoT) e le reti neurali avanzate, potrebbe permettere un monitoraggio ancora più preciso e una gestione più personalizzata dei gruppi di animali. Inoltre, l’implementazione di questi sistemi su scala più ampia e accessibile potrebbe portare benefici anche alle aziende agricole più piccole, promuovendo una maggiore adozione di pratiche etiche e sostenibili. Tuttavia, la strada da percorrere include sfide come la riduzione dei costi, l’addestramento del personale e l’adattamento delle tecnologie ai contesti produttivi più diversificati. Con continui progressi tecnologici e maggiori investimenti in ricerca e sviluppo, l’intelligenza artificiale ha il potenziale di diventare uno strumento fondamentale per garantire un benessere animale ottimale e un sistema produttivo più responsabile.
E – ECONOMIC: dal punto di vista dell’impatto economico, è indubbio che l’industria avicola debba affrontare sfide significative come carenze di manodopera, epidemie di malattie e problematiche di benessere animale, che incidono negativamente sulla produttività e sulla redditività. L’adozione di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale (AI) offre soluzioni efficaci per superare queste difficoltà e rispondere alla crescente domanda di carne di pollame. L’AI, migliorando il monitoraggio e la gestione degli allevamenti, promette di ridurre i costi operativi e aumentare l’efficienza, portando a un incremento dei profitti. I metodi tradizionali spesso non sono sufficienti per gestire in modo completo le condizioni di salute, comportamento e stress degli animali, ma l’introduzione di sistemi basati su AI può trasformare la produzione, consentendo un monitoraggio continuo e interventi tempestivi. In prospettiva, l’integrazione di AI e Internet of Things (IoT) potrebbe portare a sistemi autonomi che ottimizzano ogni aspetto dell’allevamento, migliorando il benessere animale e garantendo una produzione più sicura e sostenibile. Ciò non solo favorirebbe una maggiore sostenibilità ambientale, ma avrebbe anche un impatto positivo sull’economia, riducendo le perdite dovute a malattie e migliorando la qualità complessiva del prodotto, rispondendo alle esigenze di consumatori sempre più attenti alla qualità e alla sicurezza. Per altro, a differenza delle grandi aziende agricole, i piccoli agricoltori spesso non hanno accesso a veterinari o strumenti diagnostici avanzati. Le soluzioni basate sull’AI offrono un metodo economicamente vantaggioso e facilmente accessibile per monitorare la salute del pollame.
P – POLITICAL: quando si parla di allevamento avicolo è necessario bilanciare lo sviluppo economico con la protezione della salute pubblica, la sicurezza alimentare e la sostenibilità ambientale. L’intensificazione delle attività di allevamento ha sollevato preoccupazioni riguardo all’impatto di emissioni e rifiuti, come l’accumulo di deiezioni avicole, che possono innescare nuovi ceppi di malattie e minacciare la salute pubblica. In risposta, governi e organi regolatori stanno imponendo standard rigorosi su benessere animale, sicurezza alimentare e pratiche sostenibili. Le aziende agricole devono adeguarsi a normative sempre più stringenti, che richiedono formazione continua del personale e una gestione documentale impeccabile per dimostrare la conformità. L’approccio regolatorio sta evolvendo per includere anche l’uso di tecnologie innovative, come strumenti digitali per automatizzare la documentazione e il monitoraggio della conformità, migliorando l’efficienza nella gestione e la trasparenza delle operazioni. Guardando al futuro, l’adozione di tecniche avanzate di genetica e breeding, oltre all’integrazione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale e l’IoT, potrà supportare una gestione più sostenibile e un migliore rispetto delle normative.
S – SUSTAINABILITY: se condotto in modalità intensiva, l’allevamento avicolo ha un impatto negativo significativo sulla sostenibilità, compromettendo sia l’ambiente che il benessere animale. La gestione inadeguata dei rifiuti e l’elevata produzione di deiezioni possono deteriorare la qualità dell’aria, dell’acqua e del suolo. Inoltre, la produzione di mangimi, come la soia, contribuisce alla deforestazione in aree come il Brasile, con conseguenze gravi per la biodiversità e un aumento delle emissioni di gas serra. Sul piano del benessere animale, le condizioni spesso non consentono comportamenti naturali, aumentando lo stress e i problemi di salute degli animali stessi. Per questo, è fondamentale integrare pratiche sostenibili che rispettino l’ambiente e migliorino il benessere degli animali, contribuendo a un’agricoltura più resiliente e responsabile. Per altro, sistemi di rilevazione precoce, come quelli descritti in questo articolo, permettono di isolare tempestivamente gli animali malati, prevenendo la diffusione della malattia all’interno dell’allevamento e, potenzialmente, verso le aziende agricole vicine. Ed è in questa direzione che bisogna lavorare perché l’allevamento avicolo possa giocare un ruolo nel raggiungimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile delle Nazioni Unite.
