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Risks and opportunities for pork production in the changing economic landscape. B. Moore, Compeer Financial
Su consultoría da servicios a numerosos sectores, incluido el porcino, que supone un 6% de su negocio. La apreciación de los consumidores es un punto crítico. En EEUU hay un 4,3% de paro, con 7,4 millones de personas desempleada. En cuanto al gasto en consumo, varía entre meses con picos asociados a fechas concretas. Las exportaciones de la agricultura están creciendo desde 1970 y de forma muy significativa en los últimos 10 años, destacando el porcino. Solo Minnesota exportó en el primer semestre de este año por valor de 163 millones de dólares. Estamos en una nueva ERA después del día de la liberación en 2025 (Trump). La politización de los aranceles tiene sus pros y contras, estando masivamente apoyadas por los republicanos (72%), poco por los independientes (20%) y prácticamente nada por los demócratas (6%). Las ventajas son la protección de la industria doméstica y el equilibriodel balance de sus mercados. Los contras son el aumento de costes en manufacturas y servicios, división política, disrupciones en la cadena de suministros y represalias a las exportaciones americanas. En los primeros seis meses han aportado una balanza positiva a EEUU de 80.300 millones de dólares, proyectando unos 300.000 para el año 2026. Los aranceles impactan sobre los precios finales, variando según los productos y mercados de origen – destino (importados sobre +4$ y los domésticos +2%). La inflación estimada para 2025 está sobre el 2% en los productos de exportación y salud. Cuando baje del 2% va a influir en el balance entre desempleo y crecimiento.
Los precios de las materias primas (soja, trigo, maíz y algodón), que subieron drásticamente en 2021-22 por la guerra en Ucrania van bajando, están en mínimos en este 2025. Los costes de producción de dichas materias primas han subido desde 2022, especialmente por fertilizantes y otros. Los cambios en la inflación han ajustado el beneficio neto a la baja en porcino. El 46% de los productores de maíz piensan que están cerca de una crisis. Su competencia con China y Brasil en maíz, trigo y soja está cambiando los flujos comerciales. Brasil tenía un 66% del mercado de soja con China en 2020 frente al 27% de EEUU. Desde enero 2023 el precio de la soja viene bajando, estando en precios de enero de 2021. Los picos de exportaciones a China fueron entre 2020-24. Las exportaciones de porcino de EEUU a China han ido creciendo desde 2017 a 2025, con un precio superior este 2025 frente a 2024. El pico de coste de producción estuvo en 2023, con un coste de 95,86 $ cerdo a los 88 actuales. Brasil tiene un coste de producción de soja y porcino inferior a EEUU.
From supply focused to demand obsessed. Morrison Lecture. L. Minion, Wholestone
Bob Morrison said: “Thinking is what the university pays me to do”. Thinking is asking questions and answering them”.
Dentro de la industria porcina en el futuro, debemos conocer la demanda de los mercados y cómo suplementarlos creando valor, basándonos en la mejora de la eficiencia, la reducción de costes y la mejora del beneficio. Si bajamos el coste para los consumidores, comprarán más. En la demanda tenemos que basarnos en el precio más justo, aumentando el deseo de los consumidores. De los años 2000 a 2025 hemos pasado de 20 a 30 lechones, con un 14% más de peso a matadero y el mismo tiempo de estancia, junto a un 15% más de ganancia media diaria con un 14% más de kilos vendidos por plaza, lo que ha supuesto un margen de beneficio de unos 10$/cerdo a nivel de granja.
Las demandas van cambiando, manteniéndose el consumo per cápita en estos 25 años últimos (50 kg), triplicándose el coste de plaza por cerda en granja de 1.200 a 3.600 $, reduciéndose el margen de retorno de beneficio del 6,3 al 2,9%. Nuestra industria está en un dilema de proveedores para el que necesitamos un pensamiento propio y cambiar el paradigma, poniendo el foco en objetivos razonables como bajar el coste en 10-20$/cerdo, ya que 100$ no será posible, pensando en el razonable aumento de precio a los consumidores que es posible.
En los últimos 25 años el consumo de cerdo se ha mantenido en los 50 kilos, bajando el de bovino por su incremento de precios y subiendo el de pollo (de 80 a 100 kg), con un precio mantenido en el tiempo como el del cerdo. Con los diferenciales de precio de vacuno/porcino, el valor de oportunidad en el mercado es positivo para el porcino, entendido como demanda potencial de porcino.
El tema está dónde podemos captar el valor, pensando que los minoristas y consumidores obtienen el mayor beneficio. El año de mayores beneficios fue el 2014, con los brotes de DEP, con menor cantidad de cerdos y misma demanda, lo que aumentó el beneficio. El progreso no es posible sin el cambio y si no cambiamos nuestras mentes no cambiaremos las cosas. Para ello debemos adaptar cómo pensamos a cómo piensan los consumidores (bienestar, uso de antimicrobianos, ambiente, recursos, sanidad y sostenibilidad), manteniendo una calidad de la carne que sea apreciada. Los consumidores tienen la llave de la puerta al consumo.
No consideran que la erradicación de PRRS en EEUU pueda afectar al precio para el consumidor, aunque sí, lógicamente, reducir el coste de producción y aumentar el margen de beneficio. En cuanto a la edición genética, en estos momentos los consumidores tienen opiniones encontradas si la técnica se implementase de cara al consumo (el 74% piensan que es importante para ellos). Estiman que dicha edición genética puede suponer una pérdida del 25% de los consumidores locales sin afectar al comercio internacional, aunque el riesgo no es cero en países con diferentes normativas legales (Europa – México). El 65% de los consumidores tienen dudas de que la tecnología sea segura y el 57% de si es saludable. Consideran que en un 69% los responsables últimos para implementarla y legislar al respecto son los gobiernos y agencias gubernamentales. Debemos tener precauciones por sus potenciales consecuencias. Podemos poner excusas o podemos hacer cambios, siendo preciso lo segundo si queremos seguir avanzando, no siendo posible ambas cosas a la vez. La mejora de la calidad de la carne y el marketing de los productos del porcino de EEUU son dos pilares para la industria de cara a la demanda futura.
“Men occasionally stumble over the truth, but most pick themselves up and hurry off as if nothing has happened” – Winston Churchill.
Emerging viral threats and mitigation strategies in the swine industry. J. Richt. Kansas State University
En KSU tienen un laboratorio de alta bioseguridad con una superficie de 112.000m2 donde utilizan diferentes modelos animales para investigación, incluido el cerdo. Muchas patologías porcinas producen graves problemas en la producción y mercados, con riesgos zoonóticos, asociados a los cambios de la industria (sanidad, bienestar, impacto económico, seguridad alimentaria, one health). La integración de estrategias es esencial para proteger la industria porcina global. De los virus más exóticos que atraviesan fronteras tenemos la peste porcina africana, nunca reportada en EEUU, la peste porcina clásica, de la que están libres desde 1976, la fiebre aftosa, ausente desde 1929, estomatitis vesicular, exantema vesicular, encefalitis japonesa, Nipah virus, virus gripe H5N1, Ébola y enfermedad del ojo azul de México.
Las patologías endémicas por excelencia son PRRSV, virus gripe, DEP, PCV, ADV, GET, rotavirus, encefalitis, citomegalovirus, virus de la encefalomiocarditis y coronavirus respiratorio. Las estrategias de prevención y control para su mitigación y erradicación se centran en la bioseguridad y biocontención, diagnóstico preciso y temprano, vacunas, antivirales (ejemplo para PPA) y la edición genética de cerdos (PRRSV, gripe). La bioseguridad y la biocontención no son sólo puntos críticos a nivel de granja, sino a nivel de fronteras internacionales y de los propios estados.
Limitar la diseminación de la enfermedad (biocontención) es igual de importante, siendo las medidas de todo dentro todo fuera, el flujo continuo, manejo de purines, cadáveres y personal, los puntos esenciales. Disponer de un plan de emergencia se determina necesario.
La rápida detección del patógeno con métodos diagnósticos precisos y las respuestas inmediatas son críticas a nivel temporal para evitar la diseminación tanto en granja como regional. Son precisos los test directos en granja y resultados a tiempo real para tomar decisiones rápidas y reducir el impacto económico y las pérdidas en la comercialización.
En PPA han desarrollado un diagnóstico rápido – POCKIT y Biomeme Franklin – que detecta el ADN del virus. La sensibilidad y especificidad de dichos test en tejidos son del 100%. La detección de antígeno del virus de la PPA en sangre lo realizan por tecnología LFT que detecta niveles de 10 elevado a 4 TCDI50/ml a los cuatro días post infección.
Las nuevas plataformas de generación de vacunas prometen producir vacunas frente a PPA eficaces. Las vacunas frente a PPA no son seguras ni eficaces en países no endémicos: las de subunidades no protegen más del 50-60%, las vivas modificadas pueden revertir a la virulencia y las inactivas son ineficaces. Este es un virus muy complejo (150-180 ORF´s), además de tener múltiples factores que evaden la respuesta del sistema inmune y se replican por primer vez en los macrófagos, siendo hasta hoy desconocidos los mecanismos precisos de protección. Han producido una vacuna delectando el gen I177l que genera una inmunidad estéril frente a cepas epidémicas euroasiáticas y que se aprobó en Vietnam en 2023 (NAVET-ASFvac), y también en Filipinas y República Dominicana. En estos momentos tienen en desarrollo una nueva vacuna de subunidades.
La evolución en la producción de vacunas frente a gripe porcina sigue adelante con vacunas vivas modificadas aplicadas por vía intranasal que apuntan mejores niveles de protección. Los antivirales son una opción terapéutica cuando las vacunas están limitadas, reduciendo la replicación viral y la severidad de la clínica. Se están llevando a cabo investigaciones en este sentido, al tiempo que analizando su rentabilidad. El brincidofovir es un inhibidor de la replicación del virus PPA que se utiliza en humana en viruela, pero que tiene un coste prohibitivo (100 mg = 1.000$). Las técnicas CRISPR-Cas9 con segmentos de ARN anti virus PPA se están ensayando in vivo llegando a tener supervivencias mayores del 50%, sin diferencias significativas entre cerdos transgénicos y jabalíes. La edición genética de cerdos permite determinar proteínas específicas en el hospedador, producir resistencia y resiliencia inherente en los cerdos. Esta técnica se está utilizando frente a PRRSV y la CD163, evitando la replicación viral y ausencia de signos clínicos. La edición genética de cerdos frente al virus gripe y TMPRSS2 (proteína responsable de activar el contenido de hemaglutinina Hao), ha protegido a ratones en estudios in vitro. En ensayos in vivo en cerdos infectados intratraquealmente con virus gripe A consiguen una reducción de la excreción viral y una menor patogenicidad.
Blind men and the pig; Challenging our understanding of sustainable pork systems. Pijoan Lecture. P. Urriola. University of Minnesota
Podemos pensar en cómo las enfermedades afectan a la producción, o como la producción afecta a la sanidad. La producción porcina es un sistema complejo, adaptable y dinámico, que se ve afectado a numerosas escalas. Los patrones que utilizamos para estudiar la sostenibilidad en la producción porcina son numerosos: perspectivas variadas, circularidad, evolución en el tiempo con respuestas no lineales y equilibrio de los mercados. Definir de forma precisa qué es sostenibilidad no es fácil, pudiendo variar de unos países a otros – habilidad de seguir produciendo de forma que permita a las siguientes generaciones vivir correctamente en base a sus necesidades y sin comprometerlas.
La dicotomía entre consumo de proteína animal y vegetal entra dentro del concepto de sostenibilidad, siendo preciso producir más con menos. Disponer de los ingredientes suficientes para alimentar a los diferentes animales forma parte de la economía circular, siendo preciso integrar la producción animal con las ciencias biológicas y agronómicas para producir alimentos en cantidad y con la seguridad alimentaria requerida. La alimentación de precisión y su huella de carbono son necesarias, sin dejar de lado la sanidad de los animales que les hace más sostenibles. El ciclo de vida del nitrógeno en la producción porcina forma parte del equilibrio. La nutrición de precisión nos permite ajustar los aportes de nutrientes (aminoácidos) a sus necesidades para evitar desperdicio y optimizar recursos, teniendo en cuenta que no necesariamente responden de forma lineal (aumento aminoácidos/deposición proteína). Por lo tanto, debemos considerar que estamos ante modelos nutricionales dinámicos de respuesta a nutrientes en todas las fases de producción, incluidas las cerdas reproductoras y lechones (Ramírez-Camba, 2025).
La teoría del barril en cuanto a necesidades de aminoácidos base lisina en cerdos de engorde ha evolucionado de los esenciales a los limitantes en base al concepto de proteína adaptativa necesaria para diferentes funciones metabólicas. En caso de infecciones subclínicas, suben las necesidades de treonina, triptófano y metionina. Después de la vacunación, tendremos necesidades mayores de arginina, treonina y triptófano. Los modelos piramidales de necesidades de nutrientes se han trasladado a los modulares y adaptativos de nutrientes en base al uso partidario. En la práctica, necesitamos el modelo Pijoan 2003 donde los modelos competitivos generaban mucha información y pocas soluciones, sumado al modelo Tokach 2024 sobre el crecimiento de la investigación en los sectores privados a tener en cuenta junto a los realizados a nivel de literatura científica. El objetivo sería integrar ambos modelos en nuestra práctica.
La sostenibilidad depende de la paradoja de la eficiencia (Efficiency paradox). Si solo analizamos la eficiencia alimentaria del pienso de forma individual, esto puede ser peligroso ya que no necesariamente representa la eficiencia de todo el sistema. Esto supone un cambio de paradigma, debiendo cuestionarnos algunos de los procesos actuales que venimos observando de forma natural. Todas las patologías nos afectan en mayor o menor grado los parámetros productivos y aumentan el impacto ambiental (Mycoplasma hyopneumonia severo provoca 931 más kg CO2 por animal). También los lechones de bajo peso al nacimiento con peores índices de crecimiento y mortalidad reducen la sostenibilidad. El uso de elevados niveles de zinc también tiene su impacto en el medio ambiente, disminuyendo la huella de carbono por el mejor crecimiento y la menor mortalidad, pero aumentando la ecotoxicidad (Hong, 2025).
Precision reproduction: Genetic and economic optimization in sow herds. JC. Pinilla. AcuFast
Muchos elementos de precisión se han ido implementando en las granjas como sensores, algoritmos, cámaras, maquinas más o menos sofisticadas para precisar información, aplicar programas de alimentación, así como sistemas de precisión aplicados a la inseminación artificial. La reproducción está implicada en todo proceso productivo del principio al final y algunos de los KPI´s no reflejan todos los factores implicados. La reproducción de precisión consiste en inseminar las cerdas en el tiempo correcto para llevar un producto al mercado del modo más rentable, incluyendo el menor número de espermatozoides de la mayor calidad (biomarcadores) para producir el mayor número de lechones del mayor valor. Por ello, la reproducción de precisión se incluye dentro de los modelos de producción de precisión, donde debemos entender los puentes entre genética – nutrición y sanidad con la eficiencia reproductiva.
Un caso simple de reproducción de precisión es cómo podemos optimizar el intervalo destete a celo, analizando los porcentajes de cerdas que salen entre 3-5 días, 5 a 7 o más de siete días, como predictor de la fertilidad. La sinergia entre la genética y los parámetros reproductivos está evidenciada tanto en parámetros científicos por la selección de animales en las pirámides genéticas, en líneas de abuelas como de producción, viendo su impacto a nivel de granjas comerciales entre diferentes líneas genéticas. La mejora genética en parámetros reproductivos a lo largo de los años ha sido evidente aplicando tecnologías genéticas en líneas tanto maternas como paternas (índices de selección). Las plataformas tecnológicas aplicadas a lo largo de los últimos años (sobre 17) han tenido diferente impacto en los resultados reproductivos /vitrificación embriones, predicción fertilidad en espermatozoides, control genotípico, recolección de ovocitos de hembras élite – OPU, fenotipado basado en cámaras, pintado de cromosomas, predicción de ovulación, GBS secuenciación...). Las técnicas de reproducción de precisión nos pueden dar oportunidades para alcanzar nuevos niveles de producción.
Our doubts are traitors and make us lose the good we may win for the fear to attempt (Shakespeare).
Feeding patterns in lactation: Big data insights to enhance sow and litter performance. J. Estrada. Carthage Veterinary Service
En EEUU las dietas con base maíz, soja, DDGS y grasa implican que la calidad nutricional de dichas materias primas es crítica al disponer de un número limitado y cualquier problema en una de ellas supone importantes consecuencias negativas. Las razones de renovación de cerdas en granjas durante 2024 se centraron en problemas locomotores, seguido de causas desconocidas, prolapsos rectales, mala condición corporal, dificultades en el parto y estrés térmico, especialmente en verano. La altas temperatura del verano influyen en el número de lechones nacidos totales de las cerdas inseminadas en época estival, siendo más significativo en cerdas nulíparas y primerizas que multíparas.
Los patrones de consumo de pienso en las cerdas han sido identificados en el tiempo (Koketsu 1996 y Forbose 2022), debiendo poner la atención en el nivel de consumo de nutrientes y no solo en los kilos por cerda/día, que equivale a consumo total de nutrientes vs pienso por lactación. A mayor consumo en lactación tendremos mayor peso de camada al destete, menor mortalidad en lactación y menor intervalo destete a celo con mayor tamaño de camada al siguiente parto. El impacto es mayor en las cerdas primerizas que en las multíparas.
La variación en el consumo de pienso lactación por cerda y día es considerable (variaciones hasta 40%), lo que significa que el consumo de lisina diario también es diferente, partiendo de consumos medios por día entre 60-65 g/lisina/cerda cuando se formula el pienso. Esto supone que alrededor del 20% de las cerdas pueden estar ingiriendo menos de lo que requieren. Por ello, es crítico identificar las cerdas que tienen bajos consumos de pienso diario y total en lactación, las cuales tendrán unos 0,6 lechones menos en cada ciclo.
Además, debemos revisar el consumo de agua y su calidad, el manejo de la alimentación y el diseño de las dietas. El consumo total semanal en cada semana de lactación nos puede dar una idea muy precisa en cerdas de diferentes ciclos para entender mejor su productividad, sabiendo que hay una correlación muy elevada con el peso de la camada al destete, siendo la segunda semana la más significativa (R2=0,144 frente a 0,074 y 0,008 en primera y última semana). Un parámetro a considerar es el índice de conversión del pienso de cerda en gestación más lactación por lechón destetado (media de 37,3 kg - 82,2 lb en su estudio con rangos de 62-101). En sus 36 granjas, la media de consumo de lisina digestible por día fue de 76,7 g/día, lo que suponía que más del 37% de las cerdas tenían un consumo excesivo, centrándose los bajos consumos en las cerdas más jóvenes que estiman que consumen sobre un 20% menos.
Managing large litters: Practical strategies for split-suckling and teat optimization. A. Jenkins. Kansas State University y Tosh Farms
El tamaño de las camadas de las cerdas ha ido aumentando estos últimos veinte años (+4 lechones nacidos vivos) y el consumo de calostro por lechón se ha ido reduciendo, lo que supone un aumento en la mortalidad de lechones lactantes en aquellos que consumen menos de 200 gramos. El calostro contiene factores bioactivos que favorecen la maduración del aparato digestivo. Sabemos que las futuras reproductoras que han ingerido poco calostro tendrán una pubertad más tardía y menor productividad numérica y los verracos peor calidad de semen.
La práctica de adopciones y cesiones se utiliza de numerosas formas para tratar de alcanzar un adecuado consumo de calostro, obteniendo resultados muy variables en la práctica, destacando la baja supervivencia de los lechones más pequeños. Dicha práctica también tiene su impacto sobre el crecimiento diario de los lechones lactantes, siendo mejor en los que no movemos frente a los que lo hacemos a partir de las 24 horas y a partir del día tres respectivamente.
No observan diferencias significativas en la relación entre mortalidad y peso al destete (peso nacimiento 1,36 kg y al destete 5,51 kg). Antes del parto y durante la lactación, debemos monitorizar el consumo de agua y pienso, que las cerdas se levanten al menos dos veces al día, utilizar secantes en lechones, vigilar las mamitis y la temperatura de las cerdas en las primeras 24 horas, así como ayudar a lechones pequeños a tomar calostro y leche.
Antes del parto debemos testar cuántas mamas tenemos funcionales para asegurarnos qué lechones debe tener cada cerda como máximo. No menos importante es tener en cuenta la transmisión de enfermedades en la práctica de adopciones. Encuentran que las cerdas con más tetas – lechones tienen mayor mortalidad en lactación y menor peso del lechón al destete. Concluyen que, a mayores movimientos, mayor mortalidad en lactación y menor peso al destete.
Es deseable mover lechones a cerdas con buena condición corporal, buen historial productivo en primeros 3 partos y con un elevado número de mamas funcionales para evitar la competición en lechones pequeños (deben identificarse en los primeros 3-6 días de vida para localizar las cerdas mejores candidatas como nodrizas). Un parámetro adicional a identificar es el de la mortalidad en lactación de cada cerda receptora.
Programming for performance: Sow feeding systems and early-life nutrition. LJ. Johnston. University of Minnesota
El imprinting fetal se define como el estado fisiológico derivado de los estímulos tempranos y conlleva alteraciones que afectarán al animal a lo largo de su vida. Algunos efectos negativos son el desarrollo uterino retardado, pero también podemos modular efectos positivos durante la gestación de la cerda con algunos nutrientes. El bajo peso al nacimiento en humanos por mala nutrición de la madre durante la gestación puede derivar en problemas como diabetes, hipertensión arterial, altos niveles de colesterol y aumento de accidentes cardiovasculares.
La supervivencia de los lechones al nacimiento está correlacionada con el bajo peso al nacimiento de forma directa, además de tener una menor ganancia media diaria durante las siguientes fases, reducir la masa muscular (menor número de fibras musculares) y comprometer sus parámetros reproductivos. La selección genética para aumentar el peso al nacimiento es preceptiva. Las medidas nutricionales para mejorar se centran en aumentar la relación metionina/lisina (+30% reduce porcentaje lechones de bajo peso) y aumentar los niveles de arginina al principio de la gestación (0,8-1%), lo que ha tenido resultados variables a nivel comercial.
La incorporación de HMB (hidroxi metil butirato de calcio) durante la gestación influye en el peso al nacimiento y mortalidad en lactación, teniendo la duda en su incorporación de su disponibilidad y rentabilidad por su coste. La suplementación de zinc (125 a 595 ppm) en cerdas gestantes ha demostrado la reducción del porcentaje de lechones nacidos con bajo peso, así como la mortalidad en lactación tanto de los de bajo como los de alto peso. La discusión es el uso legal de dichos niveles de zinc en diferentes países. En otro estudio, con niveles de zinc a 206 ppm frente a 353 ppm durante toda la gestación o 4.285 ppm entre 10 días antes del parto, también se reduce el porcentaje de lechones de peso inferior a 1 kg sin diferencias en los de más peso.
También observan una reducción en el número de lechones nacidos muertos sin variación en los momificados. El fundamento técnico se centra en que la suplementación aumenta el peso de la placenta y en consecuencia el de los lechones. La alimentación de precisión en las cerdas en gestación es de gran utilidad para ajustar las necesidades individuales de cada cerda a efectos de optimizar el desarrollo intrauterino de los embriones y fetos.
Digital transformation in pork production: From manual systems to smart data. D. Rosero, Iowa State University
Hace una comparativa con las apps de registro de parámetros de corredores de maratones y sus rendimientos a lo largo del recorrido. Las granjas Smart aplican numerosas tecnologías de inteligencia artificial para contar animales, valorar su peso y su comportamiento y detectar animales problema mediante técnicas de visión. También está tomando relevancia el uso de estas técnicas para la determinación del consumo temprano de alimento y la supervivencia de los lechones.
En la base de todo esto está la transformación digital basada en la recogida de datos, su procesamiento, análisis por expertos y activación de datos en toma de decisiones. La evaluación de estas tecnologías y sus resultados financieros deben ser estudiados antes de su implementación. La eficiencia y sensibilidad de las diferentes tecnologías muestran resultados con desviaciones significativas, como es el caso de los sistemas de estimación de pesaje de los animales con cámaras de visión. El uso de cámaras inteligentes para la detección temprana de enfermedades también ha ido mejorando su sensibilidad. Se está estudiando la aplicación de sensores en los silos de pienso para saber la cantidad de pienso, valorando el número de sensores (4-5) para tal fin, al mismo tiempo que determinar posibles contaminaciones (BinSentry) lo que permitirá una mejor gestión de los transportes y mejoras en la eficiencia alimentaria. Todos estos sistemas tratan de aumentar la capacidad de los ganaderos en el control de todos los procesos de producción.
El uso de la IA nos permite desarrollar ensayos experimentales teniendo en cuenta todas las variables que pueden intervenir en los resultados finales, precisando todos los puntos de control, poniendo como ejemplos la calidad de los lechones al destete, el riesgo de presencia de trastornos digestivos por E. coli al destete o la detección temprana de problemas infecciosos con hasta cinco días previos.
Beyond P-values: embracing the complexity of inference in animal science research. M. Schwartz. University of Minnesota y Schewartz Farms
Debemos mantener la curiosidad sobre los parámetros poblacionales, a pesar de que el censo no es del todo razonable por su variabilidad, dispersión y diversidad, por lo que tomamos muestras y analizamos datos estadísticos para saber cómo interfieren a nivel de la población.
El valor P nos sirve en numerosos tratamientos estadísticos, siendo la probabilidad de tener valores de los test estadísticos como extremos o más extremos que observamos si la hipótesis nula es verdad (Diez, 2015). El test T hace medias y varianzas de muestras medias donde podemos tener grandes diferencias en dichas muestras. El método estadístico RA Fisher con valores de p<0,05 puede generar dudas sobre las medias y errores de interpretación.
Recordemos que el valor P es correcto siempre que asumamos que la hipótesis de partida es cierta y que es compatible con los resultados observados. Y no identifica la magnitud del efecto. Tanto el tamaño muestral como la varianza pueden suponer conflictos a la hora de analizar dicho valor que puede ser el mismo partiendo de diferentes hipótesis. El intervalo de confidencia puede variar según el rango de datos que tengamos y el tamaño de muestra. Así en los estudios con análisis estadístico debemos incluir la randomización (aleatoriedad), el tamaño de muestra que tiene gran peso y las variables de confusión que puedan influir en los resultados finales.
Assumptions vs adaptation: The evolution of data analyses in animal agriculture. C. Ramírez Camba. University of Minnesota
Muchos análisis de datos en ciencia se basan en modelos matemáticos donde asumimos que nada los va a alterar, que la elevada precisión no es del todo posible ni requerida (“crucemos los dedos”). Desde 1900 hasta hoy los análisis de datos han evolucionado con una primera revolución con la tecnología de la computación.
Entre 1910-30 nace la estadística moderna, partiendo de la descripción a la interpretación, donde se usó el test T y ANOVA que asumían la normalidad, homogeneidad de las variables, la continuidad de las variables dependientes y la aleatoriedad de las muestras.
Entre 1930-50 aparecieron los métodos estadísticos no paramétricos como el test Wilcoxon que se valoraban con curvas de Gauss pudiendo obtener datos falsos tanto positivos como negativos. Entre 1950-80 tuvo lugar la computación iterativa muy utilizada en agricultura, permitiendo optimizar procesos. La regresión logística se incluye aquí permitiendo métodos de clasificación como los pesos de los animales. En este periodo también apareció el método métrico de valor P (conocidos como estadísticas de papel y lápiz).
El periodo 1980-2010 es el de Machine Learning utilizando diferentes métodos: clasificación y árbol de regresión que no necesita definir el modelo lineal o cuadrático, analizando los datos de forma automática tratando de optimizar el proceso.
El último periodo entre 2010-25 es el de Deep Learning e inteligencia artificial generativa.
Closing the loop: Integrating carcass metrics with on-farm decision-making. P. Ter Linde, Lee-O
El objetivo es incrementar en la cadena de suministro las decisiones para producir cerdos de valor con datos individuales al sacrificio. El proceso de toma de datos es absolutamente esencial, debiendo ser visual y servir de guía mientras se procede de forma precisa a recolectar todos y cada uno de los datos. Parten de que solo cada individuo dice la verdad y aporta la información para su visualización posterior en el sistema.
Los parámetros económicos suelen tener variaciones considerables influidas tanto por factores externos como internos, que no siempre son manejables. Así, por ejemplo, la relación edad vs peso introducen un nuevo KPI como es lifegrowth que nos sirve para valorar el beneficio por kilo de canal. Al trabajar con datos individuales de un número elevado nos permite tomar decisiones ejecutivas más eficientes, optimizar valores genéticos, optimizar los parámetros reproductivos de las cerdas, identificar pronto parámetros poco viables y homogeneizar el peso de los cerdos al sacrificio. El sistema permite ayudar a los trabajadores a pie de granja a tomar las mejores decisiones, además de tener una trazabilidad individual, interaccionar lesiones en matadero con patologías infecciosas, tener el inventario de animales a tiempo real y su localización, respetar los periodos de supresión, cumplir el bienestar en el transporte, facilitar las comunicaciones en la logística de movimientos y programación de cargas a matadero, así como calcular la huella de carbono. La trazabilidad individual conecta las prácticas en granja con parámetros productivos de forma más rápida, permitiendo una mejora más precisa.
Turning data into decisions: Opportunities and challenges of AI application in swine Farming. I. Condota. University of Illinois Urbana-Champaign
La población mundial sigue creciendo y las personas que necesitamos en las granjas también, con un aumento del tamaño de granjas y una reducción de las horas por kilos producidos. Para aumentar la eficiencia necesitamos mantener la sanidad y el bienestar, mejorar el impacto ambiental y la formación del personal.
Manejar a los animales individuales de forma continua, automática y a tiempo real está en la base de nuestros objetivos, para lo que debemos poder controlar todo el proceso. El cambio está en controlar animales de forma no invasiva, añadiendo a la observación por parte del personal el uso de cámaras y sensores.
Se necesita la combinación de la inteligencia artificial con el Machine Learning. En los modelos tradicionales de programación se predicen los resultados en base a una serie de datos y modelos predefinidos. En Machine Learning se simulan datos y se van haciendo previsiones – predicciones que vamos alimentando – aprendiendo.
Las aplicaciones de visión computarizada se basan en clasificar las imágenes, objetivarlas, segmentarlas y clasificarlas. En este punto es crítico analizar la matriz de confusión, es decir los falsos positivos vs falsos negativos de las imágenes. Un ejemplo puede ser analizar las posturas de las cerdas en las jaulas (movimientos, levantadas – tumbadas) para determinar el celo, otro las posturas en partos para valorar capacidad maternal, analizar la condición corporal en cerdas y cerdos de engorde, y numerosas aplicaciones más.
Es crítico disponer de un gran número de imágenes que tenemos que ser capaces de clasificar e interpretar en su justa medida, teniendo en cuenta que el comportamiento individual de los animales es un factor que nos puede generar confusiones. Como parámetros de sensibilidad precisan obtener correlaciones entre los modelos y variables incluidas en los mismos para analizar comportamientos que pueden verse influidos por numerosas variables.
Artificial intelligence in swine management and breeding: Opportunities and applications. G. Rosa. University of Wisconsin-Madison
La IA está diseñada para aprender de los datos, adaptar nuevos valores y hacer decisiones y predicciones. Hay tres tipos de IA: narrow – weak, general – strong y superinteligencia. Algunos ejemplos en nuestro día a día son las granjas de precisión en nuestra práctica. La IA crea algoritmos que reconocen patrones, hacen predicciones y mejoran con el tiempo. Las tecnologías de sensores están incluidas (micrófonos, cámaras, video, imágenes térmicas, sensores de gases). Sus aplicaciones son numerosas como detección temprana de enfermedades, monitorizar bienestar, alimentación de precisión, control ambiental y monitorizar crecimientos.
Algunas limitaciones están en el coste, inversión inicial y mantenimiento, análisis de datos por personas especializadas, calibración y creación de modelos robustos, manejo de los datos específicos y confidenciales, personal capacitado para toma de decisiones. El uso de sistemas de IA en el transporte de animales a matadero para analizar de forma precisa la logística, intendencia y mortalidades, está tomando relevancia por su capacidad de predicción en base, por ejemplo, a temperaturas, condiciones ambientales generales y distancias. Otro ejemplo es el sistema de datos para movimientos de animales entre diferentes granjas en distintos estados para precisar las mejoras condiciones y reducir riesgos sanitarios. Adaptar estos sistemas a las condiciones reales de las granjas es el reto para progresar en su implementación en el futuro.
Transforming swine health management via machine learning: PRRS monitoring applications. N. Pamornchainavakul. University of Minnesota
El machine learning nos puede servir para diferenciar animales en base a aspectos morfológicos sobre los que se hacen mediante algoritmos y predicen su identificación mediante instrumentos de aprendizaje. Con referencia al PRRVS, dicha tecnología nos puede permitir predecir las diferentes variantes del virus así como su evolución en el tiempo, a la vez que poder plantear desarrollar vacunas vivas adaptadas a dicha proyección. Lógicamente, se precisa un elevado grado de datos aportados al sistema así como enseñarle a procesarlos, por lo que de momento solo valdrá para Estados Unidos y Canadá, ya que el departamento de diagnóstico de la UM dispone datos de más de 17.000 cepas distribuidas en gran número de estados y conglomerando, aproximadamente el 65% del censo porcino americano.
Antonio Palomo Yagüe
