ARBOCEL®
Concentrado de fibra insoluble de alta funcionalidad
Analítica de datos en producción animal para mejorar la toma de decisiones en nutrición
Puntos a tener en cuenta
La analítica de datos y los sistemas de soporte a la toma de decisiones están altamente relacionadas.
Las simulaciones y el manejo de nuevos datos pueden volverse automáticos. Ese tipo de aprendizaje continuo automático es conocido como inteligencia artificial. 1 2 3
El objetivo de la analítica de datos es pasar de solo obtener medias de lo que pasó a poder entender por qué sucedió.
9:45 – 10:30
Prestage Department of Poultry Science, North Carolina State University
Oviedo Rondón
Analítica de datos en producción animal para mejorar la toma de decisiones en nutrición
El interés creciente por utilizar los datos y la información disponible para tomar mejores decisiones es común en todas las áreas del conocimiento y de la industria. Esta tendencia no es nueva en producción y nutrición animal. Pero a medida que es posible analizar rápidamente y a bajo costo nutrientes y antinutrientes en los alimentos y piensos, y tener más datos respuesta de los animales en tiempo real, se hace necesario crear sistemas de manejo de datos, análisis e interpretación que van más allá de la estadística descriptiva tradicional.
En muchos casos se puede utilizar ahora el manejo de la variabilidad y del riesgo para predecir respuestas futuras, determinar los grupos más uniformes para alimentar, decidir cuándo hacer cambios y prescribir las mejores opciones para tomar decisiones nutricionales.
La analítica de datos y los sistemas de soporte a la toma de decisiones están altamente relacionadas.
Estos sistemas indican la utilización de modelos para entender los procesos y utilizar la información real para automáticamente entender las implicaciones de los cambios, las probabilidades de que algo ocurra y cuantificar esas variaciones.
Analítica de datos en producción animal para mejorar la toma de decisiones en nutrición
Evolución del uso de los datos y la información
La evolución o progreso en la utilización de los datos es algo que ha ocurrido en todas las ramas del saber o campos de estudio y se puede describir en la Figura 1. Generar datos siempre ha tenido un costo. Esos datos no tienen valor o retorno económico a menos que se les pueda transformar en información para crear conocimiento, ser interpretada para promover cambio y controlar la variabilidad, y con este proceso generar la sabiduría necesaria para mejorar los procesos.
Todos los datos recolectados pueden contener errores y siempre es necesario verificarla, remover outliers, determinar datos que son incorrectos, o datos que faltan. Para ello es importante determinar medias, desviación estándar y distribución. Es importante también determinar relaciones entre las variables a través de análisis de correlación y covarianza.
Sin embargo, el objetivo de la analítica de datos es pasar de solo obtener medias de lo que pasó a poder entender por qué sucedió. Una vez las causas de los fenómenos son entendidas es importante entender que podría pasar si modificamos las condiciones y cómo llegaríamos a esto.
Analítica de datos en producción animal para mejorar la toma de decisiones en nutrición
La analítica de datos puede ser clasificada en cuatro niveles o fases de acuerdo a su desarrollo:
a) Técnica relacionada con colecta, limpieza, almacenamiento y análisis de datos,
b) Interpretación de datos,
c) Integración de información, y
d) Toma de decisiones.
Es importante considerar siempre que en nutrición y producción animal todo es variable, y por lo tanto para predecir que algo suceda depende de estimar probabilidades.
Es también necesario poder prescribir las condiciones que nos lleven a resultados deseados o evitar algunas condiciones para que algo no deseado no vaya a ocurrir.
Para implementar ese conocimiento se pueden generar árboles de decisión o modelos que permitan generar planes de implementación de estrategia y de control.
Analítica de datos en producción animal para mejorar la toma de decisiones en nutrición
Figura 1. Progreso en la analítica de datos para obtener ventajas competitivas.
Finalmente, con buen conocimiento de los procesos se pueden realizar simulaciones. Estas simulaciones y el manejo de nuevos datos pueden volverse automáticos. Ese tipo de aprendizaje continuo automático es conocido como inteligencia artificial. Y usando los modelos matemáticos generados utilizando toda la variabilidad posible se pueden crear modelos inteligentes lo que nos llevaría al máximo nivel de aprendizaje de un proceso o sistema.
La inteligencia artificial incluye varias técnicas de análisis de datos como machine learning, deep learning, natural language processing, fuzzy logic, robotics and expert systems. Machine learning se puede dividir en supervised learning, reinforcement learning, y unsupervised learning.
Analítica de datos en producción animal para mejorar la toma de decisiones en nutrición
Estas técnicas generalmente utilizan Redes Neuronales (artificial neural networks). Y lo que se llama Deep
Learning es la aplicación de redes neuronales en datos altamente dimensionales. Pero para que se puedan aplicar efectivamente estas técnicas de machine learning e inteligencia artificial se requiere una gran cantidad de información y experiencia acumulada que no siempre será fácil de aplicar en producciones de pequeña escala.
Colecta, manejo y análisis de los datos
Las presiones de costos y de ser eficientes para enfrentar las variabilidades de los mercados y las regulaciones ambientales relacionadas con fósforo, nitrógeno y minerales traza nos fuerza a medir más frecuentemente diversos parámetros y tratar de encontrar en los datos extraídos más información que ayude a escoger mejor las opciones que lleven a mejores resultados.
Las posibilidades actuales para recolectar información de forma continua se han ampliado con las tecnologías disponibles.
Actualmente podemos utilizar sensores electrónicos para el ambiente o para la fisiología o estado de salud de los animales, básculas electrónicas y video para análisis de imágenes que ayudan a estimar peso y condición corporal, sistemas de identificación individual de los animales, y sistemas automáticos de análisis de ingredientes y de las dietas como el NIRS entre otras informaciones.
Analítica de datos en producción animal para mejorar la toma de decisiones en nutrición
Hoy en día también es posible la digitalización automática de grandes volúmenes de información y su rápida visualización.
La integración de toda esta información en la internet permite implementar conceptos antiguos como es la nutrición de precisión. En vacas lecheras, cerdos y animales de compañía es posible implementar con mayor precisión la nutrición por grupos similares o individualizada de acuerdo al estado de crecimiento, productivo o reproductivo.
Los software de análisis de datos hoy incorporan métodos matemáticos que van más allá de los análisis estadísticos tradicionales. Hay varias metodologías matemáticas para análisis de datos e integración de información que antiguamente se encontraban disgregadas en múltiples software. Estos métodos incluyen una serie de métodos matemáticos para explorar los datos:
Análisis estadísticos
Análisis de decisiones
Control de inventarios
Programación linear
Programación no-linear
Programación multicriterio
Programación de integrale
Análisis de líneas de espera
Análisis de series temporales
Análisis de riesgos
Programación dinámica
Simulación
Clusterización o agrupamiento Árboles de decisión y Random Forest Redes neuronales
Algoritmos genéticos
Teoría Fuzzy Logic
Teoría del Caos
Manejo de cadenas de suplementos
DA EL SALTO DECISIVO
NUEVO TERRAGUT
Supera la fase inicial del destete con la ayuda de los minerales naturales
Terragut es un aditivo nuevo y único con minerales naturales que tienen un efecto comprobado sobre la microbiota y la salud intestinal de los lechones.
Terragut contribuye a una mejor consistencia fecal, aumenta la conversión del alimento y propicia un mayor crecimiento saludable.
Analítica de datos en producción animal para mejorar la toma de decisiones en nutrición
Integración de información para mejores decisiones
En ganadería existen sistemas de soporte de información que pueden manejar todos los recursos de una granja ganadera de manera más eficiente. Estos sistemas permiten gestionar la siguiente información:
1. Registros de producción y consumo de alimento de las vacas,
2. Registros meteorológicos de la temperatura del aire y del suelo, la pluviosidad, la radiación solar, y la humedad del suelo
3. Eventos de manejo de las praderas como aplicación de fertilizantes, tiempos de corte, productividad de biomasa por área, y movimientos de los rebaños.
4. Dietas formuladas
5. Planeación del pastoreo o del silaje o heno a ofrecer
6. Actualmente datos de imágenes de satélite.
Existen varios modelos para estimar las necesidades nutricionales de vacas, cerdos e incluso aves. Estos estiman necesidades nutricionales dependiendo de ganancias de peso, tamaño de los animales, consumo de alimento, producción de leche o de huevos, entre otros parámetros. Algunas necesidades son ajustadas por la temperatura y humedad relativa en las que el animal esté presente.
Analítica de datos en producción animal para mejorar la toma de decisiones en nutrición
Los ingredientes de las dietas se pueden analizar con mayor frecuencia y mayor velocidad con el uso de NIRS.
Con estos espectros de NIRS, hoy es posible tener multitud de parámetros con las diversas curvas de calibración.
Los métodos de predicción de nutrientes, energía, y digestibilidades son mucho más precisos y fáciles de actualizar con redes neuronales que con los métodos tradicionales de regresión.
Todos los datos necesarios para alimentar estos sistemas de soporte a decisiones o modelos matemáticos pueden ser más precisos a través de la analítica de datos. Con la analítica de datos también se busca determinar su variabilidad real y determinar cómo disminuirla para poder determinar mejor los grupos a manejar o determinar requerimientos nutricionales.
Igualmente, las respuestas a las dietas que ofrezcamos pueden ser medidas hoy con mucho mayor frecuencia, dando retroalimentación sobre la validez de los niveles nutricionales y de la calidad de los ingredientes escogidos.
Esta presentación pretendió demostrar algunos ejemplos para servir como introducción a las discusiones específicas de métodos diversos en analítica de datos que tuvimos dentro de este NutriForum 2025.
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Selección estratégica de enzimas en nutrición
Puntos a tener en cuenta
Reconociendo que un enfoque único no es adecuado, los nutricionistas deben adoptar estrategias individualizadas para la selección de enzimas.
El perfil de pH de la enzima, incluido el pH óptimo y el rango de pH de actividad, debe alinearse con las condiciones de pH del compartimento digestivo respectivo para una eficacia máxima.
La resistencia a las enzimas digestivas endógenas es esencial para una actividad prolongada y beneficios sostenidos. 1 2 3
10:30 – 11:00
Selección estratégica de enzimas en nutrición
La suplementación con enzimas es una piedra angular de la nutrición moderna de monogástricos, ofreciendo un potencial significativo para mejorar la utilización de nutrientes, mitigar el impacto de los factores antinutricionales (FAN) y, en última instancia, mejorar la rentabilidad.
Sin embargo, la diversidad de enzimas disponibles y sus diferentes modos de acción requieren un enfoque estratégico para la selección, adaptado a las necesidades específicas de cada operación. Este resumen explora consideraciones clave para nutricionistas que buscan optimizar el uso de enzimas en dietas para aves y cerdos.
La base de la aplicación eficaz de enzimas reside en la comprensión del sustrato objetivo y la capacidad de la enzima para hidrolizarlo. Diferentes enzimas exhiben diversos grados de especificidad y eficiencia catalítica. Por ejemplo, la fitasa se dirige al fitato, la principal forma de almacenamiento de fósforo en los ingredientes de piensos de origen vegetal.
Su eficacia está fuertemente influenciada por su capacidad para funcionar rápidamente en el entorno de bajo pH del sistema digestivo, maximizando la descomposición del fitato antes de que sea menos accesible en el tracto digestivo distal.
Selección estratégica de enzimas en nutrición
En contraste, las xilanasas, que se dirigen principalmente a los arabinoxilanos en los cereales, pueden lograr mejoras significativas en la digestibilidad de los nutrientes con relativamente pocos ciclos de hidrólisis, reduciendo la viscosidad del bolo digestivo y liberando nutrientes atrapados.
Por el contrario, las beta-mannanasas, empleadas para contrarrestar los efectos de factores antinutricionales de los beta-mananos en las leguminosas y algunos cereales, a menudo requieren múltiples ciclos de hidrólisis para neutralizar eficazmente su impacto negativo en la salud intestinal y la absorción de nutrientes.
Más allá de la especificidad del sustrato, varias características críticas de las enzimas influyen en su eficacia in vivo. La termoestabilidad es crucial para que las enzimas resistan las condiciones de procesamiento del alimento, como las temperaturas de peletización.
El perfil de pH de la enzima, incluido el pH óptimo y el rango de pH de actividad, debe alinearse con las condiciones de pH del compartimento digestivo respectivo para una eficacia máxima.
Además, la resistencia a las enzimas digestivas endógenas es esencial para una actividad prolongada y beneficios sostenidos.
Selección estratégica de enzimas en nutrición
Reconociendo que un enfoque único no es adecuado, los nutricionistas deben adoptar estrategias individualizadas para la selección de enzimas. Factores como la composición de la dieta, la calidad de los ingredientes, la edad y el estado de salud del animal, y los objetivos generales de producción deben informar las elecciones de enzimas.
Una evaluación cuidadosa de los desafíos y oportunidades específicas dentro de cada sistema de producción es esencial para el éxito.
Elegir un proveedor de enzimas confiable con una sólida trayectoria en investigación y desarrollo, soporte técnico y control de calidad es primordial. Colaborar con dicho socio puede proporcionar información valiosa sobre la selección, aplicación y monitoreo de enzimas, asegurando un retorno óptimo de la inversión.
La aplicación estratégica de enzimas tiene un inmenso potencial para elevar la nutrición de monogástricos. Al considerar diligentemente la especificidad del sustrato, las características de las enzimas, la rentabilidad y los parámetros de producción individuales, los nutricionistas pueden desbloquear el valor total de estas poderosas herramientas.
Si bien ningún producto enzimático se adapta a todas las situaciones, una evaluación exhaustiva de las opciones disponibles y una toma de decisiones informada ayudarán para un mejor rendimiento animal, una mayor rentabilidad y un futuro más sostenible para la agricultura animal.
Prevención en lugar de medicación
Encuéntranos en nutriForum, el 9 y 10 de abril en el Palacio de Congresos de Lleida, La Lotja
Estrategias nutricionales para
pavos: optimizar los aportes energéticos y proteicos para maximizar el crecimiento, los rendimientos y la eficiencia alimentaria
12:00 – 12:30
Puntos a tener en cuenta
De 0 a 56 días, un aumento del nivel de energía disminuiría la ingesta de pienso y el peso corporal.
Un nivel creciente de lisina digestible durante el periodo de 56 a 112 días repercute positivamente en el rendimiento de carne de pechuga. 1 2 3
Un exceso de energía, especialmente durante el período inicial, podría disminuir el crecimiento.
Samia Messaoud Especialista en nutrición avícola, Techna
Sala aves
Estrategias nutricionales para pavos: optimizar los aportes energéticos y proteicos para maximizar el crecimiento, los rendimientos y la eficiencia alimentaria
El pavo, es un ave exigente en términos de nutrición. Esta ponencia exploró niveles energéticos y proteicos en una dieta equilibrada sobre los resultados técnicos y aspectos medioambientales en pavos.
El ensayo se llevó a cabo en la estación de investigación experimental de St Symphorien, Francia. Se criaron 528 pavos machos Aviagen Premium desde el primer día hasta los 112 días. 8 grupos se dividieron en un periodo de inicio/crecimiento y un periodo de acabado.
Período de inicio/crecimiento de 0 a 56 días - 4 niveles de proteína equilibrada (lisina digestible) con 2 niveles de energía metabolizable (EM).
Período de engorde de 56 a 112 días - 4 niveles de EM con 2 niveles de proteína equilibrada (lisina digestible).
De 0 a 56 días, los grupos 1 a 4 son grupos con bajo nivel energético con diferente nivel de lisina digestible. Los grupos 5 a 8 son grupos con nivel de energía con diferente nivel de lisina digestible. Para los niveles de energía la diferencia entre grupos fue de 150 kcal y para los niveles de lisina la diferencia entre grupos fue del 0,05%.
Estrategias nutricionales para pavos: optimizar los aportes energéticos y proteicos para maximizar el crecimiento, los rendimientos y la eficiencia alimentaria
Luego, de 56 a 112 días, los grupos 1 a 4 son grupos con alto nivel de lisina digestible con diferente nivel de ME. Los grupos 5 a 8 son grupos con bajo nivel de lisina digestible y diferente nivel de EM. Para los niveles de energía la diferencia entre grupos fue de 75 kcal y para los niveles de lisina la diferencia entre grupos fue del 0,1%.
Los niveles nutricionales se ajustaron según las especificaciones de Techna France Nutrition.
En el día 56 , el ADG, ADFI y FCR fueron significativamente inferiores para los grupos que recibieron un pienso con refuerzo energético (p=0,000). El aumento de energía en el pienso disminuirá el ADFI y tendrá un impacto sobre el ADG. En este periodo, un aumento de la lisina digestible incrementará significativamente el ADG (p=0,000).
Estrategias nutricionales para pavos: optimizar los aportes energéticos y proteicos para maximizar el crecimiento, los rendimientos y la eficiencia alimentaria
De 56 a 112, la energía tiene un impacto significativo sobre el ADFI y el FCR (p=0,000). Un aumento del nivel de energía disminuye el ADFI y el FCR. Por el contrario, en este período, el aumento de la lisina digestible tendrá un efecto sobre el ADG y ADFI (p = 0,000), pero no el FCR (p = 0,456).
De 0 a 112 días, el mayor peso vivo final se alcanzó en el grupo 2, ME-Lys-/ME-Lys+ comparado con el menor peso vivo alcanzado con el grupo 6, ME+Lys-/ME-Lys-. Los grupos 1 a 4 presentan el mayor peso vivo en comparación con los grupos 5 a 8.
En cuanto al rendimiento, sólo el rendimiento en carne de pechuga es diferente entre los grupos (p=0,000).
Un nivel de energía creciente durante el periodo de 56 a 112 días parece disminuir el porcentaje de pechuga.
Un nivel creciente de lisina digestible durante el periodo de 56 a 112 días repercute positivamente en el rendimiento de carne de pechuga.
En cuanto a los criterios de cambio climático, la mejor estrategia para disminuir la huella de carbono se observó en el grupo 5.
Estrategias nutricionales para pavos: optimizar los aportes energéticos y proteicos para maximizar el crecimiento, los rendimientos y la eficiencia alimentaria
El resultado de este ensayo confirma la mayoría de los escenarios teóricos utilizados por los autores para la estimación de la producción avícola.
Para el periodo inicial, de 0 a 56 días, como mencionan Boling (1998), Dorigam (2016), Thompson (2004), Noy (2004) y Firman (2004), la lisina digestible es importante. Más lisina digestible, proteína equilibrada, aumentaría el ADG y el peso corporal. De 0 a 56 días, como mencionan Noy (2004) y Veldkamp (2005), un aumento del nivel de energía disminuiría la ingesta de pienso y el peso corporal.
Para el segundo periodo, de 56 a 112 días, como mencionan Baker (2003), Thompson (2005) y Firman (2010), un aumento de la lisina digestible incrementará el ADG. En este periodo, para la EM, nuestro ensayo muestra resultados muy similares a Noy (2004) en cuanto a la consecuencia de aumentar la EM.
Los resultados de este estudio destacan la importancia de una ingesta energética y proteica adaptada a las necesidades específicas de los pavos en cada fase de crecimiento. Un déficit proteico, ya sea por falta de proteína equilibrada o por falta de ingesta de pienso, disminuirá el crecimiento durante toda la vida de las aves. Un exceso de energía, especialmente durante el período inicial, podría disminuir el crecimiento.
• Máxima digestibilidad de nutrientes
• Protección de la pared intestinal
• Reduce el gasto energético debido a una sobre estimulación del sistema inmune
• Crea un estado “nutribiótico”
Integración funcional: enzimas y probióticos en combinación
Puntos a tener en cuenta
Los ensayos científicos demuestran que esta combinación aumenta la absorción de nutrientes, refuerza la integridad intestinal y reduce la pérdida de energía relacionada con la inflamación. 1 2 3
La solución combinada enzimas y probióticos ofrece una opción científicamente validada para favorecer el crecimiento.
Esta sinergia mejora la estructura intestinal, la función inmune y la eficiencia alimentaria.
12:30 – 13:00
Regional technical sales manager, IFF
Ayman Tolba
Sala aves
Integración funcional: enzimas y probióticos en combinación
Integración funcional, una avanzada combinación de enzimas (Xilanasa, Amilasa y Proteasa -XAP) y probióticos (PRO) diseñada para mejorar la salud intestinal, la digestión de nutrientes y el rendimiento de las aves de corral.
Ante los crecientes retos de la producción avícola -como el aumento de los costes de los piensos, las restricciones de antibióticos y la gestión de enfermedades- la solución combinada (XAP+PRO) ofrece una opción científicamente validada para favorecer un crecimiento sostenible.
La solución funciona a través de un enfoque de integración funcional de doble acción: las enzimas mejoran la digestibilidad de los nutrientes mediante la descomposición de fibras, proteínas y almidones, mientras que los probióticos promueven las bacterias intestinales beneficiosas, reduciendo patógenos nocivos como E. coli, Clostridium perfringens y Salmonella spp.
Esta sinergia mejora la estructura intestinal, la función inmune y la eficiencia alimentaria, lo que conduce a una mayor ganancia de peso corporal (BWG), ratios de conversión alimenticia (FCR) y uniformidad de la manada.
Integración funcional: enzimas y probióticos en combinación
Los ensayos científicos demuestran que esta combinación aumenta la absorción de nutrientes, refuerza la integridad intestinal y reduce la pérdida de energía relacionada con la inflamación.
Además, sus efectos de prevención de enfermedades disminuyen el riesgo de infecciones entéricas, contribuyendo a mejorar la salud de las aves y la rentabilidad económica.
Los productores avícolas pueden conseguir un mayor rendimiento, reducir los costes de producción y adoptar un enfoque más sostenible de la avicultura.
Principales ventajas
• Ayuda a captar todo el valor nutritivo de la dieta.
•Valoriza los componentes hemicelulolíticos (por ejemplo, xiloglucanos) de los principales ingredientes del pienso, ya sean cereales o leguminosas.
• Proporciona un rendimiento constante incluso con cambios en las formulaciones.
• Mejora la cobertura del sustrato en comparación con xilanasas.
NutriXtend™ Optim
Ataque la celulosa y la hemicelulosa de los piensos con una solución rentable s
NutriXtend™ Optim ofrece el rendimiento esperado de una enzima multicarbohidrasa sin el aumento de coste asociado Optim es una combinación de endo(+xylo)-glucanasa y β-mananasa procedentes de la fermentación de Aspergillus niger que ha demostrado liberar más nutriente de los piensos que los sistemas enzimáticos monocomponentes
Uso recomendado
Polvo encapsulado
Polvo concentrado
Líquido
Para condiciones de granulado con temperaturas inferiores a 88ºC.
Aplicación en premezclas
Para condiciones de granulado difíciles (>88°C)
Solicite ver nuestros estudios de investigación sobre el efecto de NutriXtend Optim en el peso, la ingesta de alimento y el índice de conversión frente a las xilanasas monocomponentes.
BIOCON
Pol Ind Pla de Llerona, C/ Bèlgica, 5, 08520,
Les Franqueses del Vallès Barcelona (+34 93 849 34 55 info@cygycbiocon com www.biocon.es
El reto: La celulosa y la hemicelulosa dificultan la utilización de los nutrientes de los ingredientes de los piensos utilizados habitualmente en las fórmulas para pollos y pavos Las xilanasas monocomponentes se dirigen selectivamente a los arabinoxilanos y, como resultado, otras estructuras cuantificables en toda la dieta pueden escapar a la acción de esta estrategia de una sola enzima.
N Nuestra solución: NutriXtend Optim tiene funcionalidad en múltiples sustratos y se ha demostrado que ayuda a mejorar la utilización de las celulosas y hemicelulosas que se encuentran en las formulaciones típicas de las aves de corral. Este completo sistema enzimático ayuda a mejorar la descomposición de una serie de estructuras de la pared celular en comparación con las xilanasas, incrementando la utilización de granos/ cereales/leguminosas y reduciendo los efectos negativos de los polisacáridos no amiláceos más allá de los arabinoxilanos.
NutriXtend™ Optim proporciona una mejor cobertura del sustrato en comparación con las xilanasas simples
Xilanasas mono-componente
Principalmente
glucuronoarabinoxilanos
Cellulosic based NSP
Principalmente, xiloglucanos y galactomanano s
PNA solubles
Insoluble NSP
Starch
disponibles para la degradación multienzimática
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LMW
M Maíz
H Harina de soja
Sala aves
Cara a cara : Granja y calidad de canal ¿Dónde está
el foco?
13:00 – 13:45
Myriam Bujalance
Directora de Calidad y Seguridad Alimentaria, Grupo UVESA
Manuel Fraga Platas
Director de Producción, Grupo Bograo
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Modelaje matemático en nutrición aviar:
Estado actual, beneficios y limitacione
Puntos a tener en cuenta
La principal limitante para la adopción del modelaje en nutrición avícola es la falta de educación sobre esta metodología para integrar información. 1 2 3
Los modelos matemáticos mecanicistas pueden ser herramientas poderosas para estimar los niveles de nutrientes en las dietas acorde con el objetivo económico y mejorar la toma de decisiones nutricionales.
Los modelos pueden ayudar a formular dietas más precisas, crear nuevos programas de alimentación para reducir la excreción de nitrógeno y fósforo, además de aumentar la rentabilidad económica del negocio.
15:30 – 16:00
Oviedo Rondón Prestage Department of Poultry Science, North Carolina State University
Modelaje matemático en nutrición aviar: Estado actual, beneficios y limitaciones
El modelaje matemático ha sido una herramienta clave en la nutrición avícola durante las últimas cinco décadas. Las recomendaciones actuales de niveles de aminoácidos y energía para aves en cada fase de crecimiento o producción se fundamentaron inicialmente en modelos matemáticos, que luego fueron validados mediante estudios empíricos.
Esta presentación destacó el potencial del modelaje para superar las limitaciones de la investigación empírica, analiza sus desafíos y plantea la necesidad de integración con nuevas tecnologías.
Durante los últimos 45 años, los modelos nutricionales se han utilizado cada vez más para definir las necesidades de las aves (Harlow e Ivey, 1994; Oviedo-Rondón y Waldroup, 2002; Leishman et al., 2023). Sin embargo, los informes del NRC (Consejo Nacional de Investigación) han tendido a priorizar la investigación empírica por encima del modelaje.
Mientras que la edición del NRC de 1984 apenas mencionó modelos matemáticos, la edición de 1994 incorporó más de 300 referencias, aunque todavía los consideraba una metodología alternativa. Esta limitada aceptación se debe a que muchos científicos están más familiarizados con la experimentación empírica directa que con el pensamiento sistémico (Tedeschi, 2019)
un paso más allá
Ir un paso más allá en nutrición animal es apostar por la investigación y el desarrollo constante. Ir un paso más allá es anticiparse a los cambios de la industria ganadera y ofrecer productos y servicios de máxima calidad.
Ir un paso más allá es hacer nuestros los retos de cada uno de nuestros clientes.
Modelaje matemático en nutrición aviar: Estado actual, beneficios y limitaciones
Actualmente, la adopción de modelos matemáticos para aves está en sus primeras etapas. Muchos investigadores y nutricionistas comerciales aún desconocen cómo integrar datos experimentales en modelos mecanicistas y cómo usar modelos, minimizando su importancia para la toma de decisiones nutricionales en busca de rentabilidad (Oviedo-Rondón, 2014; Pesti y Choct, 2023).
Aunque se esperaba que el comité de la décima edición de los Requerimientos Nutricionales de las Aves de Corral (NASEM) incluyera un modelo computacional mecanicista, se ha anunciado que no estará presente, aunque sí se recomienda su desarrollo futuro (Klasing, 2024). Un problema importante es la falta de grupos de investigación dedicados a la creación de modelos en Estados Unidos y otros países.
En esta presentación, se revisaron los modelos mecanicistas más relevantes, como los desarrollados por EFG software (África del Sur/Escocia) y AVINESP (Brasil). Estos son similares en su base teórica, pero difieren en parametrización y descripción de procesos biológicos. Además, se discutió la metodología para su desarrollo, las ecuaciones fundamentales y las áreas que requieren más investigación, extendiendo estos conceptos a otros nutrientes y especies. También se mencionaron los primeros avances en modelaje de nutrición mineral avícola.
Modelaje matemático en nutrición aviar: Estado actual, beneficios y limitaciones
Utilidad y beneficios del modelaje
Los modelos mecanicistas pueden ser herramientas poderosas para estimar los niveles de nutrientes en las dietas acorde con el objetivo económico. Los modelos pueden ayudar a formular dietas más precisas y crear nuevos programas de alimentación para reducir la excreción de nitrógeno y fósforo (Gous, 2007; Reis et al., 2023a), además de optimizar la rentabilidad.
La precisión de los modelos podría mejorar mediante el uso de big data, sensores electrónicos, técnicas multiómicas y aprendizaje automático. La integración de estas tecnologías ya ha sido demostrada en investigaciones recientes.
Capsozyme SB Plus
La enzima que rentabiliza la soja
Único preparado registrado en la UE que combina alfa-galactosidasa y xilanasa (no. UE 4a33), con actividad complementaria beta-fructosidasa, que incrementa el valor energético y proteico de la soja, la colza y otras materias primas.
Combinación específica de α-galactosidasa y xilanasa
10% la EM y un 8% la absorción de AA en las leguminosas y la colza
Ahorra costes y aumenta la productividad
Modelaje matemático en nutrición aviar: Estado actual, beneficios y limitaciones
Limitaciones de la investigación empírica
La mayoría de la investigación nutricional en aves sigue siendo empírica, basada en estudios de titulación que, aunque útiles, presentan limitaciones. Los resultados no siempre son extrapolables a diferentes poblaciones, condiciones de crecimiento o ambientes (Gous, 1986, 2006). Además, la continua evolución genética de las aves y las restricciones éticas y económicas hacen que la investigación empírica sea cada vez menos sostenible (Pesti y Choct, 2023; Klasing, 2024).
Los datos empíricos adquieren mayor valor cuando se combinan con modelos mecanicistas. La toma de decisiones en nutrición debe considerar restricciones económicas y de mercado, tanto de insumos como de productos finales, donde el máximo rendimiento animal no siempre es sinónimo de máxima rentabilidad (Chrystal, 2022). Las ecuaciones derivadas de estudios empíricos, más que valores aislados, son fundamentales para análisis econométricos y optimización de resultados (Talpaz et al., 1986; Reis et al., 2023b). El modelaje permite un mejor análisis econométrico.
Los diseños experimentales para investigación empírica solo evalúan un número limitado de nutrientes simultáneamente. Aunque diseños estadísticos como la superficie de respuesta, el compuesto central y Box-Behnken permiten estudiar hasta cuatro factores, integrar todas las respuestas y sus interacciones sigue siendo complejo e impreciso. Aquí es donde el modelaje matemático y el pensamiento sistemático ofrece soluciones viables, ayudando a enfrentar estas limitaciones metodológicas y a avanzar hacia una nutrición avícola más sostenible y rentable.
Nutrición impulsada por IA: información en tiempo real para optimizar el rendimiento y el IC en aves de corral
16:00 – 16:30
Puntos a tener en cuenta
Los nutricionistas pueden evaluar el rendimiento del alimento en cuestión de horas o días, en lugar de esperar hasta el procesamiento. 1 2 3
La IA ya no es una tecnología del futuro, sino una herramienta esencial para la nutrición avícola de precisión.
Evaluar el verdadero impacto de las fórmulas y los aditivos de los piensos sigue siendo un reto debido a la falta de datos en tiempo real.
Nutrición impulsada por IA: información en tiempo real para optimizar el rendimiento y el IC en aves de corral
Los costes de alimentación suponen casi el 70% de los gastos totales de producción avícola, por lo que la eficiencia alimentaria es un factor crucial para la rentabilidad.
El índice de conversión de piensos (FCR) es una medida clave del rendimiento, pero evaluar el verdadero impacto de las fórmulas y los aditivos de los piensos sigue siendo un reto debido a la falta de datos en tiempo real.
Los métodos tradicionales se basan en muestreos periódicos y análisis posteriores a la cosecha, y sólo ofrecen una visión fragmentada del rendimiento de los piensos. Sin embargo, los avances en Inteligencia Artificial (IA) están cambiando el panorama, proporcionando una monitorización continua del peso y la distribución de las manadas para optimizar las decisiones sobre alimentación.
Esta presentación exploró cómo la detección de precisión impulsada por la IA mejora la transparencia en la nutrición avícola, ayudando a los productores y nutricionistas a evaluar mejor las formulaciones de los piensos, los aditivos y los resultados de la FCR. A diferencia de los métodos tradicionales de muestreo, que proporcionan instantáneas limitadas, la IA ofrece datos en tiempo real, lo que permite realizar ajustes inmediatos para optimizar la eficiencia de la alimentación.
Nutrición impulsada por IA: información en tiempo real para optimizar el rendimiento y el IC en aves de corral
Desafíos en la evaluación del rendimiento alimentario
Información tardía: Los métodos tradicionales de seguimiento del peso no proporcionan información en tiempo real sobre el rendimiento de la alimentación.
Variabilidad entre naves: Las diferencias ambientales afectan a los resultados, lo que dificulta la evaluación de la eficacia real de los piensos.
Eficacia poco clara de los aditivos: El impacto de las enzimas, los probióticos y otros aditivos suele ser difícil de cuantificar en condiciones reales.
Nutrición impulsada por IA: información en tiempo real para optimizar el rendimiento y el IC en aves de corral
Cómo mejora la IA la eficacia de la alimentación
La monitorización basada en IA recoge continuamente datos sobre el peso, detectando tendencias sutiles que afectan a la eficacia de la nutrición. Las principales ventajas son:
Seguimiento en tiempo real: La IA elimina la dependencia de los muestreos periódicos, ofreciendo un seguimiento continuo del peso del rebaño.
Información inmediata sobre el impacto de la dieta: Los nutricionistas pueden evaluar el rendimiento del alimento en cuestión de horas o días, en lugar de esperar hasta el procesamiento.
FCR optimizado: La IA correlaciona las tendencias de peso de las manadas con las distintas fórmulas de alimentación, lo que ayuda a ajustar las dietas y maximizar la eficiencia.
Nutrición impulsada por IA: información en tiempo real para optimizar el rendimiento y el IC en aves de corral
Beneficios económicos y de sostenibilidad
Ahorro de costes: La mejora de la FCR reduce el desperdicio de pienso, disminuyendo los costes de producción.
Nutrición de precisión: La IA garantiza que las aves reciban la nutrición adecuada en el momento oportuno, reduciendo las ineficiencias.
EMenores emisiones de CO2: Una utilización más eficiente de los piensos reduce el desperdicio de pienso y el consumo de recursos, reduciendo la huella de carbono de la producción avícola. Un FCR optimizado significa menos materias primas, necesidades de transporte y uso de la tierra, reduciendo en última instancia las emisiones de gases de efecto invernadero por kilogramo de aves de corral producidas.
Nutrición impulsada por IA: información en tiempo real para optimizar el rendimiento y el IC en aves de corral
Conclusión
La monitorización de la nutrición basada en IA está transformando la producción avícola al permitir una gestión proactiva de la alimentación basada en datos. Esta ponencia destacó las aplicaciones del mundo real, demostrando cómo el seguimiento del peso de las manadas en tiempo real mejora la formulación de los piensos, la eficacia de los aditivos y la sostenibilidad.
La IA ya no es una tecnología del futuro, sino una herramienta esencial para la nutrición avícola de precisión.
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Cerdos de engorde Lechones Pollos de engorde
Gallinas ponedoras Pavos
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Sala cerdos
Impacto de la nutrición porcina en la calidad de los productos
12:00 – 12:30
Luis Calvo Adiego Investigación y desarrollo, Incarlopsa
Puntos a tener en cuenta
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Una baja capacidad de retención de agua genera un incremento de mermas en distintas fases del matadero, así como en bandeja, corte y cocinado.
La estimulación y el mecanismo de contracción es otro de los fenómenos que en gran medida condiciona la capacidad de retención de agua.
Desde el punto de vista de la nutrición del animal hay distintos refuerzos que nos pueden ayudar en su gestión.
Impacto de la nutrición porcina en la calidad de los productos
La calidad organoléptica de la carne presenta muchas variables, es multifactorial y muchos parámetros se encuentran interconectados. Partiendo de la estructura y funcionamiento del músculo centramos la charla en la capacidad de retención de agua (CRA) de la misma.
Una baja capacidad de retención de agua genera un incremento de mermas en distintas fases del matadero así como en bandeja, corte y cocinado generando rechazo y hasta siendo falsamente asociado con consumos de anabolizantes. Una baja CRA también genera cocinados en los que la textura se ve comprometida, generando carnes más correosas y, al haber retenido menor humedad también menos jugosa.
El modo de acción de la CRA es complejo. Se ha ido evolucionando en el mismo, pasando de contemplarse como un vaso a modelos más complejos como una esponja al actual en el que ya se toma la carne como una estructura activa.
Impacto de la nutrición porcina en la calidad de los productos
El músculo es una matriz muy definida y condicionada por su funcionalidad. Esta transmisión de fuerzas implica una estructura, que además se repite generando un patrón entre los filamentos gruesos de miosina y los delgados de actina. La interacción de los mismos y la transmisión de las fuerzas generadas en este evento son claves en la capacidad de retención de agua, ya que generan fuerzas tanto longitudinales como transversales que expulsan el líquido plasmático y que deben ser entendidas.
La estimulación y el mecanismo de contracción es otro de los fenómenos que en gran medida condiciona la capacidad de retención de agua.
En este mecanismo intervienen iones como el calcio, magnesio y es afectada por el estado del animal.
El metabolismo energético de la fibra, definido en gran medida por el tipo de contracción de la misma, genera cambios estructurales con implicaciones en la capacidad de retención de agua.
Así, el glucógeno y otras reservas energéticas disponibles definen en gran medida la carnización y cómo ésta afecta al estado de las proteínas.
Impacto de la nutrición porcina en la calidad de los productos
Desde el punto de vista de la nutrición del animal hay distintos refuerzos que nos pueden ayudar en su gestión. Podemos trabajar en el estado de nerviosismo del animal mediante refuerzo con mayor contenido triptófano o magnesio en sus distintas aplicaciones. La aplicación de estos refuerzos presenta peculiaridades que deben abordarse para optimizar su resultado.
Otro de los puntos más referidos en los últimos años es la incorporación de antioxidantes, tanto lipofílicos como hidrofílicos. La vitamina E o el selenio nos pueden ayudar a ver la implicación de estos en la proteolisis y etapas postmortem. En las suplementaciones de antioxidantes, conviene integrar y tener claros los mecanismos de absorción y fisiológicos que se desean abordar ya que estos pueden marcar los tiempos necesarios para su efecto.
También es importante en suplementos tener estabilidad en los mismos, ya que algunas fuentes pueden presentar fuertes variaciones.
Se ha trabajado de distintas maneras con la gestión del glucógeno muscular. Los modelos estudiados suelen conllevar dificultades analíticas y de formulación. Esta misma, aunque manipulable presenta una gestión compleja que puede suponer un sobrecoste en la nutrición.
Impacto de la nutrición porcina en la calidad de los productos
La velocidad de crecimiento también puede tener efecto en la capacidad de retención de agua.
Existen muchos factores que van a condicionar los resultados de las intervenciones nutricionales. El individuo, las condiciones de manejo de las que viene, la época del año, el ayuno, la gestión en carga, transporte y matadero pueden presentar efectos más fuertes que diluyan las mejoras generadas por la nutrición.
Presentamos someramente algunas de las alternativas que hemos testado. Indicamos también que algunas testadas y validadas con efecto en un matadero, han tenido que ser eliminadas en otro.
La atención a este parámetro nos puede ayudar a generar una carne diferenciada que mejore la experiencia sensorial y fidelización de nuestros consumidores.
¿Se enfrenta constantemente a desafíos?
Nuestros productos
Refined Functional
Carbohydrates™ (RFCs™) mantienen a sus cerdos fuertes y sanos
BG-MAX™ proporciona el enfoque
Prevención-Protección-Resiliencia (PPR) para secuestrar eficazmente las micotoxinas, reforzar la integridad intestinal y desarrollar la resiliencia ante los desafíos.
CELMANAX™ puede superar la función inmunitaria y la resistencia de su rebaño frente a la variación de la calidad de los piensos y los desafíos de los patógenos, ofreciéndole una productividad optimizada.
Perspectivas del uso de la Inteligencia Artificial en la industria porcina
Puntos a tener en cuenta
La Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse en la industria porcina.
La IA no solo mejorará la eficiencia y rentabilidad de las explotaciones porcinas, sino que también contribuirá a una producción más sostenible y alineada con las exigencias del mercado actual. 1 2 3
Actualmente, nos encontramos en la cuarta revolución industrial.
Perspectivas del uso de la Inteligencia Artificial en la industria porcina
La industria agroalimentaria, y en particular el sector porcino, se encuentra en un punto de transformación impulsado por la Inteligencia Artificial (IA). La evolución de la tecnología ha llevado a la automatización y digitalización de numerosos procesos, lo que permite optimizar la producción, mejorar la eficiencia y reducir los costos operativos. En este contexto, la IA se perfila como una herramienta clave para enfrentar los retos del sector y maximizar su competitividad.
La IA en el contexto de la Cuarta Revolución Industrial
Desde la Revolución Industrial, la humanidad ha atravesado diversas transformaciones tecnológicas que han cambiado la forma en que producimos y trabajamos. Actualmente, nos encontramos en la Cuarta Revolución Industrial, caracterizada por la convergencia de tecnologías como la robótica, el Internet de las Cosas (IoT), el Big Data, la visión artificial, la impresión 3D y la computación en la nube. Estas innovaciones han permitido la creación de soluciones avanzadas en múltiples industrias, incluido el sector agroalimentario.
Perspectivas del uso de la Inteligencia Artificial en la industria porcina
Aplicaciones de la IA en la industria porcina
La IA ya está teniendo un impacto tangible en la industria porcina, con aplicaciones que abarcan desde la producción y la sanidad animal hasta la logística y el procesamiento de datos. Entre las principales innovaciones destacan:
1. Visión artificial para la evaluación de la calidad del semen.
Uso de IA para el conteo de espermatozoides, análisis de trayectorias y detección de anomalías.
Modelos avanzados permiten una precisión del 94%-96% en conteo y del 85%-89% en detección de defectos, optimizando los procesos de reproducción.
2. Agricultura de precisión aplicada a la producción porcina
Sensores y análisis de datos en tiempo real para optimizar la alimentación y el bienestar animal.
Monitoreo del clima, humedad del suelo y otros factores que afectan la producción.
Predicción del momento óptimo para la alimentación y el ajuste de dietas para maximizar la conversión alimenticia.
Perspectivas del uso de la Inteligencia Artificial en la industria porcina
3. Automatización de procesos inteligentes (IPA)
Uso de IA para gestionar procesos de producción, desde la supervisión del bienestar animal hasta la optimización del uso de insumos.
Integración de la IA con la robótica para mejorar la logística interna y el manejo del ganado.
4. Teledetección y monitoreo de granjas
Implementación de visión artificial y sensores para el seguimiento de la salud del ganado.
Sistemas de alerta temprana basados en IA para detectar signos de enfermedades o estrés en los animales.
5. Optimización de la cadena de suministro y logística
Predicción de la demanda para evitar desperdicios y mejorar la planificación de producción.
Implementación de robots autónomos para la distribución eficiente de insumos y productos terminados.
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Perspectivas del uso de la Inteligencia Artificial en la industria porcina
El avance de la IA no se detiene y se espera que su impacto en la producción porcina continúe en expansión. Algunas de las tendencias que marcarán el futuro incluyen:
Asistentes conversacionales avanzados para la gestión automatizada de consultas y toma de decisiones en granjas.
Traducción en tiempo real para facilitar la internacionalización de la industria y mejorar la colaboración global.
IA Generativa para la simulación de escenarios productivos y la optimización de modelos de negocio.
Automatización total en granjas inteligentes, con vehículos autónomos y robots que supervisen el bienestar de los animales y realicen tareas de mantenimiento.
LUNGLIFE
· Fitogénicos para proteger el sistema respiratorio · Especial ayuda en transporte, reagrupaciones, cambios de alojamiento y cambios ambientales · Mejora los resultados productivos
Perspectivas del uso de la Inteligencia Artificial en la industria porcina
Conclusión
La Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse en la industria porcina, revolucionando la manera en que se gestionan los procesos y optimizando cada eslabón de la cadena de valor.
La clave para el éxito radica en una correcta gestión de los datos, la adopción de nuevas tecnologías y la formación continua de los profesionales del sector. Con una implementación estratégica, la IA no solo mejorará la eficiencia y rentabilidad de las explotaciones porcinas, sino que también contribuirá a una producción más sostenible y alineada con las exigencias del mercado actual.
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Cara a cara : Salud intestinal: regeneración postbiótica
Sala cerdos
Guillermo Fondevila Director técnico de cerdos en nutriNews
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ROBUS ZEN
ROBUS ZEN,
BENEFICIOS PARA EL ANIMAL Y EL GANADERO
Animales más tranquilos en periodos de estrés
Disminución de los comportamientos agresivos en favor de interacciones sociales positivas con otros cerdos.
Mejora del rendimiento GMD (+3,4%)*, peso vivo (+2,8%)*
Apoyo nutricional en el sector del bienestar animal (cola intacta, macho entero, etc.)
TESTIMONIO
*Pruebas de campo, Francia, Techna 2023
Philippe Michonneau Ganadero de cerdos, Francia
«Probé Robus Zen y comprobamos que los cerdos estaban más tranquilos y se reducían los comportamientos agresivos, como morderse la cola y pelear. El crecimiento mejoró en 33 g/d y el peso vivo de 3,6 kg”.
Sala cerdos
Puntos clave para la competitividad durante el engorde mediante la nutrición y la gestión del estrés en la producción porcina
Puntos a tener en cuenta
Vincular el precio del cerdo y el precio de los piensos/materias primas tiene mucho sentido para mantener la competitividad en la fase de producción.
Cuando la nutrición se enfoca como una inversión, las decisiones ya no se toman en función de los costes de alimentación, sino del margen sobre dichos costes.
El estrés puede provocar una disminución del rendimiento, decomisos de canales en el matadero, problemas sanitarios y mortalidad. 1 2 3
15:30 – 16:00
Erwan Le Bras
Nutricionista de cerdos, Techna
Puntos clave para la competitividad durante el engorde mediante la nutrición y la gestión del estrés en la producción porcina
La competitividad en la producción porcina es esencial en todas las fases del proceso (comercialización, organización, proceso de transformación, gestión de la explotación). La misma puede abordarse a través de las ventas, vendiendo la cantidad adecuada, el producto adecuado, en el lugar adecuado, en el momento adecuado y al mejor precio.
La competitividad también puede lograrse optimizando los costes de producción. Los costes de alimentación representan alrededor del 65% de los costes de producción del sector porcino. Pero, al igual que la genética, la infraestructura, la energía y los recursos humanos necesarios para criar a los cerdos, los piensos deben considerarse una inversión.
De hecho, vincular el precio del cerdo y el precio de los piensos/materias primas tiene mucho sentido para mantener la competitividad en la fase de producción. Centrarse únicamente en los costes de alimentación puede conducir a decisiones equivocadas que a menudo acaban en la elección del programa de alimentación/nutrición más barato.
Cuando la nutrición se enfoca como una inversión (y no como un coste), las decisiones ya no se toman en función de los costes de alimentación, sino del margen sobre dichos costes. Este es el único criterio para evaluar la competitividad de un programa de alimentación/nutrición durante el engorde.
Puntos clave para la competitividad durante el engorde mediante la nutrición y la gestión del estrés en la producción porcina
Conceptos de I+D relativos al periodo de engorde que se aplican hoy en día en el campo:
NUTRICIÓN
Impacto de la concentración de lisina en el rendimiento para diferentes líneas genéticas
Impacto de la concentración de energía en el rendimiento
Impacto de una ecuación energética específica para cebones de más de 70 kg
Estos resultados son valiosos para cualquier empresa de piensos implicada en la producción porcina para aconsejar la mejor concentración nutricional según el contexto del precio del cerdo, el contexto de la granja y la genética presente en el establo. Los cálculos realizados durante la presentación pueden sorprenderle en el sentido de que el programa de alimentación más rentable no es el que usted puede pensar.
Puntos clave para la competitividad durante el engorde mediante la nutrición y la gestión del estrés en la producción porcina
GESTIÓN DEL ESTRÉS
Interacción entre la densidad y el engorde sin cola
Impacto de los aditivos alimentarios en el rendimiento y el comportamiento.
La gestión del estrés o el bienestar de los cerdos no se asocian muy a menudo a la competitividad o a las fuentes de beneficios. Sin embargo, los efectos del estrés son a menudo subestimados.
En efecto, el estrés puede provocar una disminución del rendimiento, decomisos de canales en el matadero, problemas sanitarios y mortalidad. Las nuevas orientaciones de la Comisión Europea surgen de la demanda de los consumidores (corte de colas, castración, enriquecimiento...) y esto implica una adaptación en el manejo de la granja y en la nutrición del cerdo.
Los resultados no sólo son valiosos a nivel de granja, sino que pueden valorizarse hasta llegar al cliente final. Un mejor bienestar animal no sólo conduce a un mejor rendimiento, sino también a un mayor bienestar del personal.
Puntos clave para la competitividad durante el engorde mediante la nutrición y la gestión del estrés en la producción porcina
Si las normas de bienestar cambian en cuanto a la densidad, una disminución de la densidad tendrá que ir acompañada de un enorme aumento del precio del cerdo para mantener la rentabilidad a nivel de granja. Y más aún con colas intactas...
Sobre el nerviosismo que se observa a menudo en los establos, después de haber probado varios ingredientes simples (como magnesio, triptófano, fibras...), se han desarrollado aditivos (a base de extractos de plantas) para mejorar el comportamiento de los cerdos y, como efecto secundario, el rendimiento mejorado en paralelo.
La inversión en estos aditivos siempre ha sido valorada por las empresas de piensos y los productores de cerdos, ya que el margen sobre los costes de alimentación aumentaba en cada prueba de engorde. Los cálculos que se mostraron durante la presentación dan que pensar... pero sobre todo para su competitividad durante el engorde.
GAMA DE PIENSOS PRESTARTER
Línea Élite
Favorece la maduración e integridad gástrica e intestinal
Alta ingesta
Máxima seguridad digestiva
Elevada tasa de crecimiento
Estrés oxidativo: bases, nuevos conceptos y alguna sorpresa
Puntos a tener en cuenta
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Los antioxidantes se pueden determinar de forma global e individual.
Entre los analitos con los que se puede determinar el carácter oxidante y antioxidante destacan los ROS.
Las principales causas de estrés oxidativo, pueden resumirse en transporte, enfermedades, altas temperaturas, gestación, parto y destete, y en general problemas de manejo.
16:00 – 16:30
Interlab-UMU, Universidad de Murcia jjceron@um.es
Jose Joaquín Cerón Madrigal
Sala cerdos
Estrés oxidativo: bases, nuevos conceptos y alguna sorpresa
En esta presentación se van a abordar los siguientes aspectos relacionados con el estrés oxidativo en ganado porcino:
1. Cómo se genera y su relación con otros mecanismos fisiopatológicos de defensa del organismo. También se hará énfasis en lo que produce que este estrés oxidativo, siendo sobre todo:
Citotoxicidad, más acentuada a nivel gastrointestinal
Aumento de oxidación de proteínas y lípidos
Esto da lugar a efectos negativos tanto a nivel del estado de salud de los animales como de la producción (con productos de calidad inferior y vida media más corta).
2. Cuáles son los principales analitos que se pueden determinar de carácter oxidante y antioxidante. Como oxidantes destacan los ROS (especies oxígeno-reactivas).
Y también el malonaldehido que procede de la interacción de los ROS con los lípidos, y por otra parte los protein carbonilos y productos de oxidación proteica avanzada que proceden de la interacción de los ROS con las proteínas.
Los antioxidantes se pueden determinar de forma:
Global, midiendo la capacidad antioxidante total que se puede determinar mediante la capacidad antioxidante equivalente de trolox (TEAC), la capacidad antioxidante reductora del ion cúprico (CUPRAC) y el poder antoxidante reductor férrico (FRAP).
Individuales como la glutation peroxidasa (Gpx), el ácido úrico o la paraoxonasa (PON-1).
Estrés oxidativo: bases, nuevos conceptos y alguna sorpresa
3. Las principales causas de estrés oxidativo, dentro de las que se incluyen el transporte, enfermedades, altas temperaturas, gestación, parto y destete, y en general problemas de manejo. También se da en situaciones de reagrupamientos con animales desconocidos como en inicio de transición y engorde y transporte a matadero, donde se producen nuevas jerarquías y luchas que da lugar a estrés y alteración del equilibrio “redox”.
Además hay situaciones de estrés metabólico que se pueden producir sobre todo en últimas fases de gestación y lactación, produciéndose un aumento de catabolismo que da lugar a un aumento de las especies oxígeno reactivas (ROS).
Se va a indicar que en altas temperaturas se produce (a) una reducción de producción de calor que conlleva un descenso de la ingesta, (b) un aumento de la diseminación del calor, con una vasoconstricción a nivel gastrointestinal para que vaya más sangre a la periferia y se aumente la pérdida de calor. Esta vasoconstricción y llegada de menos sangre a nivel gastrointestinal implica una peor función general con lesiones e incluso más posibilidad de endotoxemias.
4. Cómo se puede evaluar. Indicando las posibilidades de la saliva como muestra alternativa, no invasiva y que permite evaluar el estado redox mediante la media de analitos tanto oxidantes como antioxidantes.
El poder de la levadura probiótica para mejorar el rendimiento animal
Phileo desarrolla soluciones nutricionales para mejorar el rendimiento y la salud animal en cada fase productiva de las vacas lecheras.
Los probióticos de Phileo no solo aumentan la producción de leche, sino que tambièn favorecen la salud del rumen para reducir el riesgo de padecer trastornos metabólico y aumentar la calidad de la leche.
Actuando con la naturaleza para el cuidado animal.
Para más información:
e-mail: info@phileo.lesaffre.com
Website: https://phileo-lesaffre.com/es/ Telf. Atención Cliente: 983 23 29 07
Innovación Cooperativa: La IA transformando el sector del vacuno de leche desde dentro
Puntos a tener en cuenta
12:00 – 12:30
La innovación tecnológica se vuelve crucial para asegurar la sostenibilidad y el bienestar animal.
La IA, aplicada en un modelo cooperativo, está revolucionando la producción de leche.
Estas herramientas contribuyen a mejorar la eficiencia, la rentabilidad y la sostenibilidad de las ganaderías.
Innovación Cooperativa: La IA transformando el sector del vacuno de leche desde dentro
En un contexto de crecientes desafíos para el sector del vacuno de leche, la innovación tecnológica se vuelve crucial para asegurar la sostenibilidad y el bienestar animal. En COVAP, Cooperativa que junto con Cooperativa de Campllong es propietaria de Làctia Agroalimentaria, estamos comprometidos con la vanguardia y el desarrollo tecnológico, por lo que se ha integrado la Inteligencia Artificial (IA) en sus procesos productivos, demostrando el potencial de esta tecnología para optimizar la gestión de las ganaderías lecheras.
La ponencia exploró cómo la IA, aplicada en un modelo cooperativo, está revolucionando la producción de leche. Para ilustrar este impacto, presentaremos tres proyectos clave de IA desarrollados internamente en COVAP.
En primer lugar, destacamos el desarrollo de un chatbot asistente al ganadero, capaz de gestionar pedidos por voz, analizar compras y liquidaciones, y proporcionar análisis detallados de la granja, incluyendo la identificación de vacas de bajo rendimiento y predicciones basadas en datos analíticos.
En segundo lugar, también presentaremos nuestra iniciativa de optimización logística en el reparto de mezclas, donde la IA optimiza rutas para reducir vehículos y mejorar el servicio al ganadero.
Innovación Cooperativa: La IA transformando el sector del vacuno de leche desde dentro
Finalmente, se introducirá CovitIA, nuestra plataforma de IA Corporativa, diseñada para gobernar el uso de modelos de IA dentro de COVAP, garantizando la privacidad, la integración con sistemas existentes y la automatización de tareas mediante agentes de IA.
Se analizó cómo estas herramientas, accesibles a todos los socios de la cooperativa, contribuyen a mejorar la eficiencia, la rentabilidad y la sostenibilidad de las ganaderías. Esta presentación ofrece una visión inspiradora de cómo la IA, implementada con un enfoque cooperativo, puede impulsar un futuro más próspero y equitativo para el sector del vacuno de leche.
Gestión de la información con y sin inteligencia artificial: aplicaciones básicas para nutrición de precisión
Puntos a tener en cuenta
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Con los avances en tecnología digital se ha incrementado la cantidad de información.
Los modelos dinámicos han incorporado el razonamiento y forman parte del pensamiento analítico.
La inteligencia artificial ayuda a manejar un inmenso volumen de datos, ya que para su análisis no es requisito necesario que haya un conocimiento subyacente, y sí que haya un volumen de datos elevado.
12:30 – 13:00
Catedrático Universitdad Politécnica de Valencia
Carlos Fernández Martínez
Gestión de la información con y sin inteligencia artificial: aplicaciones básicas para nutrición de precisión
Nos encontramos en una sociedad repleta de información. Cualquier dispositivo electrónico que utilizamos a diario genera continuamente datos (ya sea texto, conversaciones o imágenes) que se almacenan en un servidor. Esos datos, manejados apropiadamente, pueden generar información, conocimiento y sabiduría. Los datos son el conjunto de hechos individuales, cifras, impresiones sensoriales, etc., que se consideran esencialmente carentes de significado, aunque constituyen la materia prima de la que se deriva el significado.
La Información son datos que han sufrido algún tipo de organización. Los conjuntos de datos pueden dividirse en categorías según algunos criterios o, los datos individuales pueden vincularse entre sí según alguna característica destacada. El conocimiento es la información que la persona ha internalizado de manera que pueda utilizarla. Una característica importante del conocimiento es que, mientras que la información y los datos pueden residir en textos, objetos y eventos, la adquisición, propiedad y transferencia del conocimiento solo pueden verse afectadas por agentes humanos.
La sabiduría es la posesión de conocimientos que permiten no sólo observar patrones de información dentro de los datos y hacer conexiones inteligentes entre diferentes patrones, sino también sentir los principios (es decir, la estructura) que subyacen a los patrones mismos.
Gestión de la información con y sin inteligencia artificial: aplicaciones básicas para nutrición de precisión
A lo largo de los años hemos manejado los datos calculando su valor medio y su desviación, pasando posteriormente al desarrollo de modelos matemáticos. Los modelos matemáticos tratan de traducir situaciones de la vida real en expresiones matemáticas o representaciones visuales que describan patrones o pronostiquen comportamientos futuros en situaciones de la vida real.
En sus orígenes, el desarrollo de los modelos matemáticos ha sido paralelo a la revolución industrial y la experimentación animal, sufriendo un avance vertiginoso con el impulso de la informática. Los primeros modelos matemáticos en nutrición de animales rumiantes se remontan a los sistemas NRC (actual NASEM), INRA, AFRC, CSIRO, etc.
Dichos modelos, creados a partir de la experimentación, son básicamente estáticos y empíricos. Con los avances en la informática, las nuevas ediciones han incorporado aspectos dinámicos y mecanicistas desarrollados en diversas instituciones para poder dar respuesta en el tiempo a diversos problemas predictivos.
Gestión de la información con y sin inteligencia artificial: aplicaciones básicas para nutrición de precisión
Por tanto, estos modelos han incorporado el razonamiento y forman parte del pensamiento analítico, donde estudiamos cada componente por separado para conocer su funcionamiento; viendo “el todo como la suma de cada parte”.
Sin embargo, a pesar de estos notables avances, aún no se han desarrollado habilidades suficientes en científicos de nuestro sector respecto al pensamiento sistémico, donde se comprende el comportamiento global sin diseccionarlo en partes; “el todo no es la suma de cada parte”.
Los sistemas de alimentación clásicos, que hemos mencionado antes, funcionan correctamente cuando son aplicados a animales de forma individual, pero no cuando hay que alimentar el rebaño, en el que una misma dieta deben consumir un mismo grupo de animales. La alimentación de precisión trata de unificar estos dos mundos, en el que el enfoque reduccionista y el holístico deben de complementarse.
Gestión de la información con y sin inteligencia artificial: aplicaciones básicas para nutrición de precisión
Con los avances en tecnología digital (sensores de temperatura, humedad, CO2, metano, podómetros, ritmo cardiaco, glucosa, pesajes, monitorización leche, comederos electrónicos, etc.) se ha incrementado la cantidad de información, el “big data”, que nos permitirá diferenciar a animales dentro de un mismo lote. Por tanto, a esta tecnología se suma la llegada de nuevos métodos para el análisis de datos como es la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial nos ayuda a manejar este inmenso volumen de datos ya que para su análisis no es requisito necesario que haya un conocimiento biológico subyacente, y sí que haya un volumen de datos elevado.
La alimentación de precisión tiene un enfoque multidisciplinar en donde sistemas ganaderos (pastoral, intensivo), zootecnistas, agrónomos, veterinarios (alimentación, nutrición, etc.), ingenieros electrónicos (sensores, cámaras, robots, etc.), estadísticos (diseño experimental, ANOVA, regresión, etc.) e ingenieros informáticos (big data, inteligencia artificial, etc.) deben coexistir.
13:00 – 13:45
Formulación,
Modera
Dairy Brain, el cerebro lechero
15:30 - 16:00
Puntos a tener en cuenta
El proyecto Dairy Brain busca proveer información más relevante a través de la integración de datos provenientes de diferentes fuentes.
La integración de IA y nutrición de precisión puede revolucionar la industria lechera, proporcionando herramientas avanzadas para mejorar la eficiencia, la sostenibilidad y la rentabilidad. 1 2 3
La clave para el éxito radica en la capacidad de convertir datos en decisiones estratégicas.
Victor E. Cabrera University of Wisconsin–Madison
Dairy Brain, el cerebro lechero
Introducción
La industria lechera se enfrenta a desafíos crecientes en términos de eficiencia, sostenibilidad y rentabilidad. Para abordarlos, es fundamental integrar tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y la nutrición de precisión en la toma de decisiones. Esta ponencia exploró el concepto del Cerebro Lechero, destacando cómo el análisis de datos y las herramientas de IA pueden optimizar la gestión de las lecherías modernas.
El cerebro lechero y el desafío de los datos
Uno de los principales retos en la producción lechera es la gran cantidad de datos generados diariamente en las granjas. Sin una integración y análisis adecuados, estos datos no pueden traducirse en decisiones efectivas. El proyecto Dairy Brain busca resolver este problema a través de la integración de datos provenientes de diferentes fuentes, permitiendo un análisis prescriptivo que ayude a los productores a mejorar la eficiencia operativa.
Nutrición de precisión: Optimizando la alimentación
La nutrición de precisión permite adaptar las dietas de las vacas lecheras de acuerdo con sus necesidades específicas, reduciendo el desperdicio de alimento y minimizando la excreción de nutrientes no aprovechados. Se presentaron estudios que demostraron cómo la implementación de estrategias de agrupación nutricional puede mejorar la eficiencia alimenticia y disminuir los costos, además de reducir la emisión de nitrógeno.
Uno de los puntos clave es la automatización de la toma de decisiones nutricionales mediante herramientas digitales disponibles en plataformas como DairyMGT.info.
Estas herramientas permiten a los productores evaluar diferentes estrategias de alimentación y seleccionar aquellas que maximizan la rentabilidad y sostenibilidad.
Dairy Brain, el cerebro lechero
Dairy Brain, el cerebro lechero
IA en la producción lechera: Predicción y optimización
Se presentan avances recientes en el uso de IA para mejorar la toma de decisiones en la lechería.
Algunos de los desarrollos incluyen:
Predicción de mastitis clínica basada en datos de producción y comportamiento animal.
Modelos de afinidad entre vacas y producción para mejorar la eficiencia del hato.
Predicción de curvas de lactancia antes del nacimiento, lo que permite una mejor selección, de animales y planificación... de la alimentación y la gestión del hato.
Además, se destaca el uso de IA avanzada, como el Reinforcement Learning, para optimizar decisiones de sustitución de vacas. Este enfoque permite tomar decisiones dinámicas y adaptativas, mejorando la rentabilidad a largo plazo.
Dairy Brain, el cerebro lechero
Integración de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) en la ganadería
Un desarrollo innovador en la lechería es la aplicación de modelos de lenguaje grande (LLM) para transformar datos no estructurados en información procesable. Se presentaron ejemplos de cómo estos modelos pueden responder preguntas clave sobre salud animal y nutrición, facilitando la toma de decisiones en tiempo real.
Además, se muestra el uso de técnicas de procesamiento de texto para analizar notas de campo en granjas, lo que permite extraer patrones y mejorar la gestión del rebaño de manera proactiva.
Conclusión
La integración de IA y nutrición de precisión pueden revoluciionar la industria lechera, proporcionando herramientas avanzadas para mejorar la eficiencia, la sostenibilidad y la rentabilidad. La clave para el éxito radica en la capacidad de convertir datos en decisiones estratégicas mediante plataformas digitales y algoritmos de inteligencia artificial.
El futuro de la producción lechera dependerá de la adopción de estas tecnologías y de la colaboración entre investigadores, productores y especialistas en datos para maximizar su impacto en la industria.
La integración de datos y la inteligencia artificial para mejorar la rentabilidad de las explotaciones a través del manejo y la nutrición
Puntos a tener en cuenta
16:00 - 16:30
La integración automática y en tiempo real de datos mejoraría la toma de decisiones.
Integrar datos no sólo mejora la nutrición, sino también permite analizar la eficiencia productiva, el uso de proteína, el coste de alimentación y los stocks de materias primas. 1 2 3
Muchos indicadores actuales inducen a error al combinar variables sin relación directa.
09 de abril
16:00 - 16:30
La integración de datos y la inteligencia artificial para mejorar la rentabilidad de las explotaciones a través del manejo y la nutrición
Indicadores y pautas de manejo
La producción de leche ha mejorado gracias a avances en investigación, nutrición y manejo, pero sigue enfrentando retos económicos y medioambientales. La digitalización de explotaciones genera datos valiosos, aunque su dispersión en diferentes plataformas dificulta la toma de decisiones integradas.
Las hojas de cálculo siguen siendo una herramienta común, pero presentan limitaciones como actualización lenta, errores y falta de integridad de datos. Esto provoca que muchas explotaciones se gestionen comparando indicadores con el pasado, lo que no es eficaz. La integración automática y en tiempo real de datos mejoraría la toma de decisiones.
Figura 3. Evolución de la producción de leche y el ingreso sobre los costes alimentación (ISCA) en una explotación lechera.
Miércoles 09 de abril
Bach 16:00 - 16:30
La integración de datos y la inteligencia artificial para mejorar la rentabilidad de las explotaciones a través del manejo y la nutrición
Es crucial renovar las métricas utilizadas en las explotaciones. Muchos indicadores actuales inducen a error al combinar variables sin relación directa. Por ejemplo, el coste por litro de leche no considera el precio de venta, lo que puede llevar a estrategias ineficaces. Otro indicador problemático es el intervalo entre partos, que refleja parte de la función reproductiva de meses anteriores y no representa la realidad de forma precisa.
Un indicador clave es el ingreso sobre los costos de alimentación (ISCA), que representa más del 50% de los costos de producción.
Integración digital y el papel de la inteligencia artificial
Los modelos tradicionales de nutrición asumen que todas las vacas Holstein tienen un comportamiento similar, pero en realidad cada vaca tiene necesidades específicas. Estos modelos estiman las necesidades nutricionales de forma individual y pueden ofrecer predicciones subóptimas para grupos de vacas.
La inteligencia artificial permite integrar datos de genética, nutrición, salud, reproducción y ambiente para formular raciones más precisas y económicas. En lugar de formular según nutrientes individuales, se podría formular directamente con ingredientes (como alfalfa o maíz) basándose en la respuesta productiva real del animal.
La integración de datos y la inteligencia artificial para mejorar la rentabilidad de las explotaciones a través del manejo y la nutrición
Figura 2. Nivel de producción predicho por NASEM (2021) en función de la energía o la proteína de una misma ración.
Además, la inteligencia artificial ayuda a determinar el número óptimo de grupos de vacas con raciones diferentes y a decidir cuándo mover una vaca de un grupo a otro para maximizar la rentabilidad. Sin esta tecnología, estos movimientos se hacen de forma subóptima.
El concepto de que “más leche significa más beneficio” no siempre es cierto. Cuando se aumenta la densidad nutricional de la ración de un grupo de vacas, sólo una parte responde con mayor producción, mientras que el resto consume una ración más cara sin conseguir un consecuente aumento en la producción, reduciendo la rentabilidad.
Integrar datos no sólo mejora la nutrición, sino también permite analizar la eficiencia productiva, el uso de proteína, el coste de alimentación y los stocks de materias primas. Además, ayuda a gestionar los carros de alimentación, detectando desviaciones en la composición de las raciones.
Miércoles 09 de abril
16:00 - 16:30
Alex Bach
La integración de datos y la inteligencia artificial para mejorar la rentabilidad de las explotaciones a través del manejo y la nutrición
Figura 3. Efecto sobre la producción de leche de las desviaciones respecto a la ración teórica al confeccionar el carro (Adaptado de Bach, 2024).
Conclusiones
Las nuevas tecnologías de integración de datos e inteligencia artificial permiten acceder en tiempo real a información clave sobre economía, producción, salud, reproducción y genética de la explotación. A pesar de la percepción de que estas herramientas son sólo para grandes granjas, su verdadero potencial radica en la mentalidad del ganadero y su disposición a aprovechar la analítica de datos y no del tamaño de la explotación.
El futuro de la producción lechera se dirige hacia modelos específicos y dinámicos adaptados a cada explotación. Plataformas como algoMilk ya están demostrando el potencial de esta revolución tecnológica en la gestión de granjas lecheras en varios países y sin duda irán surgiendo más opciones.
Miércoles 09 de abril
Sala rumiantes
Alex Bach 16:00 - 16:30
La integración de datos y la inteligencia artificial para mejorar la rentabilidad de las explotaciones a través del manejo y la nutrición
Referencias
Bach, A. 2024. Back to basics: precision while mixing total mixed rations and its impact on milking performance. J. Dairy Sci. Communications. 5:102-106.
Bach, A., M. Terré, and M. Vidal. 2020. Decomposing efficiency of milk production and maximizing profit. J. Dairy Sci. 103:5709-5725.
NASEM (National Academies of Science, Engineering, and Medicine). 2021. Nutrient Requirements of Dairy Cattle. 8th rev. ed. The National Academies Press, Washington, DC.
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Beneficios de la microencapsulación en la nutrición de monogástricos
12:00 – 12:30
Puntos a tener en cuenta
El retorno de la inversión de esta solución también se tradujo en el coste del alimento por ganancia de peso 1 2 3
La matriz protegida permite optimizar las dosis efectivas administradas de los ingredientes al animal para mantener la salud intestinal y el rendimiento zootécnico.
La tecnología de protección favorece la estabilidad de los ingredientes activos antes de llegar al animal y durante el proceso industrial
Marine Dewez Jefa de Mercado, Jefo Matrix Technology
Beneficios de la microencapsulación en la nutrición de monogástricos
La protección eficaz de los ingredientes activos en la nutrición
animal se basa en el equilibrio entre la prevención de pérdidas e interacciones durante los procesos industriales de fabricación de premezclas y alimentos, y una biodisponibilidad óptima una vez en el tracto intestinal del animal, minimizando las pérdidas.
A nivel del animal, la protección libera estas moléculas activas bajo la acción de las lipasas y sales biliares, principalmente a lo largo del intestino. Esta liberación progresiva se ha evidenciado en pollos y cerdos suplementados con una mezcla de ácidos orgánicos y aceites esenciales (incluido el timol) protegidos, analizando la cantidad encontrada libre en las diferentes secciones del intestino.
En lechones, más del 84% del timol aportado en forma protegida se encuentra en el yeyuno, el íleon, los ciegos y el colon, y sólo el 2% en las heces. Este ensayo confirma la liberación progresiva de las moléculas activas a lo largo del intestino y una biodisponibilidad maximizada para el animal.
Finalmente, la matriz protegida permite optimizar las dosis efectivas administradas de los ingredientes al animal para mantener la salud intestinal y el rendimiento zootécnico.
Beneficios de la microencapsulación en la nutrición de monogástricos Jueves
Hemos realizado un ensayo en pollos: una mezcla protegida de ácidos orgánicos y aceites esenciales se probó a dosis inferiores en comparación con dosis estándar de butirato de sodio y de ácido butírico libre. La solución protegida ha permitido una mejora de 0,07 y 0,09 en el índice de conversión alimentario (p<0.05) en comparación con las alternativas utilizadas en la industria.
El retorno de la inversión de esta solución también se tradujo en el coste del alimento por ganancia de peso, con una reducción de 2¢ y 3,8¢ USD/ kg en comparación con los otros tratamientos. La protección permite reducir las dosis necesarias de las moléculas libres, maximizando el efecto de los principios activos suplementados.
Beneficios de la microencapsulación en la nutrición de monogástricos
Conclusión
La tecnología de protección favorece la estabilidad de los ingredientes activos antes de llegar al animal y durante el proceso industrial, limitando las reacciones químicas con el entorno y entre ingredientes, y favoreciendo la estabilidad durante los procesos de tratamiento térmico y mecánico.
A nivel del animal, se traduce en una eficacia a menor dosis, una liberación progresiva y un rendimiento zootécnico equivalente o mejorado en comparación con productos comerciales libres.
Beneficios de la microencapsulación en la nutrición de monogástricos
Con los avances en tecnología digital (sensores de temperatura, humedad, CO2, metano, podómetros, ritmo cardiaco, glucosa, pesajes, monitorización leche, comederos electrónicos, etc.) se ha incrementado la cantidad de información, el “big data”, que nos permitirá diferenciar a animales dentro de un mismo lote. Por tanto, a esta tecnología se suma la llegada de nuevos métodos para el análisis de datos como es la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial nos ayuda a manejar este inmenso volumen de datos ya que para su análisis no es requisito necesario que haya un conocimiento biológico subyacente, y sí que haya un volumen de datos elevado.
La alimentación de precisión tiene un enfoque multidisciplinar en donde sistemas ganaderos (pastoral, intensivo), zootecnistas, agrónomos, veterinarios (alimentación, nutrición, etc.), ingenieros electrónicos (sensores, cámaras, robots, etc.), estadísticos (diseño experimental, ANOVA, regresión, etc.) e ingenieros informáticos (big data, inteligencia artificial, etc.) deben coexistir.
Jueves
Optimización del uso del fósforo de la dieta en monogástricos con humofosfato cálcico
Puntos a tener en cuenta
12:30 – 13:00
Alicia Varela
Technical Sales Manager Spain & Portugal, Phosphea
El efecto antinutricional del Ca debe controlarse para optimizar la absorción de P en el intestino y mejorar el rendimiento de los animales. 1 2 3
El control del contenido de fósforo en el estiércol es aún más importante en las regiones con alta densidad de ganado.
El fósforo mineral procedente del fosfato inorgánico depende menos de factores externos y tiene una composición estable con una alta digestibilidad.
Jetsabell
Gutierrez Vallejos
Poultry Product Manager, Phosphea
Optimización del uso del fósforo de la dieta en monogástricos con humofosfato cálcico
Fósforo: un elemento clave en la nutrición animal
Es esencial garantizar la sostenibilidad económica, ambiental y social de la producción porcina y avícola. Los minerales pueden ser una palanca importante para la sostenibilidad de las granjas, siendo el fósforo (P) particularmente esencial para el crecimiento y el rendimiento de la producción animal.
Anticiparse a las regulaciones de fósforo
Su impacto económico y medioambiental ha dado lugar a numerosos estudios sobre el tema y a una serie de innovaciones, que la sitúan en el corazón de la nutrición de precisión. En Francia, por ejemplo, el INRAe ha desarrollado un nuevo modelo para estimar las necesidades de fósforo de los cerdos.
En 1980, esto se basaba solo en el fósforo total, pero en 2005 se desarrolló un nuevo modelo, que ahora expresa los requisitos en términos de fósforo digestible, mejorando la precisión de los requerimientos
Otras tablas de referencia también siguieron este camino.
Se ha añadido una limitación adicional: la regulación sobre el rechazo de fósforo al medio ambiente, tras el aumento del contenido de fósforo en el suelo y la eutrofización del agua. Aunque en la Unión Europea no existen normativas, algunos países como Holanda, Dinamarca y Alemania han establecido normativas nacionales, con cuotas de producción de fósforo o límites de fertilización a nivel de parcela. El control del contenido de fósforo en el estiércol es aún más importante en las regiones con alta densidad de ganado.
Optimización del uso del fósforo de la dieta en monogástricos con humofosfato cálcico
Para entender el impacto del fósforo en la sostenibilidad de las granjas, es necesario entender de dónde proviene y cómo es utilizado por el animal.
El fósforo se aporta a la dieta en un 85% a partir de plantas y un 15% de fosfato inorgánico para piensos y/o de origen animal. La disponibilidad de fósforo de origen vegetal depende en gran medida del substrato y no todas las materias primas vegetales son iguales en términos de contenido de fósforo y porcentaje de ácido fítico. El fósforo mineral procedente del fosfato inorgánico depende menos de factores externos y tiene una composición estable con una alta digestibilidad.
El humofosfato cálcico contribuye a la digestibilidad del fósforo de las plantas
En los animales, la utilización de minerales depende principalmente de su absorción del alimento ingerido, en el que los minerales se encuentran en una amplia gama de formas químicas. Además, la absorción de minerales puede verse alterada por la formación de complejos insolubles. En el intestino delgado, donde se encuentra un pH más alto que en el estómago, el ácido fítico puede unirse a los minerales, formando complejos muy estables y disminuyendo su disponibilidad.
Optimización del uso del fósforo de la dieta en monogástricos con humofosfato cálcico Jueves 10
Este es el caso del fósforo, que puede encontrar el efecto antinutricional del calcio y hoy en día es el principal problema de la eficacia de la fitasa. La formación de complejos fitato-Ca limita la acción de la fitasa en el intestino, haciendo inaccesible la hidrólisis fítica del P por la fitasa y, en consecuencia, reduciendo la cantidad de P liberada y absorbida a través del intestino.
Por lo tanto, el efecto antinutricional del Ca debe controlarse para optimizar la absorción de P en el intestino y mejorar el rendimiento de los animales. Hoy en día, se están probando estrategias nutricionales para reducir este efecto, como la utilización de soluciones minerales específicas que pueden limitar los complejos de Ca-fitato.
Uno de los complejos orgánico-minerales de nueva generación es el Humofosfato cálcico (CHP; P = 21,6% ; Ca = 15%, compuesto de ácido fosfórico, fuente de calcio y sustancias húmicas) podría tener la capacidad de formar complejos con Ca, disminuyendo el efecto antinutricional del Ca y contribuir a mejorar la utilización del fósforo de origen vegetal.
Optimización del uso del fósforo de la dieta en monogástricos con humofosfato cálcico
Estudios recientes en aves de corral y cerdos han demostrado sus beneficios sobre la digestibilidad del fósforo vegetal, el rendimiento de los animales y las emisiones de P en la cama. De hecho, un estudio experimental realizado en España, en pollos de engorde, demostró una mejora estadística de la digestibilidad del fósforo, la materia orgánica y seca con el uso de Humofosfato cálcico en comparación con los fosfatos convencionales para piensos.
En el caso de las especies porcinas, dos ensayos han demostrado que el uso de Humofosfato cálcico logró el mismo rendimiento que un fosfato convencional en cerdas. En lechones, un ensayo en España mostró un crecimiento similar, mientras que un ensayo en Francia demostró incluso una mejora en la ganancia diaria promedio de 20 g/día (p<0,05). Además, las sustancias húmicas, documentadas ampliamente en la literatura, mejoran la salud gastrointestinal al mejorar la microbiota, la estructura intestinal y las capacidades de quelantes (de Lourdes Angeles et al. 2022).
El uso de Humofosfato cálcico a baja incorporación puede ser una de las soluciones para satisfacer la demanda del mercado de una alimentación de precisión más sostenible en la producción animal.
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Calibraciones NIRS in vivo para controlar la variabilidad
nutricional de las materias primas
Puntos a tener en cuenta
Una evaluación errónea de los principales ingredientes de la dieta puede repercutir negativamente en el rendimiento de los animales y en el coste del pienso.
En los últimos años se han llevado a cabo en Europa diferentes estudios sobre materias primas, utilizando las calibraciones desarrolladas para muestras de cereales y harinas oleaginosas.
La energía predicha a partir de in vivo discrimina grupos de muestras cuando la Energía calculada a partir de proximales no. 1 2 3
13:00 – 13:30
Bourgueil Servicio Técnico para monogástricos, Adisseo
Elisabeth
Calibraciones NIRS in vivo para controlar la variabilidad nutricional de las materias primas
La creación de matrices de formulación precisas y actualizadas para las materias primas disponibles en las fábricas de piensos es un reto interminable para los nutricionistas. Una evaluación errónea de los principales ingredientes de la dieta -cereales y harinas oleaginosas- puede repercutir negativamente en el rendimiento de los animales y en el coste del pienso.
El control de calidad (CC) basado únicamente en análisis proximales medios se utiliza ampliamente para hacer un seguimiento de la variabilidad de estos criterios en el tiempo. Sin embargo, gracias a la Espectroscopia de Infrarrojo Cercano (NIRS), existen calibraciones in vivo para predecir la Energía Metabolizable Aparente (AME y AMEn), así como el coeficiente de digestibilidad de los aminoácidos (AA SID) de los ingredientes individuales de los piensos.
En los últimos años se han llevado a cabo en Europa diferentes estudios sobre materias primas, utilizando las calibraciones desarrolladas para muestras de cereales y harinas oleaginosas. Por un lado, ilustra la variabilidad existente para todos los parámetros nutricionales. Y destaca qué parámetros explican más la variabilidad.
Calibraciones NIRS in vivo para controlar la variabilidad nutricional de las materias primas
Tomando como ejemplo las muestras de trigo blando recogidas en la UE en 2021, la Energía y la Proteína Cruda (PC) - en relación con los AA totales y digestibles, así como con el P - fueron los más explicativos. Con la Energía negativamente relacionada con la PC (r = -0,86).
Además, la Energía predicha a partir de in vivo discrimina grupos de muestras cuando la Energía calculada a partir de proximales no lo hizo.
En el caso de la harina de soja (SBM), todos los estudios mostraron de forma consistente que el factor de proteína bruta es poco predictivo de la digestibilidad de los AA, que la digestibilidad de los AA es impredecible a partir de la proteína bruta, y que la energía predicha a partir de la proteína bruta no es tan predictiva.
Nutrición de primera edad
12:00 – 12:30
Puntos a tener en cuenta
La mayoría de los estudios se centran en el papel de la leche y el calostro en el desarrollo intestinal neonatal, mientras que hay pocos datos sobre la respuesta intestinal al destete.
El pre-rumiante necesita un control hormonal amplio para manejar los cambios postprandiales en el suministro de nutrientes.
La nutrición en la primera edad determina el desarrollo funcional del rumen y el intestino, afectando la capacidad digestiva y la eficiencia metabólica del animal en su vida adulta.
Fernando Bacha Director técnico Nacoop, S.A.
Jueves 10 de abril
12:30
Nutrición de primera edad
El desarrollo del rumen es un desafío fisiológico clave para los rumiantes jóvenes, ya que implica cambios en la llegada de nutrientes al intestino delgado y al hígado, afectando el crecimiento y la diferenciación celular. Durante la etapa fetal y postnatal temprana, el tejido intestinal prolifera rápidamente, y la variabilidad en los nutrientes influye en la proliferación celular y en la disponibilidad de nutrientes para el crecimiento.
El epitelio ruminal cumple funciones esenciales como la absorción y metabolismo de ácidos grasos de cadena corta. A diferencia de otros órganos que disminuyen en proporción al peso corporal con la maduración, el rumen pasa del 30% al 70% de la capacidad total del sistema digestivo durante el destete. En el neonato, el rumen carece de queratinización y funcionalidad metabólica, y la leche se desvía directamente al abomaso mediante el cierre reflejo de la gotera esofágica, evitando su fermentación ruminal.
El desarrollo físico y metabólico del rumen inicia con la ingesta de alimento sólido, aumentando la masa ruminal y el crecimiento de las papilas.
Aunque la estimulación física por el alimento incrementa la musculatura del rumen, no promueve el desarrollo papilar. Para ello, es esencial la presencia de ácidos grasos volátiles (AGV) en la luz ruminal. La alimentación con grano y heno permite un desarrollo equilibrado, mientras que los neonatos alimentados solo con leche presentan un desarrollo ruminal limitado.
Jueves 10 de abril
Nutrición de primera edad
El incremento de concentrado en la dieta aumenta la densidad y altura de las papilas, aunque no afecta la musculatura ruminal. Se han identificado procesos como el metabolismo del butirato y el propionato en el epitelio ruminal, que incrementan el flujo sanguíneo y estimulan la expresión génica. Wang et al. (1996) identificaron genes asociados con la queratinización del epitelio ruminal, lo que podría servir como marcadores del desarrollo ruminal. La expresión de estos genes sigue un control ontogénico más que un estímulo externo.
La insulina también influye en la proliferación epitelial, estimulada por el propionato. Además, el butirato aumenta la absorción de oxígeno en las papilas maduras y su cetogénesis es menor en el rumen neonatal, lo que sugiere que es utilizado directamente en el epitelio. En corderos alimentados exclusivamente con sustituto lácteo, la capacidad cetogénica se incrementa a los 42 días, lo que indica un proceso de maduración interna más que una respuesta a la dieta.
El intestino y el hígado regulan la disponibilidad de nutrientes para el crecimiento y la producción, siendo fundamentales para la salud del animal. La mayoría de los estudios se centran en el papel de la leche y el calostro en el desarrollo intestinal neonatal, mientras que hay pocos datos sobre la respuesta intestinal al destete. El crecimiento ruminal responde a la dieta, pero el tejido intestinal no solo depende del suministro energético, sino también de factores nutricionales y fisiológicos.
Jueves 10 de abril
– 12:30
Nutrición de primera edad
El cambio en la dieta impacta la función hepática y el metabolismo energético, involucrando la síntesis de glucosa y proteínas, el ciclo del ácido cítrico y la urea, y la detoxificación de compuestos. Con el desarrollo ruminal, disminuye la sensibilidad de la gluconeogénesis hepática a insulina y glucagón. En hepatocitos de pre-rumiantes, el glucagón estimula la gluconeogénesis, pero en adultos no tiene efecto. Además, los pre-rumiantes tienen mayores reservas hepáticas de glucógeno, pero estas se agotan rápidamente en ayunos cortos, a diferencia de los adultos.
El pre-rumiante necesita un control hormonal amplio para manejar los cambios postprandiales en el suministro de nutrientes, mientras que el rumiante maduro, con una producción continua de glucosa en el hígado, requiere menor regulación hormonal.
En los adultos, el intestino delgado es el principal productor de cetonas en ausencia de preñez o lactancia, mientras que en pre-rumiantes, la cetogénesis ocurre exclusivamente en el hígado debido a la falta de fermentación microbiana.
El desarrollo intestinal ocurre principalmente en la fase fetal y perinatal, bajo un control ontogénico. Sin embargo, la capacidad de transporte de nutrientes cambia con la transición a la rumia, dependiendo de la dieta suministrada.
Nutrición de primera edad Jueves
La masa ruminal e intestinal influye en los requerimientos de proteínas y energía, y aunque estos cambios afectan la capacidad digestiva y de absorción, los ajustes metabólicos más relevantes ocurren en el hígado. Estas adaptaciones explican el aumento de las necesidades energéticas en rumiantes maduros comparados con los pre-rumiantes.
En conclusión, la nutrición en la primera edad determina el desarrollo funcional del rumen y el intestino, afectando la capacidad digestiva y la eficiencia metabólica del animal en su vida adulta.
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Tendencias en formulación dinámica: de los datos a la dieta
Puntos a tener en cuenta
Integrando los datos de las bases de datos, podrá extraer información práctica para la formulación diaria. 1 2 3
La formulación dinámica es la piedra angular de la nutrición animal moderna.
La clave está en consolidar esta información para crear dietas que se ajusten a las necesidades de los animales.
Tendencias en formulación dinámica: de los datos a la dieta Jueves 10 de
En el mundo en constante evolución de la nutrición animal, la formulación dinámica desempeña un papel fundamental para lograr una producción ganadera sostenible.
Dado que la alimentación animal representa el mayor gasto de la mayoría de las explotaciones, es crucial optimizar su eficiencia. Con el aumento de la demanda mundial de proteínas animales, la industria de los piensos debe afrontar retos como la optimización de recursos, la minimización de residuos, la reducción de costes y la mejora de la productividad.
Esta presentación exploró el impacto de la formulación dinámica desde la investigación hasta la aplicación práctica, destacando la sostenibilidad, la integración de datos de granja y la alimentación de precisión.
Como productor o asesor de piensos, usted tiene acceso a muchos datos, desde la investigación científica interna y los modelos animales de la industria hasta el análisis químico de los ingredientes, la legislación y la IA. La clave está en consolidar esta información para crear dietas que se ajusten a las necesidades de los animales al tiempo que se minimizan los costes.
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Jueves 10 de abril
Tendencias en formulación dinámica: de los datos a la dieta
Dentro de su empresa, es esencial establecer una plataforma que reúna toda la información necesaria y la utilice eficazmente en las operaciones diarias. Integrando los datos de las bases de datos de ingredientes, la información nutricional, las mejores prácticas del sector y las métricas de rendimiento animal, podrá extraer información práctica para la formulación diaria.
La sostenibilidad es una consideración fundamental en la producción ganadera y de piensos. La creciente importancia y concienciación sobre el impacto medioambiental hacen que las prácticas sostenibles sean indispensables.
Al reducir la huella medioambiental, los productores de piensos pueden cumplir los requisitos normativos y demostrar su compromiso con la producción sostenible.
Tendencias en formulación dinámica: de los datos a la dieta
Los productores deben ofrecer soluciones a medida a sus ganaderos, cuyo objetivo es producir proteína animal de forma eficiente y rentable. Utilizando los datos de la explotación -incluidas las cifras de rendimiento de los animales y los análisis de materiales en la explotación- se pueden optimizar las formulaciones para garantizar que cada animal reciba los nutrientes adecuados en las cantidades correctas, lo que permite mejorar la eficiencia alimentaria y minimizar la sobrealimentación o la subalimentación.
La formulación dinámica es la piedra angular de la nutrición animal moderna, y tiende un puente entre la investigación y la aplicación práctica. Gracias a la integración de datos exhaustivos, las prácticas sostenibles y la alimentación de precisión, los productores de piensos pueden mejorar la eficiencia, reducir los costes y apoyar una producción ganadera sostenible.
El viaje de los datos a la dieta muestra el poder de la tecnología para impulsar la innovación y la eficiencia en la industria de los piensos.
Sala rumiantes
Eficiencia de la nutrición en ordeño robotizado
13:00 – 13:30
Ángel Ávila Coya
Asesor de vacunos de leche y carne, ANEMBE
Puntos a tener en cuenta
1
La implementación de robots de ordeño ha crecido en España, lo que subraya la relevancia de comprender y optimizar su manejo.
2
3
Los objetivos de la nutrición en robots de ordeño se resumen en maximizar la producción de leche, incrementar la frecuencia de visitas al robot y minimizar problemas de salud.
Una alimentación precisa y adaptada a las necesidades individuales de cada vaca mejora la producción y la salud animal además de mejorar la eficiencia y la rentabilidad de la ganadería.
Eficiencia de la nutrición en ordeño robotizado
La ponencia proporciona una visión detallada sobre el manejo nutricional en sistemas de ordeño robotizado, destacando la importancia de la precisión y la adaptación a las necesidades individuales de cada vaca.
Introducción
El ordeño robotizado representa una evolución significativa en la producción lechera, ofreciendo flexibilidad laboral, uniformidad en el proceso de ordeño y un mayor bienestar animal. La implementación de robots de ordeño ha crecido en España, lo que subraya la relevancia de comprender y optimizar su manejo.
Nutrición de precisión
Uno de los pilares fundamentales del éxito en el ordeño robotizado es la nutrición de precisión. Este enfoque permite ajustar la alimentación de cada vaca según su nivel de producción, etapa de lactancia y otras variables individuales. La tecnología facilita el monitoreo constante de parámetros como la actividad ruminal, el peso corporal y la composición de la leche, lo que permite intervenciones nutricionales oportunas.
Jueves 10 de abril
Eficiencia de la nutrición en ordeño robotizado
Objetivos de eficiencia
1| Maximizar la producción: kg de leche y sólidos, objetivo >2.500 kg de leche por robot
2| Incrementar la asistencia al robot: nº de ordeños
3| Reducir problemas de salud: acidosis, cetosis, cojeras, mamitis etc.
Objetivos nutricionales
Los objetivos principales de la nutrición en robots de ordeño incluyen maximizar la producción de leche, incrementar la frecuencia de visitas al robot y minimizar problemas de salud como la acidosis y la cetosis. Para lograr estos objetivos, es crucial formular raciones balanceadas y establecer protocolos nutricionales claros.
Manejo de la alimentación
A diferencia de las salas de ordeño tradicionales, donde la actividad alimentaria aumenta después del ordeño, en los sistemas robotizados se observa un incremento con el comienzo de la actividad humana. Además, se subraya la relevancia de utilizar forrajes de alta digestibilidad y concentrados palatables para estimular las visitas al robot.
Jueves 10 de abril
Eficiencia de la nutrición en ordeño robotizado
Consideraciones clave
Digestibilidad de forrajes: Es esencial utilizar forrajes altamente digestibles para asegurar una buena salud ruminal y una óptima producción.
La digestibilidad de la fibra va a afectar al llenado ruminal y al potencial de consumo de materia seca en vacas de alta producción.
La FND de los forrajes debe ser corregida a un nuevo término: la aFDNmo, es decir, la FND libre de cenizas; fibra neutro detergente materia orgánica que se obtiene con el uso de amilasa corregida por el contenido de cenizas.
La Universidad De Cornell desarrolló un método de digestión “in vitro “ de la aFDNom con fluido ruminal y se evaluó su tasa de desaparición o digestibilidad a las 30, 120 y 240 horas tras la incubación.
Lo que desaparecía del proceso fermentativo se llamó pdNDF (aFDNom digerible), mientras que lo que quedaba en el cultivo sin digerir, se llamó uNDF (aFDNom indigerible).
P1: el primer pool va de 0 a 30 horas y se conoce como pool de digestión rápida, la fibra se degradará de forma más rápida y pasará más rápido del rumen.
P2: el segundo va de 30 a 120 horas y se conoce como pool de digestión lenta.
Eficiencia de la nutrición en ordeño robotizado
uNDF: el tercero va de 120 a 240 horas y se conoce como residual, donde lo que queda hasta las 240 horas ya no es digerible en el rumen
Palatabilidad de concentrados: Los concentrados deben ser formulados con ingredientes apetecibles y, si es posible, enriquecidos con edulcorantes y aromatizantes.
Fibra y energía: Las raciones deben ser ricas en fibra digestible y el tener una alta densidad energética en el pesebre conlleva menor asistencia al robot.
Monitoreo y ajuste: El monitoreo continuo de la salud y la producción de las vacas es crucial para realizar ajustes nutricionales precisos y oportunos.
Conclusión
La nutrición en robots de ordeño es un componente crítico para el éxito de estos sistemas. La capacidad de proporcionar una alimentación precisa y adaptada a las necesidades individuales de cada vaca no solo mejora la producción y la salud animal, sino que también optimiza la eficiencia y la rentabilidad de la ganadería. La información presentada en esta ponencia es fundamental para los productores que buscan implementar o mejorar sus sistemas de ordeño robotizado.
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