La Dra. Anita Chang de la Universidad CQ lideró el equipo que ideó dispositivos que se ponen en las orejas de las vacas para estudiar la rumia, así como detectar eventos como el parto y el estro sin necesidad de ir al potrero.

En el ensayo se colocaron etiquetas auriculares con acelerómetro en 8 vacas para medir la rumia mediante la detección de cambios en sus patrones de movimiento y se usaron diferentes algoritmos de aprendizaje automático para probar la capacidad de predecir la rumia.

“A largo plazo, esto podría cambiar la forma en que los productores de ganado monitorean y administran sus rebaños, una vez que los dispositivos de etiquetas inteligentes estén más disponibles e incorporen algoritmos como nuestra medida de detección de rumia”, dijo Chang.

Se usaron dos métodos para detectar la rumia: el primero logró una precisión de 98,4 % con datos de animales individuales para crear un modelo “personalizado” de cada uno, mientras que el segundo, más aplicable a un entorno comercial, utilizó datos del rebaño con precisión de 86,2 %.

“Ha habido algún trabajo realizado anteriormente utilizando acelerómetros para detectar la rumia en el ganado, sin embargo, la precisión fue significativamente menor que los métodos empleados en el enfoque de CQUniversity y no tuvo en cuenta los entornos comerciales”, explicó Chang.

Y agregó: “En nuestro ensayo usamos acelerómetros en chapetas pegadas a las orejas de los animales, debido a su fácil aplicación y relevancia comercial, en lugar de acelerómetros unidos a collares que se usaron en la mayoría de los estudios anteriores”.