Revista internacional de inteligencia de enjambre y computación evolutiva

Abstracto

Mejora del sistema de monitoreo de la salud del ganado en línea mediante aprendizaje automático, inteligencia artificial, redes neuronales artificiales, IoT y tecnologías basadas en sonido: un estudio piloto

Mohsen Sotoudeh*, Nahal Alavi, Ali Zarrineh

En la industria ganadera, mantener la salud de los animales es muy importante y el uso de la tecnología ha ayudado mucho a ello. Uno de los desafíos existentes ha sido que la mayoría de los sensores y dispositivos de procesamiento electrónico disponibles están diseñados para adaptarse al cuerpo humano, y el uso de estos dispositivos para el ganado enfrenta limitaciones debido a la diferencia en la estructura del cuerpo y la piel de los animales y los humanos. Se pueden lograr soluciones confiables adaptadas a la cría de animales modificando la estructura física y de software de los dispositivos existentes.

En este artículo presentamos la situación actual, revisando la investigación realizada y la tecnología existente en el campo de la ganadería. El objetivo es obtener parámetros integrales para monitorear la salud del ganado aprovechando la información disponible y explorando nuevos métodos basados ​​en Internet de las cosas (IoT), redes neuronales artificiales (RNA) e inteligencia artificial (IA). Adoptamos un enfoque proactivo utilizando tecnologías disponibles basadas en técnicas de diagnóstico basadas en sonido.

Inicialmente, proponemos utilizar piezoelectricidad y amplificar el sonido recibido mediante un diafragma adherido a un collar. Posteriormente, comentamos los resultados de pruebas relevantes que se pueden realizar utilizando el sistema de fonocardiografía.

Para la siguiente fase de investigación y el diseño de un sistema de monitoreo de la salud del ganado más avanzado, sugerimos emplear un sistema ultrasónico para medir la frecuencia cardíaca y la presión arterial. Este sistema, acoplado con un sistema piezoeléctrico para generar energía eléctrica a partir del pulso de las venas, podría implantarse subcutáneamente para un monitoreo continuo.