Η τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλει στον μετασχηματισμό της αλυσίδας παραγωγής του χοιρινού κρέατος με έναν πολύ ολοκληρωμένο τρόπο, από το αγρόκτημα έως τη βιομηχανία μεταποίησης και την αγορά. Ο αντίκτυπός της δομείται κυρίως γύρω από πέντε βασικούς στρατηγικούς πυλώνες.

Ο πρώτος είναι η υγεία των ζώων, όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπει την πρόβλεψη προβλημάτων μέσω της έγκαιρης ανίχνευσης συμπτωμάτων ή αλλαγών συμπεριφοράς. Ο δεύτερος είναι η ευημερία των ζώων, χάρη σε συστήματα συνεχούς παρακολούθησης που επιτρέπουν αντικειμενικές αξιολογήσεις της κατάστασης των ζώων και παρέμβαση πριν προκύψουν αγχωτικές καταστάσεις. Ο τρίτος είναι η ακριβής διατροφή, προσαρμόζοντας την τροφή στις πραγματικές ανάγκες των ζώων σε κάθε στάδιο. Ο τέταρτος τομέας είναι η αποτελεσματικότητα των διαδικασιών, τόσο στο αγρόκτημα όσο και στις μονάδες μεταποίησης, βελτιστοποιώντας τους πόρους, τις ροές εργασίας και τη συντήρηση. Και ο πέμπτος είναι η ιχνηλασιμότητα και η ασφάλεια των τροφίμων, ενισχύοντας τον έλεγχο σε ολόκληρη την αλυσίδα εφοδιασμού.

Όλα αυτά είναι δυνατά επειδή η τεχνητή νοημοσύνη μας επιτρέπει να συλλέγουμε δεδομένα, να τα αναλύουμε σε πραγματικό χρόνο και να τα μετατρέπουμε σε πρακτικές αποφάσεις, μεταβαίνοντας από την αντιδραστική διαχείριση στην προγνωστική διαχείριση, με σαφείς βελτιώσεις στην αποτελεσματικότητα, τη βιωσιμότητα και τη διαφάνεια.

Αυτά τα οφέλη είναι ιδιαίτερα εμφανή στις καθημερινές λειτουργίες των αγροκτημάτων και στις βιομηχανικές διαδικασίες.

Σε πολλά αγροκτήματα, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται ήδη για την έγκαιρη ανίχνευση ασθενειών μέσω ανάλυσης εικόνας ή ήχου, για έξυπνο περιβαλλοντικό έλεγχο εγκαταστάσεων ή για ακριβή διατροφή.

Για παραδείγματα, μπορούμε να μιλήσουμε για εργαλεία που στοχεύουν στην έγκαιρη αναγνώριση αναπνευστικών ασθενειών αναλύοντας τον βήχα των ζώων.

Στην καλή διαβίωση των ζώων, υπάρχουν πλατφόρμες που εργάζονται για τη συνεχή παρακολούθηση της συμπεριφοράς και της κατάστασης των ζώων, επιτρέποντάς μας να αξιολογούμε την ευημερία αντικειμενικά και μόνιμα, όχι μόνο σε συγκεκριμένες ώρες.

Στον τομέα της διατροφής, υπάρχουν ήδη έργα που επιδιώκουν τη βελτιστοποίηση των σιτηρεσίων για τη μείωση των περιβαλλοντικών επιπτώσεων και τη βελτίωση της χρήσης των πόρων μέσω της χρήσης δεδομένων και προγνωστικών μοντέλων.

Στη βιομηχανία, η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει επίσης σαφή αξία στη βελτίωση, για παράδειγμα, του ελέγχου υγιεινής και της ασφάλειας των τροφίμων σε μονάδες επεξεργασίας μέσω τεχνολογιών υπερφασματικής όρασης.

Σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη είναι ήδη πραγματικότητα στον τομέα της χοιροτροφίας, επειδή, αν και η εφαρμογή της δεν είναι ακόμη ομοιογενής, υπάρχουν αγροκτήματα και βιομηχανίες με υψηλό επίπεδο ψηφιοποίησης, οι οποίες ήδη λειτουργούν με πλήρως λειτουργικούς αισθητήρες, πλατφόρμες ανάλυσης δεδομένων και προγνωστικά μοντέλα.

Στην Ισπανία υπάρχουν πρωτοβουλίες που έχουν ως στόχο τη δοκιμή και την επικύρωση λύσεων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη σε τομείς όπως η υγεία, τα τρόφιμα και η καλή διαβίωση των ζώων, για την επακόλουθη εφαρμογή τους σε εμπορικές αγροκτήματα.

Ταυτόχρονα, συνυπάρχουν πιο παραδοσιακά μοντέλα, επομένως η ανάπτυξη αυτών των τεχνολογιών θα είναι σταδιακή. Η πρόκληση είναι η κλιμάκωση αυτών των λύσεων και η προσαρμογή τους στην ποικιλομορφία του τομέα.