L’intelligenza artificiale al servizio dell’allevamento avicolo
di Mariarosaria Lanzieri e Nicola Francesco Addeo
Negli ultimi anni, si è osservato un marcato interesse a livello mondiale nel quantificare l'uso delle risorse e gli oneri ambientali connessi ai sistemi di allevamento delle diverse specie animali.
Questa crescente attenzione è motivata dalla consapevolezza dell'importanza di sviluppare approcci che siano in grado di soddisfare le esigenze alimentari di una popolazione mondiale in continua espansione, senza compromettere l'equilibrio ecologico del nostro pianeta.
In questo contesto, l'allevamento avicolo, che contribuisce significativamente all'approvvigionamento di carne per i consumatori di tutto il mondo, si è trovato di fronte a sfide e opportunità senza precedenti. E in risposta a tali complessità, l’intelligenza artificiale (IA) potrebbe rivelarsi una risorsa fondamentale. Infatti, il suo impiego può rappresentare una delle più rivoluzionarie innovazioni nel settore avicolo moderno offrendo un incredibile approccio per migliorarne l'efficienza, la sostenibilità e le condizioni di benessere degli animali. In letteratura gli studi a riguardo sono ancora in una fase embrionale. Alcuni ricercatori giapponesi della i-University di Tokyo hanno indirizzato le proprie ricerche verso l’utilizzo della "Deep Emotional Analysis Learning" (Apprendimento dell'Analisi Emotiva Profonda) per distinguere i diversi stati emotivi dei polli (Mao et al. 2022, J. R. Soc. Interface19: 20210921). Una possibile applicazione dell’IA in avicoltura è quindi rappresentata dalla capacità di riconoscere le emozioni associate ai suoni emessi dai polli. Gli algoritmi di apprendimento automatico, supportati da avanzate tecnologie di analisi del suono, sono in grado di discernere e interpretare le variazioni nelle vocalizzazioni del pollame, fornendo insight preziosi sul loro stato emotivo. In particolare, vengono raccolti e registrati campioni audio dei suoni emessi in diversi contesti, ad esempio, durante condizioni di benessere o stress, per poi essere elaborati con specifici algoritmi.
Le caratteristiche dei suoni che l’IA può analizzare includono: tono, frequenza, intensità, durata e variazioni nel ritmo. Una volta che l’algoritmo è stato addestrato con successo, può essere implementato per analizzare le vocalizzazioni in tempo reale all’interno delle strutture avicole. Questo approccio innovativo consente agli operatori del settore di valutare al meglio lo stato di benessere degli animali in allevamento, identificando segnali di stress, malattie o situazioni di disagio. Attraverso la decodifica di queste vocalizzazioni, l’intelligenza artificiale si configura come uno strumento promettente per migliorare la gestione del benessere animale e la qualità complessiva della produzione avicola.
L’incontro tra tecnologia e zootecnia rappresenta un esempio tangibile di come l’innovazione possa contribuire a soddisfare la crescente domanda alimentare globale in modo sostenibile ed efficiente.
L’allevamento avicolo potrebbe quindi trovare un valido supporto nell’IA, e le prospettive future lasciano aperti scenari interessanti considerando il costante e rapido sviluppo di soluzioni tecnologiche sempre più all’avanguardia.