En un momento en que millones de estadounidenses tienen al pavo en sus mentes, un equipo de investigadores dirigido por un científico animal de Penn State ha probado con éxito una nueva forma para que los productores avícolas mantengan a sus pavos a la vista.
por Jeff Mulhollem, Universidad Estatal de Pensilvania
Monitorear el comportamiento y la salud de las aves de corral en grandes granjas comerciales es crucial para la productividad y el bienestar animal, ya que es una tarea costosa, laboriosa y que requiere mucho tiempo. Para ayudar a los productores a monitorear el comportamiento de las aves, los investigadores probaron un nuevo método con un pequeño dron equipado con una cámara y visión artificial (una forma de inteligencia artificial (IA) que permite el reconocimiento y procesamiento de información visual) para reconocer automáticamente lo que hacen los pavos.
Su estudio está disponible en línea ahora antes de su publicación en la edición de diciembre de Poultry Science .
La investigación fue la primera en comprobar si un dron combinado con un modelo de visión artificial podía detectar automáticamente diferentes comportamientos de los pavos a partir de imágenes aéreas, según el autor principal del estudio, Enrico Casella, profesor adjunto de ciencia de datos para sistemas animales en la Facultad de Ciencias Agrícolas. Casella también está afiliado al Instituto de Ciencias Computacionales y de Datos de Penn State.
«Este trabajo demuestra que los drones, junto con la IA, pueden convertirse en un método eficaz y de bajo costo para monitorear el bienestar de los pavos en la producción comercial», afirmó Casella. «Sienta las bases para sistemas más avanzados y escalables en el futuro».
Los investigadores utilizaron un dron comercial con una cámara a color estándar para grabar videos cuatro veces al día de 160 pavos jóvenes de entre 5 y 32 días de edad en el Centro de Educación e Investigación Avícola de Penn State. Las trayectorias del dron se diseñaron para garantizar una cobertura completa del área con las imágenes de la cámara durante cada vuelo.
A partir de estos videos, los investigadores tomaron imágenes individuales y etiquetaron manualmente los comportamientos de los pavos. Crearon un conjunto de datos con más de 19,000 instancias de comportamientos etiquetados, como comer, beber, sentarse, pararse, posarse, acurrucarse y aletear. Luego, usaron las imágenes para entrenar, probar y validar un modelo de visión artificial llamado YOLO (solo miras una vez), comúnmente utilizado para detectar objetos y acciones en imágenes.
Los investigadores probaron varias versiones de YOLO y descubrieron que el mejor modelo podía detectar correctamente el 87 % de todos los comportamientos presentes y con precisión comportamientos específicos el 98 % de las veces. Estas métricas son buenas, señaló Casella, especialmente para la clasificación de comportamientos en un entorno agrícola real, que a menudo es visualmente complejo y complejo.
«El estudio demuestra que un sistema de IA equipado con drones puede detectar con precisión el comportamiento de los pavos», afirmó. «Este método podría reducir la demanda de mano de obra, permitir la monitorización continua y no invasiva del bienestar de las aves en granjas comerciales y, además, reducir la necesidad de presencia humana constante, reduciendo así la carga de trabajo en materia de capacitación y personal».
Más información: Giulio Calderone et al., Monitoreo aéreo del comportamiento de pavos mediante vehículos aéreos no tripulados y visión artificial, Poultry Science (2025). DOI: 10.1016/j.psj.2025.106103
Nota editorial:
Este artículo ha sido elaborado con fines divulgativos a partir de información pública y fuentes especializadas, adaptado al enfoque editorial del medio para facilitar su comprensión y contextualización.
