ICAR e qualità dei dati nella Precision Livestock Farming: verso una zootecnia realmente misurabile

La produzione primaria di latte, in particolare quella bovina, ha ormai integrato in modo significativo i principi della Precision Livestock Farming (PLF), adottando sistemi di mungitura e alimentazione automatizzata, oltre a una vasta gamma di dispositivi e sensori installati sugli impianti di mungitura, sugli animali e nell’ambiente di stalla.

Per allevatori e consulenti, tuttavia, orientarsi tra le numerose soluzioni tecnologiche disponibili e valutare l’affidabilità dei dati da loro generate non è semplice. Eppure, tali informazioni sono fondamentali non solo per la gestione individuale degli animali e dell’ambiente di allevamento, ma anche per la selezione genetica, e in particolare per quei fenotipi oggi non rilevati durante i Controlli Funzionali effettuati da AIA/ARA.

Un ulteriore limite è rappresentato dalla scarsa interoperabilità dei dati generati da sensori di costruttori diversi: se i parametri non sono confrontabili, diventa impossibile effettuare il benchmarking, ossia quella comparazione analitica che in ogni settore produttivo, compresa la zootecnia, costituisce la base di una gestione efficiente e consapevole.

A livello internazionale, esiste un’organizzazione non governativa, l’ICAR (International Committee for Animal Recording), che si occupa proprio di promuovere la comparabilità dei risultati e la standardizzazione delle metodiche analitiche e strumentali.

Abbiamo chiesto alla dott.ssa Silvia Orlandini, direttore tecnico globale di ICAR, di spiegarci il ruolo e gli obiettivi dell’organizzazione, e se possa rappresentare una risposta concreta alle difficoltà sopra descritte.

Inoltre, le abbiamo chiesto a che punto siamo oggi con lo sviluppo di algoritmi e intelligenza artificiale applicati alla zootecnia.