L’innovazionetecnologica sta trasformando sempre più settori produttivi, offrendo nuoveopportunità per migliorare l’efficienza dei processi, automatizzare leoperazioni e supportare decisioni basate sui dati. È in questo contesto che IRSavvia PigSense, un progetto dedicato allo sviluppo di una piattaformaintelligente per il monitoraggio dello stress e della buona salute dei suiniattraverso l’analisi di segnali multimodali.
Ilprogetto, il cui titolo completo è “PigSense: piattaforma intelligente peril monitoraggio dello stress e della buona salute dei suini a partire dasegnali multimodali: audio, visivi, ambientali e comportamentali”, nascecon l’obiettivo di identificare le strategie tecnologiche necessarie perrealizzare un sistema intelligente e digitalizzato destinato al monitoraggio ealla gestione automatizzata dello stress e dello stato di salute negliallevamenti suini.
Unodegli elementi distintivi di PigSense è l’approccio multimodale alla raccolta eall’analisi delle informazioni. Il sistema prenderà infatti in considerazionediverse tipologie di segnali, tra cui quelli audio, visivi, ambientali ecomportamentali. L’integrazione di queste differenti fonti di informazionerappresenta un elemento centrale per costruire una visione più completa dellecondizioni degli animali e supportare un sistema di monitoraggio sempre piùautomatizzato.
Allabase del progetto vi è l’impiego di algoritmi di Intelligenza Artificiale(AI) di ultima generazione, sfruttandone le potenzialità per la gestione el’elaborazione dei dati. L’obiettivo è sviluppare un sistema in grado diacquisire, valutare e archiviare le informazioni raccolte, integrando anchecapacità di “apprendimento autonomo” dai dati.
Questaimpostazione punta a valorizzare il potenziale dell’AI non soltanto comestrumento di analisi, ma come componente di un sistema tecnologico più ampio,progettato per aumentare progressivamente il livello di automazione delleoperazioni. La disponibilità di dati provenienti da fonti differenti e la loroelaborazione attraverso algoritmi avanzati possono infatti contribuire allarealizzazione di un ambiente digitale in cui le informazioni vengono raccolte eanalizzate in modo strutturato.
Ilprogetto PigSense si inserisce quindi in una prospettiva di innovazionetecnologica applicata al settore degli allevamenti suini, con l’obiettivo diidentificare soluzioni che permettano di migliorare il monitoraggio dellostress e dello stato di salute degli animali. L’utilizzo combinato di datiaudio, visivi, ambientali e comportamentali rappresenta il punto di partenzaper esplorare nuove modalità di gestione automatizzata e per aumentare lecapacità di osservazione e analisi dei sistemi dedicati agli allevamenti.
L’approccioproposto da IRS punta a mettere in relazione digitalizzazione, IntelligenzaArtificiale e automazione, attraverso una piattaforma progettata pervalorizzare i dati raccolti sul campo. L’elaborazione di queste informazionipotrà contribuire alla definizione di strategie tecnologiche orientate a unagestione più avanzata dei processi di monitoraggio.
PigSenserappresenta, in questo senso, un progetto che guarda all’evoluzione dei sistemiintelligenti e al loro potenziale applicativo nel settore zootecnico.L’obiettivo non è soltanto raccogliere una maggiore quantità di informazioni,ma sviluppare strategie per trasformare i dati provenienti da diverse fonti inuna risorsa utile alla gestione automatizzata.
Ilprogetto prevede una spesa ammessa di 216.868,00 euro e un contributoconcesso di 80.579,40 euro, di cui il 40% di provenienza UE.
ConPigSense, IRS avvia quindi un percorso di ricerca e innovazione focalizzatosull’integrazione tra tecnologie digitali e Intelligenza Artificiale.Attraverso l’analisi multimodale di segnali audio, visivi, ambientali ecomportamentali, il progetto mira a individuare le strategie tecnologiche piùadatte alla realizzazione di una piattaforma intelligente per il monitoraggiodello stress e della buona salute dei suini.
L’iniziativaconferma l’importanza crescente dell’innovazione tecnologica nello sviluppo disistemi di monitoraggio sempre più digitalizzati e automatizzati, ponendo lebasi per nuove applicazioni dell’AI nella gestione degli allevamenti.
