Impulsando la ganadería inteligente: Validación de un sistema portátil NIR para la detección no destructiva y en tiempo real de mastitis subclínica en leche de vaca integrando IoT y computación en la nube

Introducción: Uno de los principales desafíos en la producción lechera es la salud del hato ganadero, que a menudo se ve comprometida por enfermedades como la mastitis subclínica. Problema: La detección de la mastitis subclínica resulta complicada con los métodos tradicionales, lo que resalta la necesidad de enfoques más eficientes, rápidos, sensibles y amigables con el ambiente. Estos métodos deben ser accesibles para todos los interesados. Método de investigación: La metodología exploratoria integrará enfoques cualitativos y cuantitativos para evaluar por primera vez la viabilidad de un prototipo óptico inteligente para la detección de mastitis subclínica en leche bovina. Hipótesis: El tipo de modelo de machine learning influye significativamente en el rendimiento de detección de mastitis subclínica en leche de vaca utilizando un prototipo NIR. Objetivo general: Impulsar la ganadería inteligente mediante la validación de un sistema portátil NIR para la detección no destructiva y en tiempo real de mastitis subclínica en leche de vaca integrando IoT y computación en la nube. Objetivos específicos: a) Selección y monitoreo de hatos lecheros para calibración y validación de equipo. b) Seguimiento de condiciones sanitarias (presencia / ausencia de mastitis) mediante técnicas convencionales. c) Calibración de sistema para adquisición de información NIR. d) Implementación de modelos de inteligencia artificial. e) Desarrollo de sistema de procesamiento IoT y cloud computing. f) Transferencia de modelos entrenados y validación de sistema de control de mastitis. Resultado esperado: Desarrollar un prototipo NIR integrado con modelos de machine learning, configurado con IoT y computación en la nube, probado y validado en entornos reales para la detección de mastitis subclínica en leche bovina a partir de muestras adquiridas en zonas de Piura, Lima y Cajamarca. Impacto de la investigación: La tecnología propuesta permitirá la identificación temprana de mastitis subclínica, mejorando la salud del ganado y garantizando una producción láctea de alta calidad y beneficios económicos asociados. Su implementación también contribuirá a reducir el uso de antibióticos y fortalecer la seguridad alimentaria, ofreciendo un enfoque integral que beneficie a productores, consumidores y al medio ambiente.