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http://181.198.77.137:8080/jspui/handle/123456789/656
Título : | Inteligencia Artificial para Predecir Factores de Estrés en Ganado Lechero |
Autor : | 021-CSUP-2025 Hernán Benavides Rosales Samuel Lascano Rivera Yasmany Fernández Fernández Luis Rivera Escriba (Colaborador Ecterno UENF) |
Palabras clave : | Ganado lechero Bienestar animal Sensores ambientales Predicción de estrés |
Fecha de publicación : | 27-ene-2025 |
Resumen : | El estrés por frío en bovinos lecheros representa un desafío significativo para la ganadería, afectando el bienestar animal y la productividad. Factores como la reducción en la ingesta de alimento, menor fertilidad y problemas de salud impactan negativamente en la rentabilidad del sector. Los métodos tradicionales de evaluación del estrés suelen ser subjetivos y poco eficientes, lo que dificulta su detección y prevención. En este contexto, la implementación de técnicas de aprendizaje automático en la ganadería de precisión se presenta como una solución innovadora. A través del análisis de datos ambientales provenientes de estaciones meteorológicas y datos fisiológicos obtenidos mediante collares inteligentes, se busca desarrollar un modelo predictivo capaz de identificar patrones y predecir el estrés por frío en ganado lechero. Este enfoque permitirá una gestión más eficiente, mejorando la toma de decisiones sobre el manejo ambiental y nutricional. Como resultado, se espera optimizar la salud y productividad del ganado, fortaleciendo el bienestar animal y la sostenibilidad de las explotaciones lecheras. |
URI : | http://181.198.77.137:8080/jspui/handle/123456789/656 |
Aparece en las colecciones: | 2025 |
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RESOLUCIÓN No. 021-CSUP-2025.pdf | RESOLUCIÓN No. 021-CSUP-2025 | 147.95 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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