A Fiera Milano Rho si è parlato di Precision Livestock Farming in allevamenti lombardi di bovini da latte, suini e polli da carne e di come sensori, microfoni intelligenti e intelligenza artificiale possano migliorare la qualità dei prodotti e i controlli sicurezza su tutta la filiera alimentare
Ridurre l’uso degli antibiotici, contenere l’impatto ambientale, monitorare il benessere degli animali negli allevamenti in tempo reale: il Progetto DIVA, condotto dal Dipartimento di Scienze e Politiche Ambientali dell’Università degli Studi di Milano e dall’Associazione Regionale Allevatori della Lombardia (ARAL) dimostra che sono obiettivi già conseguibili con le tecnologie di precisione (PLF) oggi disponibili. Per la prima volta, un progetto di zootecnia di precisione ha scelto di presentare queste tecnologie alla filiera dell’industria alimentare, nello specifico la fiera TUTTOFOOD di Milano Rho, con l’obiettivo di costruire un ponte tra il mondo della produzione primaria e quello della trasformazione, della distribuzione e del consumo.
DIVA è un progetto dimostrativo cofinanziato da Regione Lombardia nell’ambito del PSR 2023–2027, sviluppato dall’Università degli Studi di Milano con il coordinamento scientifico della professoressa Marcella Guarino e di ARAL. Il progetto ha installato e testato tecnologie PLF in cinque aziende zootecniche lombarde operanti nei tre comparti più rappresentativi del territorio: bovini da latte, suini e pollame da carne. La scelta di presentare i risultati a TUTTOFOOD, ha spiegato Flavio Sommariva di ARAL in apertura dei lavori, nasce dalla consapevolezza che la filiera alimentare non può comunicare solo verso l’interno: è necessario che i consumatori e i trasformatori sappiano quanto lavoro e quanta tecnologia si trovino già oggi dietro alla produzione di latte, carne suina e carni avicole di qualità.
Predire l’insorgenza delle enteropatie negli allevamenti avicoli
A seconda delle tipologie di allevamento, sono stati installati dispositivi differenti.
Nell’allevamento avicolo si sono utilizzati dei sensori MOS che, posizionati all’interno dei capannoni a ottanta centimetri dal suolo, rilevano le variazioni dei composti organici volatili nell’aria associati all’insorgenza di disbiosi intestinali e patologie enteriche. La tecnologia è stata progettata e sviluppata in una collaborazione tra l’Università degli Studi di Milano e IBT Systems. I dati raccolti vengono trasmessi a un gateway e da qui elaborati nel cloud attraverso algoritmi di machine learning. Il monitoraggio avviene 24 ore su 24, sette giorni su sette. In caso di variazioni significative dei profili olfattivi, il sistema invia automaticamente notifiche di allarme all’allevatore, al veterinario e al tecnico di riferimento.
La rilevanza clinica del dispositivo sta nella capacità di anticipare la diagnosi: il monitoraggio continuo permette di identificare le alterazioni associate alle enteropatie alcuni giorni prima che i sintomi diventino riconoscibili all’osservazione diretta, permettendo di intervenire con terapie naturali invece che con antibiotici.
L’idea nasce dall’esperienza diretta degli allevatori, i quali segnalano di essere in grado di percepire l’insorgenza di un problema sanitario attraverso l’olfatto prima ancora che i sintomi clinici diventino visibili.
Il monitoraggio delle tossi negli allevamenti suinicoli
Nel comparto suinicolo è stato installato il sistema commerciale SoundTalks, sviluppato dall’Università di Leuven in Belgio e già utilizzato in diverse fasi del ciclo produttivo, dallo svezzamento all’ingrasso. Si tratta di microfoni intelligenti che analizzano i suoni dell’allevamento 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con l’obiettivo di contare e classificare i colpi di tosse come indicatori precoci di patologie respiratorie. Un singolo microfono copre un’area di venti metri quadrati.
Anche in questo caso i dati raccolti vengono trasferiti ad un gateway dove l’algoritmo integrato, sviluppato con tecniche di intelligenza artificiale, analizza in continuo i suoni rilevati e identifica i colpi di tosse come indicatori precoci di patologie respiratorie prima che la sintomatologia sia percepibile dall’operatore. Quando la frequenza di tosse supera determinate soglie, il sistema passa da una luce verde visibile direttamente sul microfono a una gialla per un primo livello di allerta, o a rossa per allarme grave. Quando il colore è blu si segnala un’interruzione della connessione al gateway. La stessa segnalazione viene trasmessa in tempo reale sullo smartphone dell’allevatore e sulla postazione del veterinario aziendale. La dashboard fornisce anche lo storico degli avvisi e i parametri microclimatici di temperatura e umidità.
Questa struttura di segnalazione multicanale risponde anche a un’esigenza operativa concreta negli allevamenti moderni: non sempre il personale che lavora negli allevamenti parla italiano e il codice colore rende immediatamente leggibili i risultati.
L’IA applicata alla salute delle bovine da latte
Per gli allevamenti delle bovine da latte, dove la sensoristica è già ampiamente presente, il progetto ha invece puntato su una piattaforma gestionale DeLaval potenziata con intelligenza artificiale. Il sistema raccoglie e integra i dati comportamentali dei singoli capi, come le ore di ruminazione, di riposo e di attività e i dati sulla qualità e quantità del latte, confrontandoli con allevamenti in condizioni analoghe. Il valore aggiunto di questo strumento risiede nella sua capacità predittiva: l’intelligenza artificiale non si limita ad analizzare i dati dell’azienda, ma li confronta con quelli di allevamenti con caratteristiche produttive e ambientali analoghe, generando previsioni sull’insorgenza di patologie sia a livello di singolo animale che di mandria. La dashboard, accessibile da computer, smartphone o tablet, evidenzia gli animali da esaminare o trattare e consente una gestione mirata che riduce gli interventi di cura massiva, favorendo la prevenzione e il trattamento precoce degli stati subclinici.
La Dott.sa Daniela Lovarelli, che ha presentato i risultati per il comparto bovino, ha illustrato come questo approccio consenta di correlare, ad esempio, un calo nel tempo di riposo di una singola bovina con un’anomalia di temperatura in stalla, permettendo di distinguere un caso di stress da caldo da un’eventuale patologia in corso, con una precisione di intervento che altrimenti non sarebbe possibile.
Sostenibilità misurabile: l’impronta carbonica giornaliera
Tra i risultati più significativi del comparto bovino c’è la possibilità di calcolare l’impronta carbonica dell’allevamento su base giornaliera, utilizzando la metodologia del Life Cycle Assessment e i dati raccolti in continuo dalla piattaforma gestionale. L’indicatore è espresso in chilogrammi di CO2 equivalente per chilogrammo di latte standardizzato e incorpora i tre principali gas climalteranti: anidride carbonica, metano (fattore di caratterizzazione 30 kg CO2eq per kg CH4) e protossido d’azoto (300 kg CO2eq per kg N2O).
In Pianura Padana i valori medi degli allevamenti bovini intensivi si collocano tra 0,9 e 1,5 kg di CO2 equivalente per chilogrammo di latte, con punte oltre i 2 kg nelle situazioni meno efficienti. Le aziende monitorate nell’ambito di DIVA hanno mostrato performance ambientali sensibilmente migliori: il monitoraggio quotidiano ha consentito di individuare le operazioni con maggiore incidenza sull’impronta, in particolare la ventilazione estiva e l’alimentazione, e di ottimizzarle. In un caso specifico, l’integrazione con un impianto di biometano ha contribuito a portare i valori a circa 0,6–0,7 kg di CO2 equivalente per chilogrammo di latte. Il dato reso disponibile in tempo reale diventa così uno strumento gestionale concreto, non soltanto un indicatore rendicontativo.
Le prospettive: animali che progettano il proprio ambiente, sensori che scompaiono
La sessione conclusiva del convegno ha aperto una prospettiva di lungo periodo con due visioni complementari da parte dei protagonisti del progetto. La professoressa Guarino ha delineato il traguardo verso cui la zootecnia di precisione si sta muovendo: non più sensori che monitorano l’animale in un ambiente fisso, ma un ambiente che si riconfigura dinamicamente attorno ai bisogni del singolo individuo. “Si arriverà ad un ambiente in cui tutto gira attorno all’animale ed è l’animale stesso che modifica l’ambiente attorno a sé. Attraverso la sensoristica si capirà il bisogno dell’individuo in quel momento per assicurargli quello di cui necessita.”
Una prospettiva in cui l’allevamento non è più un sistema di controllo collettivo, ma un ecosistema capace di rispondere alle richieste del singolo animale: chi esprime il bisogno di alimentarsi riceve l’alimento; chi vuole accedere a uno spazio diverso può farlo. Il tutto gestito in tempo reale dalla rete di sensori e attuatori.
Il Professor Carlo Brandolese (IBT Systems) ha formulato la propria visione sul versante tecnologico, indicando come in futuro gli strumenti diventeranno progressivamente invisibili. “L’obiettivo è arrivare al punto in cui i sensori scompaiono. L’allevatore non se ne accorge, li dà per scontati. Deve diventare tutto estremamente affidabile, semplice e naturale al punto che uno lo ignora.”
Un paradigma già vissuto con i robot di mungitura, introdotti sul mercato oltre trent’anni fa e oggi considerati infrastruttura ordinaria degli allevamenti bovini. La direzione tecnica per arrivarci passa, secondo Brandolese, dalla riduzione delle dimensioni dei dispositivi, dalla generalizzazione degli algoritmi, dall’abbassamento ulteriore dei consumi energetici e, soprattutto, dall’aumento dell’affidabilità: il sensore che dà falsi positivi o si disconnette frequentemente non viene adottato, qualunque sia la sua capacità predittiva teorica.
La sfida della comunicazione: raccontare l’allevamento moderno
Il progetto DIVA ha realizzato una serie di dieci video divulgativi, disponibili sui canali social del progetto e sul canale YouTube @ProgettoDIVA, e sei schede tecniche scaricabili dal sito ufficiale https://www.aral.lom.it/progetti/progetto-diva/. Come ha sottolineato la professoressa Guarino: “Sono parte integrante del mandato del progetto, che ha natura informativa prima che sperimentale. L’obiettivo è rendere visibile ciò che avviene ogni giorno negli allevamenti moderni: un lavoro spesso invisibile al consumatore finale, eseguito con un livello tecnologico e una cura dei dettagli che la narrazione pubblica dominante raramente riconosce e che spiega la scelta di TUTTOFOOD come sede per il convegno”. Con questa presenza gli allevatori lombardi hanno voluto portare alla fiera dell’industria alimentare il messaggio che la qualità del cibo inizia prima del processo di trasformazione.
Referenti istituzionali per approfondimenti tecnici:
Prof.ssa Marcella Guarino — Coordinamento scientifico, Università degli Studi di Milano
Dott.ssa Daniela Lovarelli — Settore bovino, Università degli Studi di Milano
Sito ufficiale del progetto: https://www.aral.lom.it/progetti/diva/
Schede del progetto: https://www.aral.lom.it/progetti/diva/progetto-diva-contenuti/
Canale YouTube: https://www.youtube.com/@ProgettoDIVA
Progetto DIVA | Università degli Studi di Milano / ARAL Lombardia | Cofinanziato da Regione Lombardia PSR 2023–2027
Fonte: comunicato stampa
