Indacat (2022)

In linea con gli obiettivi del Green Deal europeo, cresce l’esigenza di azioni che rendano la produzione alimentare più sostenibile, meno dannosa per l’ambiente e garantita a tutti i cittadini europei.
Considerando che il settore zootecnico, e in particolare quello bovino, è responsabile di un’ampia quota di emissioni di gas serra della filiera agroalimentare (ad esempio, metano dalla fermentazione enterica e protossido di azoto dallo stoccaggio e dalla gestione del letame) e che esiste ancora un ampio margine di miglioramento delle prestazioni degli allevamenti, il progetto INDACAT si inserisce bene negli obiettivi del PNRR.

INDACAT intende adottare strumenti di Precision Livestock Farming (PLF) per monitorare costantemente le bovine sotto molteplici aspetti. Ogni unità di ricerca si concentrerà su un aspetto:

• sull’ambiente della stalla degli allevamenti intensivi e biologici di bovini da latte, monitorando i parametri microclimatici e la qualità dell’aria e adottando tecniche di data science per modellare, prevedere e modificare automaticamente i parametri delle stalle in vista di un migliore benessere degli animali
• sui sistemi estensivi, monitorando le attività di pascolo delle vacche con tecnologie GIS e IoT per identificare la posizione spaziale e fare valutazioni sull’attività di pascolo, l’assunzione di mangime e l’uso delle aree di pascolo (e il relativo degrado del suolo) sia delle vacche da latte che delle vacche della linea vitello-vacca
• sul comportamento sociale e le interazioni tra le vacche, valutando i loro comportamenti per comprendere le loro attività e relazioni in vista del rilevamento del calore, della definizione di (ri)raggruppamenti, del rilevamento e/o della trasmissione di malattie, della distribuzione spaziale durante il pascolo, di questioni sanitarie e di benessere
• sulla crescita e lo svezzamento dei vitelli, monitorando i vitelli dalla loro nascita per identificare una tecnica di svezzamento ottimale che migliori la crescita, la salute e il benessere degli animali, portando infine a un miglioramento delle prestazioni nelle età delle vacche, e per migliorare le conoscenze sui vitelli utilizzando la tecnologia e la scienza dei dati.