Task 5

Il task mira a integrare l’analisi dei big data, l’apprendimento automatico e le statistiche avanzate per lo sviluppo di un modello di analisi in grado di fornire supporto per l’ottimizzazione della gestione degli allevamenti di bovine da latte, nonché nella progettazione delle relative strutture e impianti. Gli obiettivi specifici sono:

• sviluppo, test e calibrazione di una metodologia per l’analisi di grandi moli di dati relativi alla produzione, al comportamento e al benessere in relazione alle condizioni ambientali;
• sviluppo di un modello previsionale di benessere e produzione in condizioni di stress termico;
• il riconoscimento di gruppi di animali con caratteristiche omogenee per ottimizzare la gestione della mandria;
• individuazione precoce di anomalie o problematiche produttive o di benessere.

I dati di produzione, comportamento, attività e ambientali analizzati sono acquisiti da diverse stalle della Pianura Padana dotate di sistemi PLF (podometri, collari, sensori di monitoraggio della ruminazione, ecc.) e analizzati con tecniche avanzate di big data, apprendimento automatico e deep learning. Sono considerate sia stalle con robot di mungitura che stalle con sale di mungitura elettroniche.