Stando alle previsioni delle Nazioni Unite, la popolazione mondiale dovrebbe aumentare di altri due miliardi nei prossimi trent’anni, arrivando a toccare la preoccupante quota di dieci miliardi. Di conseguenza, la domanda mondiale di carne e prodotti animali dovrebbe aumentare di almeno il 40% nei prossimi quindici anni. Com’è possibile garantire una produzione di carne di alta qualità, allo stesso tempo sostenibile e sicura, che possa soddisfare questa domanda? Generalmente, produrre di più significa infatti impattare di più, in quanto una produzione più sostenuta comporta un’aumentata competizione per le risorse naturali (ad esempio, servono più ettari da coltivare), maggiore produzione di gas inquinanti e solitamente implica processi di deforestazione e di perdita della biodiversità. Inoltre, già quotidianamente, gli allevamenti intensivi sono criticati sia in quanto rappresentano la principale fonte emissiva di ammoniaca (90%) e sono responsabili del 14,5% delle emissioni totali di gas serra, sia per la quantità di antibiotici utilizzati e per le presunte condizioni di “mal-benessere” in cui vengono allevati gli animali. Per muoversi verso una zootecnia sostenibile si rende quindi necessario ottimizzare, migliorare e rendere più efficiente l’utilizzo delle risorse attraverso il progresso tecnologico.
In questo contesto si introduce la zootecnia di precisione (nota anche con il termine inglese di Precision livestock farming o con l’acronimo Plf) la quale prevede l’adozione di sensori, strumenti e software che permettono l’individuazione precoce di problemi di salute e benessere e il monitoraggio continuo e in tempo reale della mandria, portando alla previsione di variabili di produzione, salute e benessere sui singoli animali che, infine, supportano l’allevatore nel processo decisionale. In contrasto con gli approcci tradizionali, i sistemi Plf utilizzano conoscenze interdisciplinari di informatica, biostatistica, ingegneria ed economia, che si applicano a parametri zootecnici relativi ad aspetti produttivi, riproduttivi, comportamentali e alimentari. L’obiettivo è massimizzare il potenziale individuale dell’animale e diagnosticare precocemente aspetti patologici, riducendo così al minimo l’uso di farmaci e gli episodi di mortalità. Se un tempo l’allevatore prendeva le decisioni gestionali riguardanti la sua azienda basandosi solo sull’osservazione degli animali e sulla propria esperienza diretta, oggi, a causa del processo di intensificazione degli allevamenti, l’allevatore ricopre un ruolo sempre più imprenditoriale e manageriale, che lo costringe a passare parte della giornata in ufficio ed è quindi sempre più frequentemente lontano dalla vista e dal controllo diretto degli animali. A maggior ragione, è quindi necessario adottare dei sistemi che gli permettano di monitorare continuamente il suo allevamento anche da remoto e di agire tempestivamente per ridurre al minimo le perdite economiche che possono derivare da una ridotta produzione o accrescimento. Per queste ragioni, l’applicazione nelle aziende di tecnologie Plf diventa sempre più frequente. Grazie alla sua diffusione e ai miglioramenti ottenuti nel monitoraggio, nella gestione e nell’analisi di un grande numero di informazioni, l’affidabilità degli strumenti e dei modelli di previsione è in grande crescita.
Un esempio pratico: l'applicazione del sistema SoundTalks
Le patologie respiratorie sono molto diffuse negli allevamenti intensivi suinicoli e si manifestano principalmente attraverso la tosse. L’analisi del suono può quindi permetterne un’identificazione precoce. La registrazione del suono con un microfono è facile, in quanto non c’è bisogno del contatto con l’animale, non dipende dalle condizioni di illuminazione (queste rappresentano un vero problema per molte telecamere in condizioni pratiche), consente il monitoraggio di grandi gruppi di animali con un unico sensore, è relativamente economica, sopporta un ampio range di temperature ambientali e i microfoni hanno una buona resistenza alle condizioni microclimatiche tipiche degli allevamenti. Per l’allevatore, l'importanza delle malattie respiratorie viene considerata specialmente da un punto di vista economico: l'intervento veterinario può essere infatti costoso e, in caso di alti tassi di mortalità, si possono subire notevoli perdite di profitto durante le fasi di crescita/ingrasso. Inoltre, tali malattie possono comportare un calo della produzione come risultato di una ridotta conversione del mangime e di un tasso di crescita inferiore. Considerando che, durante il suo ciclo di vita, è molto improbabile che un maiale raggiunga il peso di macellazione senza incorrere in alcun problema di tipo respiratorio, individuare precocemente la possibile insorgenza di patologie respiratorie e fornire tempestivamente cure individuali o di massa permette di ottenere risultati più efficaci sulla produzione e probabilmente anche meno costosi. Anche da questo punto di vista, risulta quindi vantaggioso studiare i suoni della tosse e individuare precocemente la comparsa delle malattie respiratorie.
Il prodotto commerciale SoundTalks® è uno strumento di zootecnia di precisione che monitora continuamente le tossi negli allevamenti suinicoli grazie all’analisi del suono. Lo strumento è formato da 3 componenti: monitor, gateway e software (Figura 1). I monitor presentano al loro interno dei microfoni e dei sensori di temperatura e umidità ambientali, per rilevare i suoni sintomatici della tosse e gli eventuali sbalzi termici che possono essere causa dei problemi respiratori. Questi dati vengono poi trasmessi al gateway, che elabora i file audio raccolti e carica i dati elaborati nel cloud. I dati vengono poi tradotti da un algoritmo nello stato di salute respiratoria (ReHS) dei maiali. Sulla base dei risultati dell’ReHS, l'algoritmo genera tre tipi di allarmi: verde, giallo e rosso. Verde significa che gli animali stanno bene e non è necessario intervenire. In caso di allarme giallo o rosso il sistema invia una notifica sull’app all'allevatore o al suo veterinario per segnalare che ci sono "potenziali problemi di salute respiratoria" (giallo) o "alto rischio di problemi di salute respiratoria" (rosso). La soglia per la notifica gialla è fissata a 60, mentre per il colore rosso è fissata a 40, ossia che tra 100 e 61 gli animali sono sani (verde), tra 60 e 41 ci sono dei rischi (giallo), mentre da 40 a 0 (rosso) è necessario assolutamente l’intervento veterinario perché c’è una patologia in corso. Queste notifiche permettono all'allevatore o al suo veterinario di intraprendere un'azione rapida, prevenendo la diffusione della malattia e garantendo così una condizione di migliore benessere agli animali. Inoltre, l'algoritmo può fornire anche una notifica di shock termico che serve ad avvertire l’allevatore di prestare attenzione alle condizioni ambientali poiché potrebbero insorgere problemi a causa di un brusco incremento/decremento della temperatura interna al capannone oppure di verificare la corretta apertura/chiusura delle finestre che garantiscono il ricircolo dell’aria negli allevamenti a ventilazione naturale.
Il team dell’Università degli Studi di Milano, coordinato dalla Prof.ssa Guarino, sta conducendo uno studio in un'azienda suinicola d’ingrasso del Nord Italia in cui è stato installato il SoundTalks®, per verificare la corrispondenza tra gli alert forniti dallo strumento e quelli rilevati tramite osservazioni dall’allevatore o dal suo veterinario. Al momento sono stati monitorati due cicli di ingrasso, il primo svoltosi da aprile a novembre 2021, mentre il secondo da novembre 2021 ad aprile 2022 e ancora attualmente in corso (fine prevista per giugno). I monitor sono stati posizionati in due stanze dello stesso capannone, così da monitorare lo stato di salute di circa 800 capi/stanza. Prima dell'inizio della sperimentazione, all'allevatore e al suo veterinario sono state mostrate le funzionalità di Soundtalks® ed è stato chiesto loro di non scaricare l’app sui propri cellulari, ma di trattare gli animali in base alla propria esperienza e alle osservazioni effettuate quotidianamente in azienda e di prenderne nota, così da verificare la corrispondenza tra i due metodi di identificazione.
Risultati
Durante l’intero periodo considerato si sono verificati 16 allarmi ReHS gialli e 8 allarmi rossi, di cui solo 2 gialli e 1 rosso sono avvenuti nel primo ciclo di ingrasso, e tutti i rimanenti in corrispondenza del secondo periodo di ingrasso che si è svolto durante la stagione più fredda. In particolare, è stata riscontrata una prevalenza relativamente alta a dicembre (3% giallo e 16% rosso) e massima a gennaio con il 29% e il 6% di allarmi gialli e rossi. La durata media di un'allerta gialla è stata di 1,3 giorni e di 2 giorni per quella rossa.
Nel grafico 1 si può osservare l'andamento dei valori ReHS per i due periodi analizzati in entrambe le stanze. Purtroppo, come si può notare, durante il secondo ciclo di ingrasso si sono verificati dei problemi di connessione che hanno causato la perdita di 16 giorni di dati.
Non tenendo conto di tale mancanza, i dati situati nella fascia verde del secondo periodo d'ingrasso presentano un valore medio più basso rispetto ai dati del primo ciclo (80 Vs. 91), mentre i dati situati nelle fasce gialle e rosse hanno registrato valori medi simili. Probabilmente la differenza riscontrata tra i valori "verdi" può essere attribuita al fatto che il secondo ciclo di ingrasso si è svolto durante la stagione invernale con temperature più rigide che potrebbero aver influito sulla salute dei suini peggiorandone lo stato respiratorio generale. Inoltre, si possono osservare leggere differenze tra le due stanze monitorate che potrebbero essere attribuite alla loro posizione all'interno dell'edificio: la stanza 1 si trova in testa al capannone dov’è presente la porta di ingresso, mentre la stanza 2 è situata al centro della struttura. Essendo la stanza 1 meno “riparata” sono stati notificati più alert nei due cicli di ingrasso rispetto alla stanza 2.
Al termine dei due cicli, è stata verificata la corrispondenza tra gli allarmi Soundtalks® e i trattamenti veterinari. In totale, nel 4% dei casi gli animali sono stati trattati senza alcuna corrispondenza con le notifiche Soundtalks®. In questo caso probabilmente l’intervento tempestivo del veterinario ha evitato che venissero registrati alert gialli o rossi. Un chiaro esempio si può notare alla fine di maggio quando, a seguito di un trattamento veterinario, il valore ReHS registrato il 1 giugno nella stanza 1 era pari a 66, appena sopra la soglia “gialla”. Nel 6% dei casi, invece, gli animali sono stati trattati solo successivamente ad una notifica di allerta ReHS. In questo caso, il valore aggiunto di questa strumentazione Plf risulta essere molto chiaro, in quanto l'aumento di problemi respiratori avrebbe potuto essere stato riscontrato molto prima, in corrispondenza dei primi sintomi, permettendo al veterinario di agire più rapidamente e riducendo quindi per l’allevatore le perdite economiche legate a trattamenti veterinari più costosi e probabilmente più estesi, a tassi di mortalità più alti e al ridotto indice di conversione alimentare e quindi di accrescimento. Nonostante si siano verificate meno problematiche respiratorie durante il primo ciclo di ingrasso, il tasso di mortalità è risultato essere più elevato rispetto a quello del secondo ciclo, 5,03% Vs. 4,3%. Ciò conferma l’importanza della tempestività di intervento da parte del veterinario, in quanto più precocemente viene individuata la sintomatologia respiratoria più velocemente gli animali possono essere curati, evitando la diffusione della patologia all’interno dell’allevamento e quindi riducendo il tasso di morbilità e di mortalità.
In conclusione, possiamo affermare che l’approccio Plf offre oggi prodotti in grado di fornire un’allerta tempestiva e immediata di una situazione di malattia che, se non rilevata, potrebbe portare a notevoli perdite di animali e di reddito. Il monitoraggio dello stato di salute degli animali, se effettuato utilizzando dispositivi e sensori Plf che riescono a registrare, quantificare, valutare la direzionalità e categorizzare eventi sonori come la tosse, può consentire un rilevamento più precoce e preciso di episodi clinici rilevanti e portare a un intervento più tempestivo e mirato. In questo modo, l'impatto delle malattie respiratorie sul benessere animale e sulle performance zootecniche può essere minimizzato e il relativo impatto economico ridotto. Inoltre, se lo strumento fosse in grado anche di riconoscere in modo affidabile vocalizzazioni legate ad episodi di stress o di dolore, potrebbe essere utilizzato anche per la valutazione del benessere animale e, ad esempio degli eventi di lotta o di aggressività, che potrebbero essere ridotti separando i soggetti vittima dei fenomeni di violenza. L’importanza della bioacustica può essere quindi valutata come uno strumento a basso costo a supporto delle decisioni gestionali dal punto di vista igienico-sanitario ed economico dell’allevamento, dimostrando l’utilità e la poliedricità di una tecnica innovativa e assolutamente non invasiva di indagine della salute degli animali.
