Il benessere animale è ormai riconosciuto come un aspetto fondamentale della zootecnia e sempre più attenzione viene riservata alla sua valutazione in allevamento, la quale tuttavia
rimane ancora oggi una sfida, in quanto richiede un elevato impiego di tempo per la raccolta e l’analisi dei dati e il risultato che ne deriva non sempre è facilmente fruibile da allevatori e consumatori. Ciò non incontra neppure le esigenze sempre più crescenti del consumatore, che chiede di poter accedere a specifiche ma semplici informazioni riguardo il benessere, per effettuare scelte più consapevoli al momento dell’acquisto dei prodotti di origine animale. Inoltre, il rapporto tra benessere animale e impatto ambientale delle produzioni zootecniche è un ulteriore punto cruciale che deve essere preso in considerazione. È ormai chiaro che prescindere da uno di questi due aspetti significa non garantire un sistema produttivo sostenibile o dal punto di vista etico, perché se il benessere animale non viene garantito si causa sofferenza negli animali, o dal punto di vista ambientale, perché eccessive emissioni in ambiente ed eccessivo consumo di risorse non sono più accettabili.
È proprio in quest’ottica che è nato il progetto europeo ClearFarm (Co-designed welfare monitoring platform for pig and dairy cattle).
Tale progetto, finanziato dell’Unione europea nell’ambito del programma Horizon 2020, ha come obiettivo finale quello di sviluppare una piattaforma europea che raccolga numerose informazioni relative al comportamento animale, alla salute fisica e mentale, all’impatto ambientale e alla produttività. Attraverso un algoritmo, questa piattaforma fornirà sia agli allevatori che ai consumatori informazioni facilmente comprensibili sullo stato di benessere degli animali e sulla sostenibilità del prodotto.
Il progetto ClearFarm vuole sfruttare e integrare le informazioni raccolte dalle tecnologie esistenti e già in uso, come la zootecnia di precisione. Lo scopo principale della zootecnia di precisione è la gestione dell’allevamento attraverso un monitoraggio individuale e continuo dello stato di salute, dello stato produttivo e riproduttivo dei capi. Questa tecnologia, già ampiamente disponibile e utilizzata nell’allevamento bovino e suino, include quella direttamente applicata agli animali, come ad esempio sensori quali collari, marche auricolari o boli ruminali, che monitorano in automatico comportamenti come l’alimentazione, la ruminazione, il tempo di riposo o in stazione, l’estro o anche il pH e la temperatura ruminale. In questa categoria rientrano anche dispositivi non indossabili ma sempre relativi alla raccolta di misure dirette relative agli animali, come i robot di mungitura, i microfoni per la misurazione delle vocalizzazioni, i dispositivi per la misurazione automatica del peso (celle di carico) o della composizione del latte. Infine, è considerata zootecnia di precisione anche la tecnologia non applicata agli animali e relativa al monitoraggio di parametri ambientali, quali i valori di temperatura e umidità o le concentrazioni di ammoniaca o anidride carbonica nell’aria.
Da quanto detto, risulta che la zootecnica di precisone ha indubbiamente la notevole capacità di raccogliere in automatico una grande quantità di informazioni, ma uno dei suoi punti deboli è la mancanza di integrazione di questi dati allo scopo di migliorare il benessere animale e le produzioni.
Il progetto ClearFarm promuove quindi lo sviluppo di approcci e tecnologie innovative per la valutazione e il monitoraggio del benessere delle bovine da latte e dei suini e adatta le tecnologie esistenti in modo da favorire l’uso dei dati che vengono convogliati e integrati in un unico software. Ciò permette di fornire al consumatore e all’allevatore informazioni sullo stato di benessere degli animali e sulla sostenibilità delle produzioni. Da un lato infatti, gli allevatori saranno in grado di vedere in formato digitale le informazioni aggiornate in tempo reale sul welfare degli animali e verranno allertati ai primi segnali che indicano la presenza di un problema, in modo da intervenire prima che questo possa influire sul loro benessere. Dall’altro lato, i consumatori saranno in grado di conoscere lo stato di benessere degli animali da cui deriva un prodotto (carne o latte) scansionando ad esempio un codice qr, o attraverso una apposita etichettatura. Questo contribuirà non solo al miglioramento dell’allevamento di suini e bovine da latte, ma garantirà una maggior sostenibilità delle produzioni a livello europeo.
Lo studio
Il progetto è coordinato dall'Università Autonoma di Barcellona (Spagna) e vede la partecipazione di 5 università e centri di ricerca europei: Università degli Studi di Milano (Italia), Università di Murcia (Spagna), Aarhus Universitet (Danimarca), Wageningen University (Paesi Bassi), Lluonnonvarakeskus (Finlandia). Sono coinvolti anche 3 gruppi di allevatori e 5 piccole e medie imprese.
Il primo passo è stato quello di esplorare la percezione dei consumatori riguardo la zootecnica di precisione all'interno della filiera produttiva della carne suina e dei prodotti lattiero-caseari. Sono stati condotti dei focus group in Finlandia, Paesi Bassi e Spagna. I risultati indicano che i consumatori si aspettano che la zootecnia di precisione aumenti la salute e il benessere degli animali allevati, generando al contempo miglioramenti ambientali e aumentando la trasparenza delle tecniche di allevamento. Tuttavia, hanno anche espresso il timore che ci possa essere una maggiore “industrializzazione” dell’allevamento, che i dati raccolti siano vulnerabili all'uso improprio e alla criminalità informatica e che le informazioni derivanti da questa tecnologia possano essere comunicate in modo inadeguato ai consumatori.
Il passo successivo è stato quello di sottoporre agli stakeholders delle filiere produttive suinicola e lattiero-casearia le idee, le preoccupazioni, le richieste e i suggerimenti dei consumatori riguardo l’applicazione della zootecnica di precisione nell’allevamento animale.
Dopo aver compreso le esigenze dei consumatori, i requisiti e le opportunità per le aziende e i vincoli tecnologici e istituzionali sono stati organizzati workshop online con gli stakeholders e partners del progetto. L’obiettivo di questi incontri è stato quello di progettare soluzioni basate sulla zootecnia di precisione, allo scopo di fornire informazioni di facile comprensione sullo stato di benessere degli animali, così come altre informazioni sulla sostenibilità ambientale ed economica.
È stata anche effettuata una analisi dello stato dell’arte della tecnologia alla base della zootecnia di precisione presente sul mercato. Ne è risultato che, per quanto riguarda l’allevamento delle bovine da latte, la maggior parte dei dispositivi validati è rappresentato da accelerometri, seguiti da videocamere, celle di carico (load cells), sensori che riportano informazioni quali-quantitative sul latte e, infine, boli ruminali. Nei suini invece, la tecnologia maggiormente validata e utilizzata è quella basata sulle immagini (videocamere), seguita da celle di carico (alimentatori e abbeveratoi), accelerometri, microfoni, termocamere, sensori fotoelettrici e a radiofrequenza. È evidente quindi, che la tecnologia disponibile cambia a seconda delle esigenze di allevamento: la tecnologia visiva è maggiormente sviluppata per i suini rispetto a quella impiegata nell’allevamento bovino, dove invece l’accelerometro sembra essere il sistema più adeguato. Da questa indagine è anche emerso che la zootecnia di precisione è in grado di dare informazioni importanti su alcuni aspetti del benessere animale, ma i comportamenti sociali, la relazione uomo-animale e le emozioni positive non possono essere valutati con la tecnologia attualmente disponibile.
Il metodo di valutazione e raccolta dati
Il benessere animale è un concetto multifattoriale, che comprende tanto lo stato fisico dell’animale quanto quello mentale. Ciò ha ispirato la metodologia di valutazione del benessere utilizzata nel progetto, che prevede l’impiego di una serie di indicatori che forniscono un risultato quantitativo e possono essere monitorati in continuo. Per questa fase del progetto sono stati reclutati 8 allevamenti di bovine da latte, suddivisi in 4 differenti Paesi europei (Italia, Spagna, Paesi Bassi e Finlandia) e altrettanti allevamenti di suini (4 in Spagna e 4 in Danimarca). Sono stati quindi selezionati alcuni indicatori di benessere, in base ai risultati ottenuti dalle consultazioni con le parti interessate e alla tecnologia disponibile per le differenti produzioni. Tali indicatori sono stati valutati attraverso osservazioni dirette effettuate negli allevamenti e attraverso l’analisi di specifici biomarkers come il cortisolo. I dati ottenuti saranno poi integrati e utilizzati per validare i dati provenienti dalla zootecnia di precisione installata negli allevamenti coinvolti (a esempio accelerometri, celle di carico, e sensori ambientali), prima in condizioni controllate e poi su larga scala. I dati dei sensori saranno così trasformati in dati oggettivi rilevanti per il benessere animale. Lo sviluppo di un algoritmo permetterà quindi di elaborare i dati così ottenuti per renderli disponibili sulla piattaforma software. Verranno integrati anche i dati sull’impatto ambientale ed economico del benessere animale nelle filiere considerate. La piattaforma software sarà così in grado di informare sullo stato di benessere in diversi sistemi produttivi, considerando le differenze geografiche all'interno dei sistemi di produzione in Europa. I dati elaborati dall’algoritmo alimenteranno una piattaforma user-friendly, che sarà adattata per dare informazioni mirate a seconda dell’utilizzatore finale, sia esso il consumatore o l’allevatore. Infatti, il progetto ClearFarm aiuterà sia gli allevatori a ottimizzare il processo di produzione e migliorare il benessere animale, sia i consumatori ad avere maggiori informazioni sul background dei prodotti di origine animale, fornendo così una migliore comprensione del benessere.
