Comprendere come i maiali interagiscono socialmente è un pilastro fondamentale per una gestione efficace degli animali. Tuttavia, misurare oggettivamente queste interazioni è sempre stato una sfida.
Un innovativo studio condotto da The Roslin Institute, PIC e altri partner propone ora un nuovo approccio al comportamento animale basato sui dati.
Dimostra che il tracciamento tramite intelligenza artificiale (IA), combinato con l’analisi delle reti sociali (SNA), può rivelare strutture sociali nascoste tra i maiali come mai prima d’ora.
Questo metodo apre grandi opportunità per il miglioramento delle pratiche di gestione, del monitoraggio della salute e delle strategie di selezione genetica nell’allevamento suino.
La ricerca in sintesi
I ricercatori hanno implementato un sistema di monitoraggio completamente automatizzato in un allevamento di riproduzione PIC, ospitando i maiali in sei box da 16 a 19 animali ciascuno. Utilizzando telecamere aeree dotate di IA, hanno tracciato continuamente i singoli animali tramite tag auricolari.
I dati raccolti comprendevano:
- Identificazione tramite tag auricolare
- Dati di tempo e posizione (coordinate XY)
- Postura (in piedi, sdraiato, seduto)
- Durata di alimentazione e abbeverata
- Prossimità ad altri maiali
Basandosi su questi dati, i ricercatori hanno costruito reti dettagliate di interazioni sociali, mappando la frequenza e la prossimità delle interazioni tra i maiali nel tempo.
Risultati principali: l’ordine sociale non è casuale
Uno degli spunti più interessanti dello studio è che la struttura sociale dei maiali diventa progressivamente più organizzata con la crescita degli animali.
Mentre inizialmente le interazioni tra i maiali sono relativamente casuali, col tempo emerge una gerarchia chiara. Alcuni maiali diventano costantemente “nodi centrali”, interagendo con molti individui e svolgendo un ruolo chiave nella stabilità del gruppo.
In pratica, questo significa:
- La gerarchia sociale si forma naturalmente: alcuni maiali dominano lo spazio sociale sin dalle prime fasi.
- La formazione di sottogruppi aumenta nel tempo: i maiali creano sottogruppi più stretti e prevedibili.
- I ruoli comportamentali sono stabili: i maiali tendono a mantenere le proprie posizioni sociali, aprendo nuove possibilità per la selezione genetica.
Implicazioni pratiche per l’allevamento suino
Questa ricerca offre diversi percorsi promettenti per migliorare il benessere animale, la produttività e la gestione degli allevamenti:
1. Identificazione precoce degli individui fuori norma
L’IA e l’analisi delle reti sociali possono aiutare i produttori a rilevare maiali insolitamente aggressivi, eccessivamente passivi o socialmente isolati, caratteristiche spesso associate a problemi di salute o di benessere. Queste informazioni consentono interventi proattivi, come l’arricchimento ambientale mirato o la riorganizzazione dei gruppi.
2. Miglioramento della composizione dei gruppi
Comprendere come i maiali formano reti strutturate permette di creare gruppi più strategici, riducendo comportamenti stressogeni come le lotte e la morsicatura delle code.
3. Ottimizzazione del disegno dei box.
Le informazioni basate sui dati relativi all’occupazione dello spazio da parte dei maiali possono guidare la progettazione di box che favoriscano dinamiche sociali naturali e riducano i conflitti.
4. Fenotipizzazione digitale per la selezione genetica
Forse l’aspetto più entusiasmante è che i tratti comportamentali sociali stabili potrebbero essere inclusi nei programmi di selezione genetica. Immagina di selezionare i maiali non solo per la crescita e l’efficienza alimentare, ma anche per la compatibilità sociale, migliorando benessere e prestazioni.
Esempio pratico:
Alcuni maiali si muovono naturalmente tra diversi gruppi e aiutano a mantenere la calma e la coesione all’interno del recinto. Questi “maiali chiave” svolgono un ruolo importante nella stabilità del gruppo. Identificare e selezionare animali con queste caratteristiche potrebbe contribuire alla creazione di allevamenti più forti e resilienti.
Collegare la tecnologia al comportamento animale
Questa ricerca evidenzia la potenza della combinazione tra machine learning, analisi comportamentale e genetica.
Anche se ancora nelle prime fasi di applicazione commerciale, questo approccio offre un modello innovativo per l’allevamento di precisione.
In modo unico, il sistema consente un monitoraggio scalabile e in tempo reale del comportamento sociale — senza pregiudizi umani o necessità di osservazione manuale. Apre la strada a soluzioni di IA capaci non solo di monitorare i maiali, ma anche di interpretarne il comportamento per ottimizzare cure, raggruppamenti e strategie di gestione.
Il ruolo di PIC nello sviluppo di soluzioni pratiche
In qualità di co-autore dello studio, PIC continua a guidare il settore traducendo scoperte scientifiche in soluzioni pratiche applicabili a livello aziendale.
Dalla genetica avanzata alle tecnologie innovative di monitoraggio, la nostra missione rimane chiara: aiutare i produttori di suini a massimizzare il benessere animale, le prestazioni e la redditività.
Considerazioni finali
L’intersezione tra IA e scienza animale non è più teorica: sta già trasformando l’allevamento moderno.
Sfruttando tecnologie come l’analisi delle reti sociali, i produttori e i consulenti suinicoli possono ottenere una comprensione più profonda del comportamento animale — favorendo operazioni più sostenibili, orientate al benessere ed efficienti.
“I maiali non stanno solo crescendo: stanno comunicando. Questa tecnologia ci permette di ascoltarli.”