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La UPV desarrolla algoritmos para reducir emisiones de efecto invernadero de la ganadería

La Comunitat Valenciana tendrá una de las granjas pioneras del proyecto 'Re-livestock'

23/08/2022 - 

VALÈNCIA (EP). Los institutos universitarios de Ciencia y Tecnología Animal (ICTA) y Matemática Pura y Aplicada (IUMPA) de la Universitat Politècnica de València (UPV) participan en el proyecto europeo Re-livestock, entre cuyos objetivos se encuentra el de desarrollar sistemas ganaderos que se adapten al cambio climático y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) que provoca la ganadería, mediante el desarrollo de algoritmos matemáticos para la gestión de rebaños.

El equipo de la UPV trabajará en diferentes estrategias, como la modificación de las instalaciones para mejorar el confort de los animales. Coordinado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), el proyecto cuenta con 39 entidades de 15 países, entre centros de investigación y universidades y empresas del sector, según ha informado la institución académica en un comunicado.

Por parte de la UPV participan el ICTA, principal centro de investigación en ciencia y tecnología de la producción animal de la Comunitat Valenciana y el Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada (IUMPA).

"Se trata de un proyecto estratégico para el futuro de la ganadería, con gran implicación del propio sector que sentará las bases para una ganadería más sostenible y con mayor capacidad de enfrentarse al cambio climático. Dentro de la Comunitat Valenciana se establecerá una de las granjas pioneras del proyecto, en la que se desarrollarán las nuevas tecnologías a modo demostrativo", ha apuntado Fernando Estellés, investigador del ICTA.

El equipo de la UPV trabajará en el desarrollo de diferentes estrategias que permitan reducir las emisiones de GEI de la ganadería: desde la modificación de las instalaciones en vacuno y porcino, buscando mejorar el confort de los animales en condiciones climáticas adversas y reducir sus emisiones, hasta la optimización del cuidado de los animales para facilitar su resiliencia frente a situaciones climáticas adversas.

Otro de los retos es establecer nuevos sistemas de gestión de estiércoles que permitan recircular los nutrientes y minimizar su impacto y, en último término, desarrollar algoritmos matemáticos para la gestión de los rebaños.

Los algoritmos son capaces de captar "correlaciones" entre los datos mucho más allá del mero análisis estadístico. En este proyecto en concreto, pueden permitir, por ejemplo, detectar con antelación una enfermedad a partir del comportamiento "fuera de lo común" de un animal.

"En el caso de las vacas, son animales de costumbres muy fijas y en detalles tan sencillos como el tiempo que tarda en levantarse por la mañana o en un movimiento fuera de lo normal, puede estar la señal de una posible enfermedad, una temperatura inadecuada del establo, etc. Hay sensores que nos proporcionan información de este tipo, pero que debe ser analizada con algoritmos que hagan predicciones a partir de los datos. Y esto es lo que buscamos en este proyecto", ha destacado Lluís M. García, investigador del Instituto IUMPA de la UPV.

La mejora en la eficiencia de la gestión de los sistemas ganaderos, apoyándose en algoritmos matemáticos, "contribuirá sin duda a la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero", ha añadido.

Un tercio de los GEI

Según explica David Yáñez-Ruiz, investigador del CSIC en la Estación Experimental del Zaidín (EEZ-CSIC) y coordinador de Re-Livestock a nivel mundial, la agricultura genera alrededor de un tercio de todos los GEI.

"En Europa, casi el 70% de todas las emisiones de GEI agrícolas proceden de la ganadería; por lo tanto, los sistemas de producción y suministro de alimentos deben experimentar un cambio sustancial para ser más sostenibles", ha apuntado.

Re-livestock tendrá una duración de cinco años. Se enmarca en la primera convocatoria del programa de investigación Horizonte Europa y está financiado con 12 millones de euros, de los que 800.000 se destinarán al trabajo desarrollado por el equipo de la UPV.

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