Grupo operativo GC4SHEEP: plataforma de nube de datos federada cunha capa de intelixencia artificial para a mellora xenética e reprodutiva das ovellas de leite

• Desenvolvemento en nube de ovellas e plataforma federada segura
• Análise de MIR e datos de condición corporal para avaliar melloras na fertilidade e análise de datos de rendemento reprodutivo masculino, baseados no ritmo de salto, a nutrición e a viabilidade do seme para a selección dos sementais.
• Coordinación e xestión do grupo operativo e análise de rendibilidade

O resultado R1 do proxecto GC4SHEEP foi o desenvolvemento dunha plataforma dixital federada que permite ás explotacións ovinas almacenar, xestionar e analizar de forma segura os seus datos reprodutivos. Esta plataforma baséase nun sistema de data lake e nun modelo de federación que permite compartir información entre asociacións sen perder a propiedade nin o control dos datos. Entre as súas principais vantaxes prácticas está a capacidade de realizar análises preditivas mediante intelixencia artificial, contribuíndo a mellorar a toma de decisións en materia de reprodución, selección xenética e xestión nutricional. Ademais, incorpora un sistema de sinatura dixital que garante a seguridade, autenticidade e trazabilidade da información compartida. Para os agricultores, utilizar esta plataforma supón unha clara oportunidade para mellorar a eficiencia e a rendibilidade das súas explotacións. Permite a identificación precoz dos problemas reprodutivos, a mellora da planificación do apareamento, a análise comparativa entre campañas e a optimización do manexo de machos e femias. Ademais, a súa estrutura está preparada para integrar novos datos ou módulos de análise no futuro, converténdose nunha ferramenta fundamental para avanzar cara a unha gandería ovina máis dixital, eficiente e sostible.

O resultado R2 do proxecto GC4SHEEP demostrou o potencial de utilizar os espectros MIR do leite xunto coa análise da condición corporal como ferramentas preditivas para mellorar o manexo reprodutivo. Comprobouse que, mediante a intelixencia artificial, os espectros MIR poden predecir se unha ovella está preñada con ata 35 días de antelación, mellorando significativamente a eficiencia en comparación cos métodos tradicionais como o ultrasóns. Ademais, comprobouse que a evolución da condición corporal durante a xestación está directamente relacionada coa fertilidade: as ovellas que perden a condición presentan unha taxa de preñez menor. Estes datos permiten ao gandeiro actuar de forma oportuna mediante axustes nutricionais. Ambos enfoques ofrecen métodos non invasivos, rendibles e fáciles de implementar. Ao facilitar os diagnósticos precoces, contribúen a reducir os días improdutivos, a planificar mellor as inseminacións e a optimizar o uso dos sementais. Isto mellora a rendibilidade operativa e reduce o desperdicio de recursos. Este resultado marca un paso clave cara a unha xestión reprodutiva máis intelixente e baseada en datos adaptada ás condicións do mundo real de cada rabaño.

O resultado R3 do proxecto GC4SHEEP centrouse nunha análise práctica e aplicada do rendemento reprodutivo do semental, utilizando como indicadores o ritmo de salto e outras variables asociadas á recollida de seme. A análise permitiunos identificar perfís de machos máis fértiles e eficientes, facilitando unha mellor selección e xestión dos reprodutores nos centros de inseminación. Este coñecemento proporciona aos gandeiros unha ferramenta concreta para optimizar a rendibilidade das súas explotacións: seleccionar sementais non só en función da xenética, senón tamén do rendemento reprodutivo e da calidade do seme. Ademais, coñecer os datos reais de cada macho permite unha mellor programación das campañas de inseminación, optimizando os recursos e reducindo custos. A integración destes datos na plataforma GC4SHEEP permite o seguimento en tempo real do rendemento de cada macho, facilitando a rápida toma de decisións. Con este enfoque, o proxecto avanza cara a unha reprodución máis eficiente das ovellas, reducindo erros, mellorando os resultados e apoiando un modelo gandeiro de precisión baseado en datos obxectivos.

O resultado R4 do proxecto GC4SHEEP permitiunos avaliar e demostrar como a alimentación específica dos mozos e cordeiros inflúe directamente no desenvolvemento reprodutivo e nos resultados de fertilidade. Deseñáronse plans de alimentación para optimizar o crecemento e o desenvolvemento testicular nos machos, así como a preparación reprodutiva dos cordeiros. Os resultados mostran que un bo plan nutricional mellora o peso, o volume e a calidade dos testículos nos machos, o que se traduce nunha maior calidade do seme e mellores taxas de inseminación. No caso dos cordeiros, isto garante un desenvolvemento máis equilibrado e unha maior capacidade reprodutiva ao chegar á idade adulta. Este resultado ofrece aos gandeiros unha recomendación práctica fundamental: a adaptación da dieta dos animais reprodutores novos non só mellora a saúde animal, senón que tamén aumenta directamente a eficiencia reprodutiva e a rendibilidade das explotacións. Tamén optimiza o uso dos machos na inseminación artificial e reduce o número de animais descartados por un mal rendemento.

O resultado R5 do proxecto GC4SHEEP centrouse no desenvolvemento e proba de novas solucións de extensión para a conservación e transporte de seme de ovella. Estas solucións axudan a manter a viabilidade e a calidade do seme durante máis tempo, ampliando os seus usos potenciais e mellorando os resultados reprodutivos. As probas demostraron que estes extensores mellorados manteñen maiores taxas de mobilidade e calidade do seme en comparación cos extensores convencionais, especialmente durante o transporte ou o almacenamento a longo prazo. Para os criadores e centros de inseminación, o uso destes novos extensores ofrece claras vantaxes: maior flexibilidade no uso do seme, mellora dos resultados da inseminación e redución das perdas por mala calidade. Tamén permite unha planificación máis avanzada das campañas reprodutivas e unha loxística mellorada das doses de seme. Este avance facilita un uso máis eficiente dos recursos e apoia unha cría de ovellas máis rendible e sostible.

O resultado R6 do proxecto GC4SHEEP foi a integración dun sistema de análise avanzado baseado en intelixencia artificial na plataforma GC4SHEEP. Este sistema permite ás granxas analizar os seus datos de reprodución, identificar patróns e tomar decisións mellor informadas. A ferramenta permite crear estudos personalizados en función das variables que se quere analizar: raza, dieta, datos de inseminación, tempo, estado corporal, etc. O sistema devolve unha análise visual e comprensible das variables que máis inflúen no éxito reprodutivo. Isto ofrece unha enorme vantaxe práctica: os agricultores poden identificar factores clave que melloran ou dificultan o seu rendemento reprodutivo e adaptar as súas estratexias de xestión en tempo real. Tamén permite unha mellor planificación das campañas de cría, reducindo os custos de inseminación e aumentando a taxa de parto. Con este resultado, o proxecto GC4SHEEP ofrece unha solución dixital práctica, asequible e adaptable que permite profesionalizar a xestión reprodutiva das ovellas e avanzar cara a gandería de precisión baseada en datos.