Cómo la robótica puede optimizar la producción de pollos

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El uso de la robótica en una granja avícola puede ayudar a crear un entorno más saludable y productivo para las aves en desarrollo, según una nueva empresa.

Como parte del Poultry Tech Summit 2019 en Atlanta, Georgia (EE. UU.), Shane Kiernan, CEO de Iamus Technologies, con sede en Dublín, Irlanda, hablará sobre el estado actual de la robótica en la producción de pollos de engorde y cómo su empresa utiliza una mayor recopilación de datos para permitir mejores entornos para el crecimiento de las aves.

Usando robots para aumentar la eficiencia. Anualmente, 62,600 millones de pollos son criados para el consumo. Desafortunadamente, se estima que se pierden US$6,000 millones a través del manejo subóptimo del entorno en el que las aves se desarrollan. Una mayor captura y utilización de métricas que monitorean la salud de las aves, el peso y el consumo de alimento podrían mejorar la capacidad del productor para criar aves sanas. Cuando el entorno de la granja es óptimo, las aves pueden expresar todo su potencial genético para una mejor conversión alimenticia y una mayor uniformidad.

Kiernan explicará cómo Iamus, utilizando inteligencia artificial y robótica, potencia mejoras basadas en datos en la producción avícola, lo que resulta en entornos más rentables. La compañía estima que, a través de la optimización del entorno en el que las aves se desarrollan, pueden generarse más de US$10 millones en ahorros anuales para un procesador que produce 100 millones de aves. Se estima que un procesador más grande, con casi 2,000 millones de aves procesadas anualmente, podría ahorrar hasta US$260 millones.

Iamus es una compañía de tecnología agrícola que utiliza el aprendizaje automático para convertir la información visual, ambiental y biométrica de aves y granjas en datos procesables para los productores avícolas. La empresa fue fundada por Kiernan en 2018 para brindar soluciones robóticas y de inteligencia artificial a la industria avícola.

Referencia:http://bit.ly/2LXssmL