Espaniol News Agency

Un equipo de 16 estudiantes universitarios de la Universidad de Shenzhen ha desarrollado un programa de inteligencia artificial (IA) que ayuda a los agricultores a identificar patos enfermos con cabezas de león y aumenta la tasa de supervivencia del rebaño en un 30 por ciento.

Los patos con cabezas de león son una especie conocida por su alta calidad pero difícil de criar en la región de Chaoshan, en el sur de China. Los agricultores de Chenghai han confiado en su experiencia durante más de 300 años para controlar la salud de los patos observando cuánto tiempo permanecen inactivos y sintiendo la temperatura corporal con las manos.

Sin embargo, cualquier enfermedad puede destruir una granja en tan solo 10 días. En el invierno de 2018, miles de patos con cabezas de león murieron inesperadamente en un brote, y solo sobrevivieron cinco. Jin Shutao, un granjero de patos en Houxi, regresó a su ciudad natal como joven emprendedor y consideró aprovechar el poder de la tecnología.

En 2022, invitó a 16 estudiantes del programa Shenzhen University-Tencent Cloud AI BEng a la cooperativa de cría de patos con cabezas de león. Con la orientación de profesores de la universidad y ingenieros del gigante chino de Internet Tencent, se propusieron abordar este desafiante problema.

El equipo se enfrentó a la dificultad de identificar patos enfermos en un área de 500 metros cuadrados donde más de 4,000 patos estaban apiñados entre sonidos cacofónicos. Decidieron diagnosticar la enfermedad midiendo la duración de la inmovilidad de un pato y dividieron el proyecto en cuatro grupos: hardware, front-end, back-end y algoritmo.

Sin embargo, su primer desafío fue instalar cámaras, ya que los métodos tradicionales de identificación basados en códigos QR utilizados para animales como vacas, ovejas o cerdos no funcionaban para los patos. Para recopilar suficientes datos para el entrenamiento de la IA, los estudiantes capturaron imágenes con cámaras de granja existentes y las etiquetaron manualmente.

El proceso de etiquetado implicó categorizar y etiquetar 6,000 imágenes de 300,000 patos. Wang Yifeng, miembro del equipo, enfatizó la necesidad de estar al 100 por ciento enfocado, ya que incluso el más mínimo error podría afectar los resultados del entrenamiento de la IA.

Después de docenas de ajustes de modelos, los estudiantes aprendieron que no existía un algoritmo universal. Debido a las plumas gruesas de los patos adultos con cabezas de león, medir su temperatura corporal era un desafío. Por lo tanto, optaron por identificar patos jóvenes enfermos como una medida complementaria.

Incluso algunos estudiantes descubrieron a través de la investigación que las enfermedades de los patos estaban estrechamente relacionadas con condiciones climáticas como tifones y niebla. Por lo tanto, agregaron funciones de observación y análisis de datos al programa para su optimización. Actualmente, el programa proporciona alertas en tiempo real para "patos sin marcar" y "patos con fiebre", que incluyen temperatura, humedad, niveles de PM2.5 y tendencias de cambio de datos en la granja. Esto ha ayudado a aumentar la tasa de supervivencia de los patos con cabezas de león en la granja en un 30 por ciento.

Shen Linlin, director del Instituto de Investigación Visual de la Universidad de Shenzhen, enfatizó los desafíos del trabajo y dijo: "Desarrollar IA no se trata de sentarse en una habitación con aire acondicionado y escribir código. Se trata de aprender a escribir código en estiércol de pato".