Desarrollar un sistema de inteligencia artificial (IA) basado en la web para analizar el índice de actividad de pollos de engorde implica integrar múltiples tecnologías en un flujo de trabajo que incluya captura de datos, procesamiento con modelos de IA, análisis de comportamiento y una interfaz web para visualización. UN EJEMPLO DE UN PLAN ESTRUCTURADO PARA EL DESARROLLO DEL SISTEMA: 1.
OBJETIVO DEL SISTEMA Desarrollar una plataforma web que utilice visión por computadora e inteligencia artificial para monitorear, analizar y reportar el índice de actividad de pollos de engorde en tiempo real, con el fin de mejorar su bienestar y productividad. 2. CAPTURA DE DATOS A. HARDWARE Cámaras IP instaladas en los galpones (visión nocturna recomendada), sensores adicionales (temperatura, humedad, etc.) para contexto. B. DATOS RECOLECTADOS: Vídeos en tiempo real o clips temporales, datos ambientales (opcional). 3. PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y ANÁLISIS DE ACTIVIDAD A. PREPROCESAMIENTO: Conversión
de video en frames, eliminación de ruido, normalización de imagen. B. DETECCIÓN DE POLLOS: Uso de modelos como YOLOv5/YOLOv8, EfficientDet o Mask R-CNN, entrenamiento personalizado para distinguir y contar aves. C. SEGUIMIENTO Y CÁLCULO DEL ÍNDICE DE ACTIVIDAD: Algoritmos de seguimiento como Deep SORT o ByteTrack para rastrear el movimiento de cada pollo, índice de actividad: se puede calcular en función de la distancia recorrida, tiempo en movimiento vs en reposo, interacciones, etc. 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL / APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Modelos de clasificación o clustering para detectar comportamientos anormales o patrones, aprendizaje supervisado/no supervisado para predecir estados de salud. 5. PLATAFORMA WEB A- BACKEND: Lenguajes: Python (Flask, FastAPI) o Node.js, procesamiento con modelos de IA (TensorFlow, PyTorch), base de datos: PostgreSQL / MongoDB. B- FRONTEND: Frameworks: React.js / Vue.js, dashboards con gráficos (Chart.js, D3.js), visualización en vivo de cámaras, alertas, mapas de calor de movimiento. C. FUNCIONALIDADES: Visualización del índice de actividad en tiempo real, reportes históricos, alertas automáticas de bajo nivel de actividad, análisis por zonas del galpón. 6. INFRAESTRUCTURA Y DESPLIEGUE Almacenamiento y procesamiento: Google Cloud, AWS o Azure, streaming de video: WebRTC o RTSP + FFmpeg, contenedores: Docker para aislar componentes, escalabilidad: Kubernetes (opcional para sistemas grandes). 7. VALIDACIÓN Y MÉTRICAS Validación en campo con veterinarios o zootecnistas, comparación con datos de crecimiento y bienestar. 8. DOCUMENTACIÓN Y MANUALES Manual de usuario para la plataforma, documentación de la arquitectura y código, recomendaciones de hardware y mantenimiento. 9. POTENCIALES BENEFICIOS Mejora del bienestar animal, prevención de enfermedades, optimización del manejo zootécnico, ahorro en costos operativos y mejora en rendimiento productivo.
Lamentablemente, en Costa Rica este tipo de avances aún enfrentan serias limitaciones debido a la falta de apoyo gubernamental. Como resultado, su implementación quedará en manos de la empresa privada, que deberá asumir el liderazgo para impulsar estas iniciativas por su cuenta. Por lo tanto los pequeños avicultores continuarán produciendo en forma artesanal.
