Ciencia y tecnología

Investigadores valencianos desean reducir las emisiones de efecto invernadero en la ganadería a través de algoritmos matemáticos

Re-livestock quiere desarrollar sistemas ganaderos que se adapten al cambio climático y la UPV modificará instalaciones para mejorar el confort de los animales

Instrumento para hacer las mediciones durante el estudio / UPV

Valencia

La Universitat Politècnica de València (UPV) participa en el proyecto europeo Re-livestock, cuyo objetivo es reducir las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) procedente de la ganadería y aumentar su capacidad para afrontar posibles impactos del cambio climático. Coordinado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), el proyecto cuenta con 39 entidades de 15 países, entre centros de investigación, universidades y empresas del sector.

Por parte de la UPV participan el Instituto Universitario de Investigación de Ciencia y Tecnología Animal (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. En la Comunitat se establecerá una de las granjas pioneras del proyecto en la que se desarrollarán las nuevas tecnologías a modo demostrativo”, destaca Fernando Estellés, investigador del ICTA.

Fernando Estellés: "El proyecto trata de buscar alternativas y reformular la ganadería"

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El equipo de la UPV trabajará en estrategias que permitan reducir las emisiones de GEI de la ganadería: modificación de las instalaciones en vacuno y porcino para mejorar la comodidad de los animales en las condiciones climáticas adversas y la optimización del cuidado de los animales para facilitar su resiliencia en esas situaciones. Otro de los retos es establecer nuevos sistemas de gestión de estiércoles que permitan recircular los nutrientes y minimizar el impacto de los mismos. También, 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, pueden permitir, por ejemplo, detectar con antelación una enfermedad a partir del comportamiento “fuera de lo común” de un animal.

Fernando Estellés: "Las matematicas nos podrían ayudar a reducir las emisiones"

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“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. 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”, destaca Lluís M. García, investigador del Instituto IUMPA de la UPV.

En Europa, un 70% de las emisiones de GEI agrícolas proceden de la ganadería

Según explica David Yáñez-Ruiz, investigador del CSIC en la Estación Experimental del Zaidín y coordinador de Re-Livestock, a nivel mundial, la agricultura genera 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”. Contribuir a ese cambio es lo que persigue este proyecto internacional.

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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