La inteligencia artificial llega a las granjas industriales: ¿Ayudará a los animales o solo a la industria?

Una vaca evita apoyar una pata. Un pollo respira con el pico ligeramente abierto. Una cabra pasa un poco más de tiempo acostada, un poco menos de tiempo comiendo. Un cerdo echa las orejas hacia atrás o chilla en un tono más alto. Todos estos cambios sutiles pueden indicar dolor en los animales de granja antes de que aparezcan signos más evidentes de sufrimiento.

Pero en las granjas industriales modernas que albergan de cientos a decenas de miles de animales, esas señales se pasan por alto fácilmente.

Investigadores y tecnólogos están explorando una tecnología emergente, conocida como detección automatizada del dolor, para ayudar a los agricultores a identificar problemas de salud en los animales más temprano y aliviar su dolor más rápido.

Si bien la tecnología sigue siendo en gran medida experimental para el ganado, el interés se está acelerando. Un creciente cuerpo de investigación está evaluando si la inteligencia artificial puede reconocer el dolor en los animales de granja utilizando expresiones faciales, la forma de caminar, vocalizaciones y otras señales de comportamiento. Y recientemente, un puñado de empresas emergentes (startups) ha comenzado a desarrollar aplicaciones comerciales.

Los sistemas de detección automatizada del dolor combinan cámaras, micrófonos y otros sensores —que miden señales como expresiones faciales, postura, forma de caminar, vocalizaciones o temperatura corporal— con el aprendizaje automático para identificar comportamientos y cambios fisiológicos asociados con el dolor o la angustia.

Los partidarios ven la tecnología como una forma de mejorar la vida de miles de millones de animales de granja en todo el mundo, pero a los críticos les preocupa que este tipo de optimización pueda hacer que los entornos altamente intensivos y estrechos sean aún más viables económicamente, arriesgando una mayor expansión de las granjas industriales al tiempo que se evitan los problemas de bienestar animal inherentes al sistema de agricultura industrial, además de las preocupaciones sobre la vigilancia de los trabajadores.

Si la detección automatizada del dolor finalmente mejora el bienestar animal, dicen los investigadores, puede depender menos de la tecnología en sí que del sistema alimentario industrial en el que se implementa.

Los signos del sufrimiento

Uno de los mayores desafíos para mejorar el bienestar de los animales de granja es que los animales simplemente no pueden decirles a los humanos cuando algo anda mal. Los agricultores y los veterinarios generalmente identifican el dolor a través de cambios de comportamiento observados, como un animal que camina de manera diferente, se vuelve letárgico o pierde el apetito.

Pero antes de que esos signos sean evidentes, es posible que el animal ya haya estado sufriendo durante algún tiempo. La detección automatizada del dolor tiene como objetivo ayudar a los agricultores a intervenir antes.

“Pasar de lo reactivo a lo proactivo”, mediante el uso de IA predictiva, “es el objetivo final”, dice Suresh Raja, profesor de la Universidad de Dalhousie, en Canadá, quien también fundó una empresa de tecnología que está trabajando para democratizar la detección automatizada del dolor para los animales de granja.

Los indicadores de dolor varían según la especie, explica Raja. Los movimientos de los músculos faciales del ganado a menudo son muy informativos, pero los rostros más pequeños de los pollos ofrecen menos señales visuales, por lo que los investigadores buscan señales más sutiles, como la forma en que los pollos parpadean, dirigen la mirada o vocalizan. Debido a que los sistemas de detección automatizada del dolor analizan todos estos factores continuamente, pueden identificar matices y patrones que serían imposibles de ver para los humanos, según Raja.

En Estados Unidos y Canadá, un galpón típico de pollos de engorde comerciales alberga aproximadamente de 20,000 a 40,000 pollos, y algunas granjas grandes albergan 60,000 por galpón. “Cuando entras en una instalación de pollos de engorde… Para un humano todos se ven iguales”, afirma Raja. “Pero cuando usamos la visión por computadora con IA, pueden descubrir esas diferencias más pequeñas y sutiles que no podemos ver a simple vista… la IA puede hacerlo en una fracción de segundo”.

Los modelos de aprendizaje profundo han demostrado ser efectivos en los estudios, prediciendo el dolor agudo en las cabras con una precisión superior al 60 a 80 % utilizando solo señales faciales, y prediciendo el dolor del ganado con tasas de precisión comparables a las de los veterinarios capacitados (alrededor del 97 %). Y a medida que se recopilan más datos de entrenamiento, se espera que los sistemas se vuelvan más precisos.

Raja dice que hay “mucha convergencia ocurriendo” dentro de la industria para ayudar a escalar estas tecnologías, incluidos posibles acuerdos de intercambio de datos para reunir datos de salud animal a través de las diversas entidades comerciales en una granja típica, por ejemplo, proveedores de collares para el cuello del ganado o probadores de leche. En los últimos años, han surgido un puñado de startups que utilizan análisis de video y sensores acústicos para identificar animales angustiados.

Pero el dolor y la calidad de vida son difíciles de medir y de definir, lo que los hace especialmente difíciles de resolver para la tecnología. Los críticos de la detección automatizada del dolor argumentan que reducir el dolor a una colección de señales medibles corre el riesgo de pasar por alto aspectos importantes del bienestar animal y desviar la atención de las condiciones que causan el sufrimiento en primer lugar.

Medir una buena vida

“Cuidar a los animales requiere más que limitar las experiencias negativas”, indica a Sentient en un correo electrónico Jeff Sebo, profesor de estudios ambientales en la Universidad de Nueva York. “También requiere dar a los animales la oportunidad de buscar experiencias positivas, expresar su agencia, mantener relaciones sociales y más”.

En un artículo sobre IA y ética publicado este año, los investigadores argumentaron que muchas causas del dolor de los animales de granja ya se comprenden bien y los recursos deberían destinarse a prevenir esos problemas en lugar de solo detectarlos después de que ocurren.

“No hay necesidad de un algoritmo avanzado de aprendizaje automático para darse cuenta (y responder) al dolor de los animales”, escriben los investigadores. “Las enfermedades, el mal alojamiento, las prácticas de rutina dolorosas, el mal manejo y el parto causan dolor”.

Además, los investigadores argumentan que los sistemas de detección del dolor basados en inteligencia artificial podrían reducir el bienestar animal solo a lo que los algoritmos pueden medir, lo que corre el riesgo de pasar por alto afecciones que son menos fáciles de detectar en la agricultura animal industrial.

“Inherente a la tecnología como riesgo es que podría conducir a una perspectiva demasiado simplificada sobre el animal y sobre el dolor de los animales”, indica a Sentient la coautora Leonie Bossert. Bossert es investigadora posdoctoral en ética de los animales y de la IA en la Universidad de Viena. “Proporcionar a un animal una buena vida, por supuesto, también significa mucho más que simplemente tratar de que estos animales no sientan dolor”.

Esto apunta a cuestiones éticas más amplias sobre la propia agricultura animal industrial, que la detección automatizada del dolor no puede abordar, a pesar de que pueda beneficiar el bienestar animal a corto plazo.

Además, escribe Sebo, la tecnología podría servir simplemente como relaciones públicas para una industria perjudicial: “Podría facilitar a los productores el lavado de imagen humanitario (humanewash) de un sistema fundamentalmente dañino, comercializando las granjas industriales como amigables con los animales mientras continúan confinando, explotando y sacrificando un gran número de animales innecesariamente”.

¿Es por los animales?

La adopción por parte de la industria de la “agricultura de precisión”, que es un amplio campo destinado a optimizar la gestión de las granjas, incluida la detección automatizada del dolor, promueve en general ecosistemas altamente integrados y controlados por corporaciones.

El Panel Internacional de Expertos en Sistemas Alimentarios Sostenibles, un panel independiente de científicos, expertos en políticas alimentarias y agricultores, publicó un informe este año advirtiendo que este tipo de innovaciones podrían encerrar a la agricultura “en vías de alto costo, alta energía y altos insumos“.

Los investigadores argumentan que para que la detección automatizada del dolor mejore significativamente el bienestar animal en la industria agrícola, debe haber una conversación abierta sobre quién o qué se está beneficiando realmente.

“Si queremos utilizar esta tecnología de manera responsable, entonces el interés de los animales realmente tiene que ser el foco… incluso si los agricultores o la industria no se beneficiarán de ello”, explica Bossert. Para ella, lo ideal sería que la detección automatizada del dolor sirviera como un sistema de alerta temprana, seguido de la evaluación de un veterinario capacitado.

Raja está de acuerdo en que la detección automatizada del dolor debe servir como una herramienta de apoyo para la toma de decisiones, no como quien toma las decisiones, y advierte contra una dependencia excesiva de la tecnología. Señala que los agricultores, los veterinarios, los responsables políticos y los expertos en bienestar animal deben desempeñar un papel en la configuración de cómo se implementa la tecnología.

Sin embargo, estas tecnologías probablemente serán más accesibles y útiles para las granjas industriales, que deben monitorear de cientos a decenas de miles de animales a la vez; una industria que se sabe que está plagada de problemas de crueldad y bienestar animal. Bossert espera que la detección automatizada del dolor se convierta en otro componente de la ganadería de precisión, haciendo que las granjas sean “más rentables y más eficientes”.

“Creemos que se debe tomar en serio el riesgo de que el desarrollo de la detección automatizada del dolor pueda alinearse más estrechamente con los intereses de la industria ganadera que con el bienestar de los animales afectados”, escriben Bossert y su coautor en su reciente artículo.

Para Sebo, “mejor que las granjas industriales actuales” es un estándar bajo. En cambio, se pregunta si la detección automatizada del dolor podría usarse para apoyar un cambio en todo el sistema, alejándose de estos sistemas dañinos para reducir el sufrimiento de los animales.

“La pregunta para mí no es solo si la detección automatizada del dolor puede hacer que un mal sistema sea algo menos malo, sino también si puede apoyar una transición hacia un tipo de sistema fundamentalmente diferente”.