Evaluation of innovation opportunities in productive systems of beef with simulation models

Simulation models are complementary tools to fieldwork that facilitate the integration of different information and diverse agricultural processes allowing the study of their interactions and the evolution of the impact of changes in the global system. The effectiveness of simulation models as a decision support tool has been questioned, but its exponential use in the international scenario to assess opportunities for livestock innovation in a context where each time it is essential to relate not only the productive, economic and social aspects, but the implications of greenhouse gases (GHGs) in a context of climate change. In this context, and being Latin America, with great weight in South America, supplier of 23% of the world beef production (and growing) and world leader in meat exports, it needs locally appropriate models to analyze the economic, social and environmental trade-offs of different alternatives potentially applicable to their systems. Therefore, this presentation has two main objectives: objective 1 aims to show some specific experiences of technology evaluations with simulation models for vaccine breeding systems of a particular region of Argentina, reflecting on difficulties, limitations and strategies developed for such an end objective 2 aims to analyze the recent history of publication (period 1990-2015) on the development of livestock simulation models in South America, in order to detect qualitative and quantitative references on the progress in the subject

Valoración del riesgo agropecuario e informe de avance en el desarrollo de un sistema para su evaluación

El empresario agropecuario requiere de una herramienta amigable para la evaluación del riesgo al que está expuesta la empresa y la que surge de los planes que se formulen. Se analiza el concepto de riesgo, identificando sus efectos nivel y variabilidad, y se informa sobre un sistema en desarrollo utilizando métodos ágiles que genera el diseño de un modelo probabilístico a través de la Simulación Montecarlo. Finalmente se aplican los conceptos descriptos a un caso de planeamiento mediante un prototipo de dicho modelo, con el fin de mostrar la potencialidad de la herramienta, y se analizan los resultados obtenidos. Estos se presentan en forma de histogramas que ilustran acerca de la probabilidad de obtener cada nivel de resultado.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Desarrollo de una calculadora nutricional de engorde vacuno para el apoyo de la docencia investigación y la extensión

El presente trabajo tiene como objetivo presentar desarrollo de un sistema informático que representa de modo simplificado los principales factores de la nutrición de vacunos de engorde, con capacidades potenciales para su uso en apoyo de la docencia, la extensión y la investigación. Se desarrolla su lógica, se fundamenta sus componentes, y se ejemplifica su uso con un caso puntual. En el mismo se explican los datos requeridos al usuario y las posibles salidas a través de tablas y gráficos. Finalmente se discute su uso actual y potencial en diferentes aplicaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows

BCS (del inglés "Body Condition Score") es un método utilizado para estimar las reservas de grasa corporal y el balance energético acumulado de las vacas. El BCS influye significativamente en la producción de leche, reproducción y salud de las vacas. Es por ello, que es importante monitorear este valor para lograr una mejor respuesta animal, pero resulta ser una tarea costosa en tiempo y subjetiva, realizada generalmente de manera visual por evaluadores expertos. Estos problemas conducen la motivación de varios estudios, que han tratado de automatizar el BCS de vacas lecheras aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje automático. En este documento se analizan dichos estudios, señalando sus principales ventajas y desventajas, las que permiten además identificar nuevas oportunidades de investigación y desarrollo para mejorar el proceso general de automatización del BCS.BCS (Body Condition Score) is a method used to estimate bodyfat reserves and accumulated energy balance of cows. BCS heavily influencesmilk production, reproduction, and health of cows. Therefore, it is important tomonitor BCS to achieve better animal response, but this is a time-consuming andsubjective task performed oftentimes visually by expert scorers. These problemsare the motivation behind several studies, which have tried to automate BCS ofdairy cows by applying image analysis and machine learning techniques. Thiswork analyzes these studies pointing out their main advantages and drawbacks,which allow us in turn to identify new research and development opportunities toimprove overall automatic BCS estimation.Fil: Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Mangudo, Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Toloza, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Jatip, Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Rodriguez, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Zunino Suarez, Alejandro Octavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Machado, Claudio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentin

Exploración de innovaciones en sistemas de producción de carne con modelos de simulación: experiencia interdisciplinaria y oportunidades de aplicación en el paradigma de internet de las cosas

A partir de un modelo bioeconómico de empresas de producción de carne finalizado en 2004, se avanzó con trabajo interdisciplinario e interinstitucional para convertirlo a un sistema web (Simugan). El modelo dinámico permite simular desde días a años y explorar manejos alternativos de empresas agroganaderas, reportando resultados productivos, económicos y de gases de efecto invernadero. Se resumen diferentes mejoras tecnológicas realizadas durante el proceso para un mejor rendimiento. Adicionalmente se describen oportunidades potenciales de aplicaciones y mejoras en el marco del paradigma de internet de las cosas.Fil: Machado, Claudio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Mangudo, Pablo. Universidad Nacional del Centro de la Pcia.de Bs.as.. Facultad de Cs.exactas. Departamento de Sistemas; ArgentinaFil: Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Zunino Suarez, Alejandro Octavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentin

Body condition estimation on cows from depth images using Convolutional Neural Networks

BCS (“Body Condition Score”) is a method used to estimate body fat reserves and accumulated energy balance of cows. BCS heavily influences milk production, reproduction, and health of cows. Therefore, it is important to monitor BCS to achieve better animal response, but this is a time-consuming and subjective task performed visually by expert scorers. Several studies have tried to automate BCS of dairy cows by applying image analysis and machine learning techniques. This work analyzes these studies and proposes a system based on Convolutional Neural Networks (CNNs) to improve overall automatic BCS estimation, whose use might be extended beyond dairy production. The developed system has achieved good estimation results in comparison with other systems in the area. Overall accuracy of BCS estimations within 0.25 units of difference from true values was 78%, while overall accuracy within 0.50 units was 94%. Similarly, weighted precision and recall, which took into account imbalance BCS distribution in the built dataset, show similar values considering those error ranges.Fil: Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Mangudo, Pablo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires; ArgentinaFil: Toloza, Juan Manuel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Jatip, Daniel Esteban. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires; ArgentinaFil: Rodriguez, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Teyseyre, Alfredo Raul. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Sanz, Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Zunino Suarez, Alejandro Octavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Machado, Claudio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentin

Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows

BCS (del inglés "Body Condition Score") es un método utilizado para estimar las reservas de grasa corporal y el balance energ´ético acumulado de las vacas. El BCS influye significativamente en la producción de leche, reproducción y salud de las vacas. Es por ello, que es importante monitorear este valor para lograr una mejor respuesta animal, pero resulta ser una tarea costosa en tiempo y subjetiva, realizada generalmente de manera visual por evaluadores expertos. Estos problemas conducen la motivación de varios estudios, que han tratado de automatizar el BCS de vacas lecheras aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje automático. En este documento se analizan dichos estudios, señalando sus principales ventajas y desventajas, las que permiten además identificar nuevas oportunidades de investigación y desarrollo para mejorar el proceso general de automatización del BCS.BCS (Body Condition Score) is a method used to estimate body fat reserves and accumulated energy balance of cows. BCS heavily influences milk production, reproduction, and health of cows. Therefore, it is important to monitor BCS to achieve better animal response, but this is a time-consuming and subjective task performed oftentimes visually by expert scorers. These problems are the motivation behind several studies, which have tried to automate BCS of dairy cows by applying image analysis and machine learning techniques. This work analyzes these studies pointing out their main advantages and drawbacks, which allow us in turn to identify new research and development opportunities to improve overall automatic BCS estimation.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Revisión y análisis de técnicas y métodos computacionales para la evaluación de la condición corporal en vacas

BCS (del inglés "Body Condition Score") es un método que permite estimar la grasa corporal como indicador del status energético de las vacas. El monitoreo de esta variable es muy importante porque influye en la producción de leche, reproducción y salud de las vacas. El BCS se evalúa visualmente con la intervención de personal calificado, y puede estar sujeto a variaciones entre operadores. Para minimizar esta variación y disponer de más agilidad durante el registro de los valores, en la bibliografía se encuentran diferentes trabajos que la automatizan total o parcialmente aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje máquina. En este documento se analizan dichos trabajos, señalando las principales ventajas y desventajas, que derivan en la identificación de oportunidades de investigación y desarrollo de nuevas alternativas que mejoren el tiempo de respuesta y precisión de las estimaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Revisión y análisis de técnicas y métodos computacionales para la evaluación de la condición corporal en vacas

BCS (del inglés "Body Condition Score") es un método que permite estimar la grasa corporal como indicador del status energético de las vacas. El monitoreo de esta variable es muy importante porque influye en la producción de leche, reproducción y salud de las vacas. El BCS se evalúa visualmente con la intervención de personal calificado, y puede estar sujeto a variaciones entre operadores. Para minimizar esta variación y disponer de más agilidad durante el registro de los valores, en la bibliografía se encuentran diferentes trabajos que la automatizan total o parcialmente aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje máquina. En este documento se analizan dichos trabajos, señalando las principales ventajas y desventajas, que derivan en la identificación de oportunidades de investigación y desarrollo de nuevas alternativas que mejoren el tiempo de respuesta y precisión de las estimaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

RESTful Web Services improve the efficiency of data transfer of a whole-farm simulator accessed by Android smartphones

The relentlessly increasing importance and application of Information and Communication Technologies (ICTs) in Agriculture have given birth to a new field called e-Agriculture, which focus on improving agricultural and rural development through a variety of technologies. In this sense, Agricultural Information Systems (AISs) are distributed sources of information that exploit ICTs to make agricultural processes and decision making more efficient. In order to integrate AISs and therefore build added value AISs, Web Service technologies seem to be the right path towards heterogeneous systems integration. However, there is still uncertain which is the best implementation approach to integrate Web Service-enabled AISs and mobile devices, i.e., the remote information accessors by excellence in rural areas. We comparatively explore the outcomes of employing either Simple Object Access Protocol (SOAP) or REpresentational State Transfer (REST) approaches in a Web Service-enabled whole-farm simulator accessed from Android-powered smartphones. Memory usage was 24% lower in SOAP, but even older and lower-end smartphones have enough RAM to avoid detrimental effects on performance. REST-based approaches broadly incur in less byte transferred compared to SOAP, which has huge implications on costs. That is particularly important when the Internet is accessed via GPRS or 3G protocols and pay-per-byte data plans as in most of Latin America rural areas. However, when unlimited data usage became less costly and more available in such areas, SOAP might be preferred due to the higher maturity of both the protocol and the available developer environments.Fil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina. Ministerio de Ciencia. Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Machado, Claudio. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires; ArgentinaFil: Zunino Suarez, Alejandro Octavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentin