Nel contesto moderno dell’allevamento, il benessere degli animali rappresenta una priorità fondamentale. Non solo per garantire uno standard etico elevato, ma anche per ottimizzare la produttività e la salute del bestiame.

Negli ultimi anni, si è assistito ad una crescente attenzione verso metodologie innovative che possano migliorare la gestione degli animali ed uno degli sviluppi più promettenti è l’analisi delle vocalizzazioni delle vacche.

In questo articolo esploriamo come la bioacustica, l’analisi avanzata e l’intelligenza artificiale stanno trasformando la cura del bestiame, offrendo ai giovani allevatori strumenti potenti per migliorare il benessere e la produttività.

La bioacustica, scienza che studia i suoni prodotti dagli animali, ha dimostrato essere una disciplina fondamentale nella valutazione del benessere animale.

Sebbene in specie come i suini e i pollami il comportamento vocale sia stato ben esplorato, i bovini sono stati tradizionalmente meno studiati. Recenti ricerche hanno però dimostrato che, le vocalizzazioni delle vacche, possono fornire indicazioni preziose sul loro stato emotivo, rivelando informazioni utili per la loro gestione.

Si è così scoperto che i bovini producono principalmente due tipi di vocalizzazione:
Richiami a Bassa Frequenza (LF): Sono suoni emessi con la bocca chiusa o parzialmente chiusa. Vengono associati a comportamenti di contatto a breve distanza e riflettono stati affettivi positivi o condizioni di minor stress. Tali vocalizzazioni possono indicare che la vacca si sente a suo agio e in una situazione di benessere.

Durante il ciclo produttivo, le vacche da latte affrontano numerose fonti di stress. Il raggruppamento e la mungitura frequenti, le modifiche nella gerarchia sociale e l’isolamento per trattamenti medici, sono tutti fattori che possono influenzare significativamente il loro benessere emotivo e fisico e che, di conseguenza, tendono ad aumentare la frequenza e l’intensità delle vocalizzazioni.

Un recente studio condotto presso l’Istituto di Ricerca e Sviluppo per la carne bovina a Balotesti, Romania, ha analizzato le vocalizzazioni di 20 vacche Holstein rumene isolate per 240 minuti dopo la mungitura.

Questo studio ha rappresentato uno dei più ampi set di dati pre-elaborati sulle vocalizzazioni bovine durante stati affettivi negativi.

Le vocalizzazioni sono state registrate utilizzando microfoni direzionali collegati a registratori digitali. In totale, sono state analizzate 1.144 vocalizzazioni, suddivise in 952 richiami ad alta frequenza e 192 richiami a bassa frequenza.

Per analizzare e classificare le vocalizzazioni sono stati impiegati due modelli di intelligenza artificiale:

• Deep Learning (DL): Questo modello utilizza reti neurali convoluzionali bidimensionali e reti neurali ricorrenti per analizzare lo spettrogramma delle vocalizzazioni. Il modello DL ha raggiunto un’accuratezza dell’89,4% nella classificazione delle vocalizzazioni ad alta frequenza e dell’87,2% per quelle a bassa frequenza. La sua capacità di apprendere e riconoscere pattern complessi nelle vocalizzazioni lo ha reso particolarmente efficace nel distinguere tra stati emotivi diversi.
• Explainable Machine Learning: Questo modello si basa su 23 parametri vocali specifici, tra cui variabili come l’ampiezza media, il tasso di modulazione e la dispersione formante. Ha mostrato un’accuratezza del 68,9% per la classificazione dei richiami a bassa frequenza e del 72,5% per quelli ad alta frequenza. Anche se meno preciso rispetto al modello DL, offre vantaggi significativi in termini di interpretabilità, permettendo di comprendere meglio le caratteristiche che influenzano la classificazione delle vocalizzazioni

L’adozione della bioacustica e delle tecniche di intelligenza artificiale per il monitoraggio delle vocalizzazioni delle vacche può portare a numerosi benefici pratici.

Utilizzando strumenti di analisi automatizzati, infatti, i giovani allevatori possono monitorare in tempo reale il benessere delle vacche, intervenendo prontamente in caso di segnali di stress o malessere. Questo approccio consente una gestione proattiva e riduce la necessità di interventi correttivi dopo che il problema si è manifestato.

Inoltre, identificando e gestendo meglio gli stati di stress, è possibile migliorare la produttività del latte e ridurre i costi associati a malattie e problemi comportamentali. Un ambiente più sereno per gli animali si traduce spesso in una maggiore produzione e qualità del latte.

L’analisi delle vocalizzazioni è un metodo non invasivo che non interferisce con la vita quotidiana delle vacche, riducendo il rischio di stress aggiuntivo. Le vacche non devono essere manipolate o disturbate per raccogliere dati, il che contribuisce a mantenere un ambiente più naturale e meno stressante per loro.

L’evoluzione della tecnologia ed il perfezionamento dei modelli di analisi vocale promettono di rendere il monitoraggio automatizzato una pratica sempre più comune nell’allevamento di precisione. I futuri sviluppi potrebbero ampliare la gamma di stati affettivi monitorabili e migliorare ulteriormente la precisione dei modelli di intelligenza artificiale. La possibilità di raccogliere e analizzare dati su una varietà di stati emotivi potrebbe permettere diagnosi precoci e interventi più mirati.

Per i giovani allevatori, questa innovazione non solo rappresenta una risorsa per migliorare la qualità della vita degli animali ma anche un’opportunità per adottare pratiche di allevamento avanzate e sostenibili. Adottando queste tecnologie, gli allevatori possono porsi all’avanguardia nella trasformazione del settore agricolo, contribuendo ad un futuro in cui produttività e benessere animale vanno di pari passo.