Big stalla? Andiamo oltre i Big Data!

di Andrea Rosati – Segretario generale Eaap

L’importanza della raccolta e dell’analisi dei dati in un allevamento moderno ed efficiente

Non è difficile oggi spiegare perché il passaggio dalla raccolta manuale a quella automatizzata (tramite sensori) sia la vera chiave di volta per migliorare l’efficienza aziendale. Viviamo in un’epoca in cui è ormai chiaro a tutti gli operatori del settore che non è più solo una questione di “avere più dati” – il famoso mito dei Big Data che ha dominato lo scorso decennio – ma di avere invece un tipo di dato completamente diverso, che possieda qualità intrinseche fondamentali come l’essere oggettivo, continuo e disponibile in tempo reale. Per comprendere appieno la portata di questa rivoluzione, dobbiamo analizzare le fondamenta teoriche, le sfide della qualità del dato e le straordinarie innovazioni che stanno ridefinendo la zootecnia moderna.

I limiti dell’osservazione umana

La moderna zootecnia digitale, tecnicamente nota come “Precision Livestock Farming” (PLF), non è nata dal nulla. Le sue radici più solide affondano in Europa soprattutto negli studi pionieristici del Professor Daniel Berckmans dell’Università di Lovanio. La sua ricerca ha evidenziato un punto di svolta cruciale per l’integrazione efficace della gestione computerizzata in stalla, e oggi dell’Intelligenza Artificiale, negli allevamenti, cioè l’insufficienza strutturale dell’osservazione umana tradizionale rispetto alla “fame” di dati dei moderni algoritmi predittivi. In breve, si ritiene che, per quanto un allevatore possa essere esperto, appassionato e attento, la sua capacità di monitoraggio è intrinsecamente limitata da vincoli fisici e temporali invalicabili. In un contesto produttivo reale, con stalle che ospitano centinaia o migliaia di capi, un operatore riesce a dedicare a ogni singolo animale solo pochi istanti di attenzione diretta al giorno, spesso frazioni di secondo mentre cammina lungo la corsia di alimentazione. Questo approccio genera inevitabilmente un quadro informativo frammentato, episodico e soggettivo. I dati raccolti in questo modo sono “a macchia di leopardo” e risultano inadatti ad alimentare qualsiasi modello gestionale e, ancora meno, di Machine Learning, i quali richiedono, al contrario, continuità e oggettività assoluta per poter “imparare”.

La sensoristica è essenziale

La soluzione a questo collo di bottiglia risiede nell’automazione totale della raccolta dati. Attraverso l’implementazione di telecamere, microfoni ambientali e sensori indossabili, la PLF abilita un monitoraggio continuo, operativo 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Questo cambiamento di paradigma offre al sistema gestionale informatizzato dell’azienda la “granularità” temporale necessaria per funzionare: grazie a un flusso ininterrotto di misurazioni, l’algoritmo non si limita a fotografare un momento, ma è in grado di apprendere e modellare il comportamento “normale” specifico di ogni singolo capo. Solo possedendo questo storico dettagliato, il sistema aziendale di gestione informatizzato può identificare deviazioni minime o anomalie impercettibili all’occhio umano, come un leggero cambiamento nell’andatura, una variazione nella frequenza respiratoria o un calo impercettibile nell’ingestione. Senza l’automazione, ad esempio, l’IA mancherebbe della materia prima essenziale per elaborare previsioni affidabili, impedendo di fatto il passaggio da una gestione reattiva delle emergenze (“corro ai ripari quando vedo il problema”) a una gestione proattiva e preventiva (“intervengo prima che il problema si manifesti”).

Superare le “isole” e il “rumore”

Un altro filone di ricerca fondamentale per usare con efficacia la raccolta dati riguarda la qualità intrinseca dei dati ottenuti.
Come evidenziato da recenti studi sulle sfide dell’applicazione dell’IA generativa e analitica in agricoltura (es. “Data quality challenges of AIGC application in smart agriculture”, Ren et al., 2025), i principali ostacoli tecnici sono rappresentati dai fenomeni delle “Data Islands” (isole di dati) e del “Data Noise” (rumore nei dati). Il problema delle “Data Islands” nasce dalla frammentazione: la raccolta manuale o l’uso di sistemi proprietari che non dialogano tra loro creano compartimenti stagni. I dati della mungitura restano nel computer della sala, i dati sanitari sul registro cartaceo o su un altro software, e i dati ambientali su una centralina isolata. Questo rende impossibile per il sistema di gestione, magari con l’uso di IA, avere una “visione d’insieme” olistica, fondamentale per trovare correlazioni complesse. Parallelamente, c’è il problema del “Data Noise”.
Il rilevamento umano introduce inevitabilmente soggettività ed errori di trascrizione, mentre sensori mal tarati o installati in modo errato aggiungono rumore di fondo che confonde gli algoritmi. L’automazione diventa quindi una necessità non solo per raccogliere le informazioni, ma per “ripulirle” e renderle digeribili. Per garantire che si lavori su basi solide, è indispensabile eliminare l’errore umano attraverso l’uso di sensori validati e interfacce standardizzate, trasformando dati grezzi e frammentati in input oggettivi, puliti e afidabili per il sistema decisionale.

L’automazione in pratica

Le applicazioni pratiche di questi principi sono ormai ampiamente documentate nella letteratura scientifica e dimostrano come l’automazione sia diventata un prerequisito funzionale, non un semplice optional. Nel settore bovino da latte, recenti esperienze confermano che strumenti come collari intelligenti e pedometri sono ormai da considerare per
un’azienda efficiente. Il sistema di gestione aziendale che potrebbe essere una IA dedicata, sfrutta questi flussi di dati automatizzati per predire eventi critici come l’estro o l’insorgenza di zoppie basandosi su lievi cambiamenti nei pattern di movimento. Dove un rilevamento manuale potrebbe limitarsi a un’osservazione vaga e tardiva come “la vacca sembra stanca oggi”, l’automazione offre una precisione statistica determinante, rilevando ad esempio che l’animale ha ridotto il tempo di riposo del 15% nelle ultime 48 ore o che la simmetria del passo è alterata, permettendo un intervento tempestivo che salva la produzione lattiera e riduce i costi veterinari.

Dalla “raccolta”alla “percezione intelligente”

Oggi, tuttavia, la raccolta dati in stalla sta vivendo un ulteriore cambio di paradigma: si sta passando dalla semplice “raccolta” (cioè accumulare numeri in un database) alla “percezione intelligente” (cioè capire il contesto profondo per cui si raccolgono quei dati). Le scoperte e le ricerche più recenti (2024-2025) si stanno concentrando su due direttrici principali: rendere la raccolta dati non invasiva (eliminando lo stress per l’animale dovuto a dispositivi indossabili) e renderla semanticamente ricca (dove il dato grezzo contiene già l’informazione utile, riducendo il bisogno di post-elaborazione).

Visione artificiale 3D e “Contactless monitoring”

La ricerca più avanzata sta cercando di eliminare gradualmente i sensori indossabili a favore di “occhi” intelligenti che non toccano l’animale. Un esempio lampante è il Body condition scoring (BCS) automatizzato. Nuovi studi utilizzano la modellazione 3D e telecamere di profondità (Time-of-Flight o stereoscopiche) per scansionare la
groppa della vacca al suo passaggio. Questi sistemi calcolano il punteggio di condizione corporea e stimano il peso dell’animale senza alcun contatto fisico. I risultati sono sorprendenti: ricerche recenti dimostrano che questi sistemi hanno raggiunto un’accuratezza superiore al 93% rispetto alla valutazione umana, ma con una sensibilità temporale enormemente superiore. Mentre un valutatore umano potrebbe notare un calo di peso significativo solo dopo 44 giorni, il sistema automatizzato può rilevare un trend negativo in soli 12 giorni, permettendo di correggere la dieta quasi in tempo reale ed eliminando completamente la soggettività dell’allevatore.
Un’altra applicazione rivoluzionaria è l’analisi della postura tramite algoritmi di Pose Estimation (simili a quelli usati nel cinema o nei videogiochi per il “motion capture”).
Questi algoritmi tracciano lo “scheletro” virtuale dell’animale in movimento per rilevare zoppie molto prima che siano visibili a occhio nudo, analizzando millimetriche asimmetrie nella lunghezza del passo o nell’inarcamento della schiena.

Internet of Living Things (IoLT)

Mentre i collari restano diffusi, la frontiera tecnologica si sta spostando “dentro” l’animale, dando vita al cosiddetto “Internet of living things”. L’innovazione chiave qui sono i boli ruminali intelligenti. Non parliamo più dei semplici boli passivi per l’identificazione, ma di veri e propri laboratori miniaturizzati che l’animale ingoia e che rimangono nel reticolo-rumine per tutta la vita. Le versioni più recenti di questi dispositivi monitorano parametri critici come il pH (per prevenire l’acidosi subclinica) e la temperatura interna con precisione clinica. Grazie all’IA, questi dati permettono di prevedere infezioni (come mastiti o polmoniti) fino a 4 giorni prima della comparsa dei sintomi clinici, e persino di predire il momento esatto del parto con circa 15 ore di anticipo, inviando un avviso sullo smartphone dell’allevatore.

Virtual fencing: la gestione invisibile del pascolo

Per quanto riguarda l’allevamento estensivo, la tecnologia sta eliminando la necessità di barriere fisiche attraverso il virtual fencing (recinzioni virtuali). Tramite l’uso di collari GPS avanzati, si possono disegnare recinti virtuali su una mappa digitale. L’animale “impara” a riconoscere questi confini invisibili attraverso un meccanismo di apprendimento associativo: quando si avvicina al limite, il collare emette un segnale acustico; se prosegue, riceve un lieve impulso elettrico. Ben presto, l’animale risponde al solo segnale audio, permettendo una gestione dinamica del pascolo gestita interamente dall’IA per ottimizzare il consumo di erba e preservare il suolo, senza dover posare un solo metro di filo spinato.

L’infrastruttura invisibile: edge computing

Infine, per chiudere il cerchio sulla qualità del dato, bisogna citare l’evoluzione infrastrutturale: l’edge computing. Il problema principale delle tecnologie video e audio è la mole di dati: inviare terabyte di video al cloud è lento, costoso e richiede connessioni internet che spesso in campagna non esistono. La soluzione adottata dai sistemi più moderni è elaborare i dati “al bordo” (edge), cioè direttamente in stalla. Le telecamere e i sensori hanno processori integrati che analizzano il video in tempo reale e inviano al cloud solo il “metadato” o l’allarme (ad esempio: “La vacca 104 zoppica – gravità 3/5”). Questo garantisce quella risposta in tempo reale che è essenziale per il monitoraggio continuo, risolvendo il problema della latenza e della banda.

Conclusione

In sintesi, l’automazione nella raccolta dati non deve essere considerata un semplice aggiornamento tecnologico o un “optional” costoso, bensì il prerequisito funzionale imprescindibile per avere una gestione puntuale, economica ed efficiente e, permette, qualora si ritenga di usarla, l’esistenza stessa dell’IA in allevamento. Senza il flusso costante, oggettivo e granulare garantito dai sensori, la gestione dell’azienda sarebbe di scarsa efficacia ed eventualmente la si avesse, l’Intelligenza Artificiale perderebbe la sua capacità predittiva, regredendo alla funzione di un semplice registro digitale del passato.
L’allevatore che abbraccerà queste tecnologie non starà semplicemente comprando nuovi strumenti, ma trasformerà la filosofia stessa della gestione aziendale: da un sistema reattivo (“curo la vacca perché vedo che sta male”) a uno predittivo (“cambio la dieta o separo l’animale oggi perché l’IA ha rilevato un micro-cambiamento nel suono, nella temperatura o nella postura che indica un problema sicuro tra tre giorni”). Questa è la promessa, ormai mantenuta dalla zootecnia di precisione, dell’uso moderno della raccolta dati.