Zootecnia di precisione, la rivoluzione è già in corso

di Alessandro Gastaldo – CRPA di Reggio Emilia

Nonostante il potenziale della PLF sia evidente, la sua adozione in allevamento rimane per ora molto disomogenea. Ma è possibile che in un futuro non troppo lontano molte aziende diventino vere e proprie smart farm autonome, efficienti e sostenibili

La zootecnia di precisione nel settore bovino da latte, detta in inglese Precision Dairy farming o più genericamente Precision Livestock Farming (PLF), prevede l’utilizzo di tecnologie e strumentazioni per misurare indicatori fisiologici, comportamentali, produttivi e riproduttivi sui singoli animali ed eseguire con maggiore precisione alcune attività routinarie.
La PLF consiste nell’utilizzo di sistemi avanzati di monitoraggio e controllo per tenere sotto controllo, analizzare e rispondere costantemente alle esigenze di singoli animali o mandrie. Il suo obiettivo è migliorare la gestione dell’allevamento, combinando dati in tempo reale con automazione e analisi.
La PLF comprende: sensori per l’acquisizione di informazioni biologiche e/o ambientali; algoritmi di elaborazione delle informazioni; interfacce che consentono l’utilizzo di questi dati.
In pratica, la PLF mira a offrire agli allevatori un sistema di monitoraggio e gestione degli animali e/o della stalla continuo (24 ore al giorno per 365 giorni all’anno), fornendo all’allevatore un avviso in tempo reale quando qualcosa non va, in modo da poter intervenire immediatamente su un animale (o un gruppo di animali) o in stalla, per risolvere il problema.

Un’ampia gamma

Si tratta di un sistema più o meno complesso che prevede l’utilizzo di diverse tecnologie forniscono grandi quantità di dati sugli animali o sull’ambiente in cui vivono. In pratica, comprendono un’ampia gamma di tecnologie:

• sensori e dispositivi indossabili, come accelerometri, collari per ruminazione, etichette auricolari RFID, boli e dispositivi GPS, in grado di tracciare con precisione i movimenti degli animali, il comportamento alimentare, la temperatura corporea e gli indicatori di salute;

• immagini e visione automatica, come le telecamere 3D, l’imaging termico e i sistemi video basati sull’intelligenza artificiale, in grado di valutare le condizioni corporee (BCS), la locomozione e la zoppia, monitorare l’aumento di peso e analizzare diversi comportamenti sociali;

• sensori installati su sistemi automatizzati, come i robot di mungitura (AMS), di preparazione, distribuzione e avvicinamento dell’alimento (AFS) e di asportazione degli effuenti dalle corsie, in grado di fornire dati dettagliati sulle prestazioni e di supportare la macchina nella semplificazione delle attività quotidiane;

• sensori installati in stalla che misurano i parametri microclimatici (temperatura, umidità, THI), con regolazione automatica di ventilazione naturale e/o raffrescamento di soccorso estivo, oppure i parametri ambientali (luce), con regolazione automatica di lunghezza fotoperiodo e intensità luminosa (lux), diversificandoli anche anche per categoria bovina (vacche in lattazione o in asciutta). Tali sistemi sono in grado di mantenere le condizioni ottimali all’interno della stalla, influenzando direttamente il comfort e le prestazioni degli animali;

• algoritmi di analisi Big Data e AI, che trasformano i dati grezzi in informazioni fruibili, prevedendo problemi sanitari, calori e stress, ottimizzando i programmi di allevamento e consentendo strategie alimentari e gestionali di precisione.

Occorre considerare che i vantaggi ottenibili con la PLF (vedi box, ndr) possono essere più evidenti quando l’osservazione “visiva” di un singolo animale è molto limitata e questo accade, in particolare, in allevamenti di grandi dimensioni o con sistemi di mungitura robotizzata.

Nonostante il potenziale della PLF sia evidente, la sua adozione in allevamento rimane al momento molto disomogenea.

Barriere alla PLF

Di seguito, vengono riportate le principali limitazioni all’utilizzo della PLF:

• complessità e numero eccessivo di parametri monitorati;

• scarsa afidabilità di alcune tecnologie con algoritmi non validati su base scientifica e con interpretazione dei dati non chiara e non standardizzata. La mancanza di “test sul campo” e la comparsa sul mercato di soluzioni PLF senza test rigorosi e imparziali si possono tradurre in esperienze negative che, in alcuni casi, hanno bloccato l’adozione e l’ulteriore sviluppo della PLF (Eastwood e Renwick, 2020);

• costo eccessivo della tecnologia da adottare, nonostante i possibili benefici, con elevati investimenti iniziali per sensori, software, infrastrutture, manutenzioni e aggiornamenti che possono scoraggiare diverse aziende e, in particolare, quelle di dimensioni minori. Inoltre, la mancanza di una chiara convalida economica o di prove concrete di redditività a lungo termine complica ulteriormente le decisioni di adozione. Affrontare queste considerazioni economiche, insieme allo sviluppo di soluzioni tecnologiche, dovrebbe essere un obiettivo primario della ricerca futura per promuovere una più ampia accessibilità e adozione delle tecnologie PLF (Yatribi, 2020);

• elevato consumo energetico delle soluzioni PLF, con frequenti ricariche o sostituzioni di batterie. Questo può interrompere il monitoraggio continuo e aumentare i costi operativi, soprattutto negli allevamenti di grandi dimensioni. La ricerca e la continua evoluzione tecnologica possono svolgere un ruolo cruciale nel risolvere il problema della durata energetica dei sensori;

• presenza sul mercato di soluzioni PLF in grado di monitorare soltanto un numero limitato di parametri con la necessità dell’allevatore di acquistare dispositivi da fornitori diversi con possibile aumento dei costi e una maggiore complessità. Infatti, i dispositivi di diversi fornitori di PLF spesso non si “parlano” tra loro, con una nulla o scarsa interoperabilità, ossia la capacità delle applicazioni e dei sistemi di scambiare dati in modo sicuro e automatico, e l’impossibilità di integrare i dati provenienti da dispositivi diversi in un’unica piattaforma gestionale;

• scarsa alfabetizzazione digitale di una parte degli allevatori (spesso quelli meno giovani). Infatti, l’uso efficace della PLF richiede una formazione nell’interpretazione dei dati e nella manutenzione del sistema. Molti allevatori esprimono preoccupazione per il rischio di un’eccessiva dipendenza da tecnologie sconosciute o quasi;

• questioni aperte e non chiare su proprietà dei dati e privacy, ossia su chi possiede e controlla i dati: allevatori, fornitori di tecnologia o terze parti. Questa questione è particolarmente rilevante per le soluzioni basate su cloud.

Gli allevatori si preoccupano di accessi non autorizzati, accordi ambigui di condivisione dei dati e il potenziale uso improprio di dati aziendali sensibili;

• “resistenza” culturale in alcune aree rurali con pratiche tradizionali e scetticismo verso il mondo tecnologico che ne rallentano l’adozione;

• rigidità delle offerte commerciali che, spesso, non consentono una personalizzazione in base alle priorità di ogni singolo allevamento. Ogni allevatore dovrebbe avere la possibilità di selezionare modelli o dispositivi su misura per le loro esigenze aziendali, consentendogli di concentrarsi sui comportamenti più pertinenti ai suoi obiettivi operativi.

Ruolo dei social media

La gestione di un volume complesso di dati generati da questi sistemi PLF, può inoltre essere impegnativa, soprattutto per gli allevatori che potrebbero non disporre delle competenze tecniche o delle risorse necessarie.
Garantire che queste tecnologie siano di facile utilizzo e accompagnate da una formazione e un supporto adeguati è essenziale per massimizzarne l’impatto e l’adozione. I social media stanno emergendo come una piattaforma in crescita sia per l’informazione che per la formazione sul campo, offrendo agli allevatori l’opportunità di scambiare esperienze, ricevere consigli di esperti e tenersi aggiornati sugli ultimi progressi nel campo della zootecnia di precisione (Lamanna e coll., 2025). Infine, occorre ricordare che lo sviluppo di nuove tecnologie è avvenuto a un ritmo più rapido rispetto alla loro adozione in allevamento e questo ha generato ancora più incertezze negli allevatori che spesso preferisco attendere ulteriori miglioramenti prima di adottarle (Borchers e Bewley, 2015).

Un futuro smart

Sempre di più saranno gli allevatori che faranno ricorso a modelli predittivi per il benessere e la salute delle loro bovine, forniti da sistemi avanzati e integrati di PLF, che permetteranno di prevedere i rischi di un preciso problema sanitario con giorni o addirittura settimane di anticipo, eseguire interventi tempestivi e mirati di prevenzione, riducendo il ricorso ai trattamenti, la dipendenza dagli antibiotici, i costi delle medicine e del veterinario.
In un futuro non troppo lontano, la zootecnia di precisione “modificherà” sempre più l’allevamento e la sua gestione, puntando sempre di più verso l’integrazione di sensori, analisi di immagini, intelligenza artificiale, robotica e piattaforme digitali, con l’obiettivo di creare un sistema agricolo interconnesso.
Grazie a questo, il settore zootecnico subirà una profonda trasformazione (già in corso), passando da semplici sistemi di monitoraggio a vere e proprie smart farm autonome, efficienti e sostenibili in grado di gestire automaticamente le principali attività routinarie, come l’alimentazione, la mungitura, la pulizia e la distribuzione della lettiera, e di controllare con precisione gli aspetti sanitari, comportamentali e riproduttivi.
Questa nuova tipologia di allevamento richiederà un intervento umano minimo, consentendo agli allevatori di avere un ruolo manageriale e di concentrarsi maggiormente su interpretazione dei dati e strategie a medio e lungo termine.