În acest articol
AI mută atenția de la purcei înțărcați la kilogramele de carne, iar Boerderij prezintă un sistem dezvoltat în Olanda care urmărește fiecare porc de la naștere până la sacrificare și folosește RFID, senzori, analiză de date și inteligență artificială pentru deciziile din fermă. Ideea lui Twan Claessens, fost crescător de porci și fondator al Piglets Treatment System, este ca performanța unei scroafe să nu mai fie judecată în principal după numărul purceilor înțărcați, ci tot mai mult după cantitatea de carne produsă în final de descendenții ei.
Schimbarea pare mică, dar modifică semnificativ modul în care poate fi evaluată o fermă. Numărul de purcei înțărcați măsoară foarte bine eficiența reproductivă până la înțărcare. Nu arată însă ce se întâmplă ulterior cu acei purcei: câți ajung la sacrificare, cât de repede cresc, ce greutate ating și câtă carne produce în final linia descendentă a fiecărei scroafe.
Olanda a ajuns la peste 32 de purcei crescuți pe scroafă pe an
Indicatorul tradițional este departe de a fi lipsit de importanță. Datele Wageningen Economic Research pentru 2025 arată că fermele olandeze de scroafe au crescut, în medie, 32,2 purcei pe scroafă pe an, față de aproximativ 22 în 2002. Creșterea de 46% în puțin peste două decenii a venit din ameliorare genetică, furajare, management, condițiile de adăpostire și îmbunătățirea supraviețuirii purceilor.
Tocmai succesul acestui indicator creează însă o nouă întrebare. Atunci când fermele au ajuns la peste 30 de purcei pe scroafă pe an, diferențierea economică nu mai depinde exclusiv de numărul animalelor înțărcate. Devine important ce performanțe au acestea în fazele următoare.
Cercetarea zootehnică susține această abordare. Un studiu publicat în Frontiers in Veterinary Science arată că selecția pentru efective mai numeroase poate fi însoțită de mai mulți purcei cu greutate mică la naștere, variații mai mari de greutate în cadrul aceleiași fătări și mortalitate înainte de înțărcare. Autorii arată că indicatori care iau în calcul kilogramele de carne produse pe scroafă pe an pot descrie mai bine progresul productiv decât simplul număr de porci produși.
Ce schimbă indicatorul „kilograme de carne pe scroafă”
Diferența poate fi rezumată astfel:
Indicator | Ce măsoară | Ce poate rămâne în afara calculului |
|---|---|---|
Purcei înțărcați/scroafă/an | reproducția și supraviețuirea până la înțărcare | mortalitatea ulterioară, creșterea și rezultatul la sacrificare |
Kilograme produse/fătare | rezultatul final al descendenților unei fătări | necesită urmărirea animalelor pe întreg ciclul |
Kilograme de carne/scroafă/an | producția finală asociată fiecărei scroafe | necesită integrarea datelor dintre reproducție, îngrășare și sacrificare |
O scroafă care înțarcă foarte mulți purcei poate avea un rezultat aparent excelent în indicatorul tradițional. Dacă o parte dintre descendenți au ulterior sporuri slabe, mortalitate ridicată sau ajung mai greu la greutatea de sacrificare, diferența economică față de o altă scroafă poate arăta diferit.
Piglets Treatment System explică într-o postare recentă că urmărește inclusiv un indicator exprimat în kilograme de carne generate de fiecare fătare. Acesta ar combina într-o singură evaluare fertilitatea, vitalitatea, pierderile de animale, creșterea și rezultatul economic al scroafei. Compania lucrează cu Hannen Agri pentru testarea și validarea practică a sistemului.
Fiecare purcel primește o identitate digitală
O asemenea analiză devine posibilă numai dacă animalul poate fi urmărit individual. Health System folosește crotalii RFID, iar datele sunt asociate animalului încă de la începutul vieții.
În reportajul Boerderij, purceii sunt înregistrați individual în timpul administrării fierului. Health Injector, dispozitivul dezvoltat de Piglets Treatment System, poate apoi comunica cu identificarea RFID și poate înregistra automat tratamentele efectuate.
Sistemul a fost dezvoltat în timp dintr-o soluție pentru evidența vaccinurilor și antibioticelor într-o platformă mai largă de date. În proiectul transfrontalier Pig Data sunt urmărite la nivel individual informații precum:
- evoluția greutății;
- consumul de furaje;
- originea genetică;
- condițiile de mediu;
- vaccinările;
- administrarea medicamentelor;
- evoluția animalului până la sacrificare.
Analizarea comună a acestor date poate fi folosită pentru evaluarea conversiei furajelor, rezultatelor de reproducție, sănătății și trasabilității. Pig Data este unul dintre cele patru proiecte demonstrative ale programului Agropole Innovates, derulat în cadrul Interreg VI Germania–Olanda.
AI încearcă să prezică valoarea unei fătări înainte de rezultatul final
Pasul următor este folosirea inteligenței artificiale nu doar pentru descrierea a ceea ce s-a întâmplat, ci pentru predicție.
Piglets Treatment System afirmă că lucrează la combinarea datelor genetice, sanitare și productive pentru estimarea valorii viitoare a descendenților unei scroafe. În practică, fermierul ar putea identifica mai devreme femelele ale căror progenituri au probabilitatea să livreze rezultatele economice mai bune și ar putea fundamenta mai bine selecția animalelor păstrate pentru reproducție.
Aici intervine conceptul de geamăn digital: animalul fizic este însoțit de un profil digital care acumulează informații pe parcursul vieții. Sistemul poate căuta relații între origine, tratamente, furajare, creștere și rezultatul final.
Pentru fermier, valoarea nu stă în simpla acumulare a mii de înregistrări, ci în transformarea acestora în întrebări concrete: care scroafe produc constant descendenți performanți, unde apare o mortalitate neobișnuită, ce animale rămân în urmă la creștere și în ce moment începe abaterea.
AGRONET.ro a analizat anterior modul în care inteligența artificială poate prelua monitorizarea și calculele repetitive din ferme. În zootehnie, avantajul devine mai mare pe măsură ce numărul animalelor și al parametrilor urmăriți crește.
RFID permite trecerea de la media lotului la animalul individual
Cercetările privind zootehnia de precizie arată de ce identificarea individuală este importantă. O analiză sistematică a tehnologiilor validate în fermele de porci arată că asocierea RFID cu sistemele automate de furajare permite urmărirea consumului și a comportamentului alimentar pentru fiecare animal. În studiile analizate, modelele de hrănire individuală au putut fi urmărite cu niveluri de precizie de până la 97%, iar comportamentul de adăpare cu aproximativ 93%.
În sistemele tradiționale, o medie bună a lotului poate ascunde animale cu performanțe slabe sau probleme aflate la început. Datele individuale permit identificarea deviațiilor înainte ca ele să devină suficient de mari pentru a modifica media întregului efectiv.
Acesta este și motivul pentru care Piglets Treatment System încearcă să lege informațiile din maternitate de cele din îngrășare și, în final, de abator. Platforma a fost extinsă în colaborare cu companii și ferme precum Nijssen Company, Connecting Agri & Food, Heydehoeve, Hannen Agri, Derikx și Daandels, iar datele urmărite includ sănătatea, creșterea și indicatorii de mediu.
O tehnologie dezvoltată cu ferme și abatoare
Health System nu a apărut direct ca instrument AI. Primele etape s-au concentrat pe administrarea controlată și înregistrarea vaccinurilor și antibioticelor.
În proiectul Pig Data, Piglets Treatment System și abatorul german Brand Qualitätsfleisch au lucrat la transferarea informațiilor de la purcel până la sacrificare. Primele teste au inclus ferme în care purceii au primit crotalii corespunzătoare, iar abatorul a instalat infrastructură pentru preluarea informațiilor.
Programul Agropole Innovates a început la 1 septembrie 2022 și se încheie la 31 august 2026. Bugetul întregului program este de aproximativ 3,7 milioane de euro, din care 2,025 milioane de euro reprezintă cofinanțare publică europeană, olandeză și germană. Sumele privesc întregul Agropole Innovates, cu zece parteneri și patru proiecte demonstrative, nu exclusiv dezvoltarea Health System.
Pentru ferme, rezultatul economic poate conta mai mult decât recordul de purcei
Trecerea către kilogramele de carne produse schimbă și competiția dintre ferme. Un efectiv poate rămâne foarte performant reproductiv, dar managementul va putea vedea separat dacă avantajul obținut în maternitate se păstrează până la abator.
Această diferență este relevantă și pentru România. AGRONET.ro a arătat că efectivul național de porcine este cu peste 40% sub nivelul din 2006, în timp ce în iunie 2026 producția de carne de porc a ajuns la 30.248 de tone, cu 13,3% peste nivelul din iunie 2025. Cele două statistici măsoară perioade și fenomene diferite, dar arată de ce simplul număr de animale nu descrie singur performanța unui sector.
Pentru o fermă comercială de porci, aceeași logică poate fi coborâtă până la nivelul fiecărei scroafe. Obiectivul nu mai este doar să obțină un număr cât mai mare de purcei înțărcați, ci ca descendenții respectivi să supraviețuiască, să crească eficient și să genereze cât mai mult produs valorificabil.
Dacă sistemele RFID, senzorii și AI reușesc să lege aceste etape într-un singur istoric, scroafa poate fi evaluată după rezultatul produs până la capătul lanțului, nu numai după ceea ce se vede în ziua înțărcării. Pentru managementul fermelor de porci, aceasta ar putea fi una dintre schimbările mai importante aduse de inteligența artificială: trecerea de la numărarea animalelor la măsurarea valorii pe care acestea o produc.
