El maíz se vende por encima del precio oficial, por falta del producto. La semana pasada el saco estuvo a 17,50 dólares y en esta, ya se oferta a 18 dólares. Así lo indicó a Diario EXPRESO

LA ALIMENTACIÓN PORCINA DE

PRECISIÓN: UN GRAN AVANCE HACIA LA SOSTENIBILIDAD​

17_Junio_Arobal

Autores: Dr Candido Pomar y Dr Aline Remus – Publicado originalmente en revista Animal Frontiers (Abril de 2019) – academic.oup.com

Introducción
Los sistemas de producción porcina han cambiado dramáticamente en las últimas tres décadas. Hoy en día, los principales desafíos para la industria porcina son maximizar la eficiencia de la alimentación y minimizar los costos de producción y los impactos ambientales. Con respecto a los impactos ambientales, el problema radica principalmente en la excreción de nitrógeno y fósforo que está alcanzando niveles alarmantemente altos en la mayoría de las áreas de producción porcina intensiva (Strid Eriksson et al., 2005; Garcia-Launay et al., 2014). La alta relevancia de la carga ambiental ha obligado a los productores de cerdos y nutricionistas de todo el mundo a reevaluar los programas nutricionales y de alimentación en uso. La excreción de nutrientes puede reducirse proporcionando a un animal individual sus niveles de dieta requeridos. Esta práctica también mejora la eficiencia de los nutrientes y reduce los costos de producción (Pomar et al., 2015; Andretta et al., 2016).

concentración óptima de nutrientes en la dieta disminuye a medida que el cerdo envejece. Estos cerdos a menudo se alimentan con tres alimentos en tres fases de alimentación distintas. El número de fases de alimentación se puede aumentar para evitar que los cerdos se llenen de nutrientes. Preferiblemente, las dietas deben ajustarse diariamente para tener en cuenta los requerimientos nutricionales de los cerdos con mayor precisión y, por lo tanto, mejorar la eficiencia de la utilización de nutrientes. Sin embargo, aumentar el número de dietas complica la administración de alimentos y aumenta los costos de producción.

La ganadería de precisión es un enfoque de sistema de producción innovador que puede definirse como la gestión del ganado utilizando los principios y tecnologías de la ingeniería de procesos (Wathes et al., 2008). La nutrición de precisión para animales o la alimentación de precisión es parte del enfoque de ganadería de precisión e implica el uso de técnicas de alimentación que permiten que la cantidad adecuada de alimento con la composición adecuada se suministre de manera oportuna a un grupo de animales (Parsons et al., 2007; Cangar et al., 2008; Pomar et al., 2014) o para animales individuales (Andretta et al., 2014; Andretta et al., 2016) para mejorar la rentabilidad, la eficiencia y la sostenibilidad de las granjas (Hauschild et al., 2012; Pomar y Pomar, 2012; Pomar et al., 2017). En este sistema de producción, la variabilidad interanimal se tiene en cuenta al alimentar a los cerdos con dietas adaptadas diariamente a sus necesidades individuales (Pomar et al., 2009; Hauschild et al., 2012; Andretta et al., 2014).

La aplicación práctica de la alimentación de precisión, especialmente la alimentación de precisión individual, puede tener un gran impacto en la sostenibilidad del ganado. La alimentación de precisión es una técnica de alimentación prometedora para reducir la huella ambiental de los sistemas de producción porcina (Gerber et al., 2013). La alimentación de precisión ofrece beneficios inmediatos y tangibles para el productor de carne de cerdo, ya que la alimentación de cerdos individualmente con dietas personalizadas diarias reduce la ingesta de lisina en más del 25%, los costos de alimentación en más del 8%, la excreción de nitrógeno y fósforo en casi el 40% (Andretta et al. , 2014; Andretta et al., 2016), y la emisión de gases de efecto invernadero en un 6% (Andretta et al., 2018). Aún así, la aplicación real en la granja de la alimentación de precisión requiere una mejor comprensión de la variabilidad entre los animales individuales en términos de sus respuestas fisiológicas, de comportamiento y de producción. El conocimiento científico avanzado en ciencias animales debe integrarse con las tecnologías de la información y la comunicación para el desarrollo de la alimentación de precisión.

Mejorar la eficiencia de los nutrientes reduce el impacto ambiental de la producción porcina
Los animales de granja se crían para producir productos básicos como alimentos (es decir, carne, productos lácteos), fibra y mano de obra. Las pérdidas de energía y nutrientes asociadas con la conversión de nutrientes del alimento en productos animales aumentan los costos de producción y la carga ambiental (es decir, nitrógeno, fósforo, minerales, carbono y metano). Los costos de alimentación pueden representar entre el 60% y el 70% de los costos de producción en general en diversas especies, como cerdos, aves y ganado. Sin embargo, la eficiencia mediante la cual los animales domésticos transforman los nutrientes en alimento en productos animales es generalmente baja. Por ejemplo, la proteína (es decir, el nitrógeno), que es uno de los nutrientes más limitantes y costosos en los alimentos para ganado, es retenida por cerdos en crecimiento con una eficiencia que normalmente oscila entre 15% (Flachowsky y Kamphues, 2012) y 33% (Dourmad et al. , 1999). Se han encontrado cifras similares para convertir proteínas de la dieta en proteínas de carne en el ganado de carne y pollos de engorde, donde la eficiencia varía de 10% a 20% y de 30% a 40%, respectivamente (Flachowsky y Kamphues, 2012). La proteína en el alimento que no está incorporada en los productos animales se excreta y puede resultar en problemas ambientales como la contaminación por nitratos de los acuíferos y la contaminación de las aguas superficiales con problemas como la floración de algas. Mejorar la eficiencia de los nutrientes es esencial debido a los desafíos asociados con el aumento esperado en la población humana, la tierra cultivable limitada y los problemas ambientales que frecuentemente se asocian con la producción de animales de granja (Niemann et al., 2011).

Existen varias fuentes de ineficiencia de nutrientes dentro del animal. Primero, las porciones de los nutrientes ingeridos se usan para procesos metabólicos basales que implican degradación (catabolismo) y síntesis (anabolismo), o se pierden en el tracto digestivo a través de la descamación y las secreciones endógenas. Estas pérdidas generalmente se conocen como pérdidas de mantenimiento. Los nutrientes también se pierden durante la producción de productos animales (por ejemplo, cuerpo magro). En animales en crecimiento, las pérdidas asociadas con la utilización del primer aminoácido limitante para la deposición de proteínas corporales pueden atribuirse en gran medida a su inevitable catabolismo (Mohn et al., 2000). Estas inevitables pérdidas de aminoácidos deben diferenciarse de otras pérdidas metabólicas relacionadas con el catabolismo de aminoácidos preferencial, que resulta del catabolismo de aminoácidos en exceso, de la excreción de aminoácidos absorbidos químicamente no disponibles (por ejemplo, proteínas dañadas por el calor) ( van Barneveld et al., 1994), y del uso de aminoácidos para la síntesis de compuestos corporales no proteicos (Moughan, 1989). En animales en crecimiento alimentados con dietas basadas en cereales, la suma del nitrógeno no digerido y las pérdidas asociadas con la digestión, las funciones de mantenimiento y la deposición de proteínas corporales pueden representar el 33% del total del nitrógeno ingerido. Se obtienen valores similares para el fósforo en la dieta (Dourmad et al., 1999). Estas fuentes de ineficiencia de nutrientes son difíciles de minimizar porque ocurren durante la digestión y los procesos metabólicos.

Además de las inevitables pérdidas de nutrientes asociadas con la digestión y el metabolismo, los cerdos en crecimiento pueden recibir más nutrientes de los que necesitan y todos los nutrientes en exceso se excretan y contribuyen a la ineficiencia general de los nutrientes. Los cerdos se crían y se alimentan en grupos, generalmente con el mismo alimento que se proporciona a todos los animales del grupo durante un período de tiempo determinado. Sin embargo, las necesidades de nutrientes varían en gran medida entre los animales en una población (Figura 1) y estas necesidades evolucionan con el tiempo siguiendo patrones individuales (Hauschild et al., 2010). Por lo tanto, se deben controlar dos fuentes importantes de variación para mejorar la eficiencia de la producción animal. Estas fuentes de variación son la variación entre los animales dentro del grupo que recibe el mismo alimento y los cambios en los requisitos de nutrientes individuales o grupales a lo largo del tiempo. Dado que para la mayoría de los nutrientes, los animales mal alimentados mostrarán un rendimiento reducido, mientras que los sobrealimentados exhiben un rendimiento casi óptimo, deben proporcionarse nutrientes para satisfacer los requisitos de los animales más exigentes del grupo para obtener un rendimiento de producción óptimo (es decir, crecimiento) (Pomar et al., 2003; Brossard et al., 2009; Hauschild et al., 2010). En esta situación, casi todos los animales reciben más nutrientes de los que necesitan. Proporcionar a los animales un alto nivel de nutrientes para maximizar el rendimiento del hato es una práctica común en las operaciones comerciales de ganado, aunque el máximo crecimiento no garantiza la máxima eficiencia económica (Hauschild et al., 2010; Niemi et al., 2010). Además, para tener en cuenta la variabilidad entre los animales, la composición de los ingredientes del alimento y otros factores no controlados y desconocidos (por ejemplo, el medio ambiente, la salud), los nutricionistas incluyen márgenes de seguridad al formular dietas para las respuestas máximas de la población. La necesidad de estos márgenes de seguridad puede verse como una admisión de nuestra incapacidad para estimar con precisión los requerimientos de nutrientes de grupos de animales (Patience, 1996).

Figura 1: Los requerimientos estimados de lisina digestible ileal estandarizada de cerdos individuales (líneas finas de color) y los niveles mínimos estandarizados de lisina digestible ileal deben proporcionarse a los cerdos alimentados en un sistema de alimentación trifásica convencional (línea roja) sin afectar el aumento de peso corporal según Hauschild et Alabama. (2010

La eficiencia de conversión de nitrógeno y fósforo puede variar entre el 10% y el 40% según el manejo del animal, la dieta y la granja. La conversión del nitrógeno en la dieta en proteínas animales es en promedio más eficiente en animales monogástricos que en animales poligástricos (Flachowsky y Kamphues, 2012). Teniendo en cuenta la eficiencia y el número de animales, los mayores productores de estiércol de nitrógeno son el ganado bovino, ovino y porcino, que aportan el 60%, 12% y 6%, respectivamente, del nitrógeno total del estiércol (Oenema y Tamminga, 2005). Es importante tener en cuenta que estas diferencias en la eficiencia del nitrógeno pueden ser tan grandes dentro de un tipo de animal como entre los sistemas de producción. El control del manejo de los animales y la alimentación animal son los factores más importantes para reducir la excreción de N (Oenema y Tamminga, 2005).

La eficiencia de producción (especialmente la eficiencia de nutrientes) y los impactos ambientales están fuertemente correlacionados. De hecho, los nutrientes de la dieta que no son retenidos por el animal o en los productos animales se excretan a través de la orina y las heces, así como algunos gases de efecto invernadero (por ejemplo, el metano). Por lo tanto, reducir la ingesta de nutrientes sin limitar el rendimiento del animal es la forma más eficiente de reducir las pérdidas de nutrientes. Por ejemplo, por cada unidad porcentual de reducción de la ingesta de proteínas, la excreción de nitrógeno se puede reducir en un 1,5%. Además de la reducción en la ingesta y excreción de proteínas, los costos de alimentación también se reducen (Andretta et al., 2016). Afortunadamente, la alimentación de precisión mejora significativamente la eficiencia de los nutrientes al controlar las dos fuentes identificadas de pérdidas de nutrientes evitable, es decir, aquellas relacionadas con la variación entre animales y aquellas relacionadas con la evolución individual de los requerimientos de nutrientes. Además, la alimentación de precisión debe incluir márgenes de seguridad mucho más bajos que la alimentación convencional.

Implementación de la alimentación de precisión
La alimentación de precisión se refiere al uso de técnicas de alimentación que proporcionan a los animales dietas adaptadas de acuerdo con los objetivos de producción (es decir, las tasas de producción máximas o controladas), incluidas las cuestiones de impacto ambiental y de bienestar animal. La alimentación de precisión se presenta en este documento como la práctica de alimentar animales individuales mientras se tienen en cuenta los cambios en los requerimientos de nutrientes que ocurren con el tiempo y la variación en los requerimientos de nutrientes que existen entre los animales. La determinación precisa de los nutrientes disponibles en los ingredientes del alimento, la formulación precisa de la dieta y la determinación de los requerimientos de nutrientes de animales individuales o grupos de animales deben incluirse en el desarrollo de sistemas de alimentación de precisión (Van Kempen y Simmins, 1997; Pomar et al., 2009 ). La implementación de sistemas de alimentación de precisión en granjas comerciales requiere la integración de tres tipos de actividades: 1) recolección automática de datos, 2) procesamiento de datos de acuerdo con la estrategia de control establecida, y 3) acciones relacionadas con el control del sistema (Aerts et al., 2003; Banhazi et al., 2012b). La aplicación de la alimentación de precisión a nivel individual solo es posible cuando las medidas, el procesamiento de datos y las acciones de control se pueden aplicar al animal individual (Wathes et al., 2008).

Recopilación de datos
Las mediciones en el animal, los alimentos y el medio ambiente son esenciales para una alimentación precisa y estos parámetros deben medirse directa y frecuentemente (si es posible, de manera continua). De hecho, no podemos gestionar y controlar un sistema sin las mediciones adecuadas. Las medidas esenciales para la alimentación de precisión en las operaciones de cría de cerdos incluyen la ingesta de alimento y el peso corporal. La disponibilidad y el rápido desarrollo de nuevos dispositivos y tecnologías de sensores emergentes ofrecen un gran potencial para otras mediciones (por ejemplo, composición corporal, actividad física, interacciones entre animales) que permitirán una estimación más precisa de los requisitos y el monitoreo de animales en tiempo real.

Procesamiento de datos
Los datos recopilados deben procesarse de acuerdo con los objetivos de producción de la granja. Hay varias estrategias de control disponibles para la aplicación de la alimentación de precisión en operaciones porcinas. En animales a los que se les ofrece alimento a voluntad, la única forma de controlar la ingesta de nutrientes es variando la composición del alimento que se va a servir. En esta situación, se puede controlar tanto la variación entre animales como la variación del requerimiento de nutrientes dependiente del tiempo. Por el contrario, en los animales que se ofrecen con alimentos de forma restrictiva, la cantidad y la composición del alimento se pueden controlar fácilmente.

El modelado matemático es una metodología utilizada para comprender y cuantificar fenómenos biológicos complejos involucrados en la producción animal y es la base para el procesamiento de datos en sistemas de alimentación de precisión. Sin embargo, los modelos matemáticos desarrollados para la alimentación de precisión deben diseñarse para funcionar en tiempo real utilizando mediciones del sistema en tiempo real. Por lo tanto, son estructuralmente diferentes de los modelos de nutrición tradicionales, que se desarrollan para trabajar de manera retrospectiva y para simular situaciones de producción conocidas. El primer modelo matemático desarrollado para estimar en tiempo real los requerimientos individuales de nutrientes para cerdos fue propuesto por Hauschild et al. (2012). La concentración diaria requerida de lisina se estima en este modelo utilizando la ingesta individual de alimento y la información del peso corporal. Usando estos datos, un componente de modelo empírico estima el peso corporal esperado, el consumo de alimento y el aumento de peso para el día siguiente, mientras que un componente de modelo mecánico utiliza estas tres variables estimadas para calcular con un método factorial la concentración óptima de lisina que se debe ofrecer. Ese día a cada cerdo en la manada para cumplir con sus requisitos. Otros requisitos de aminoácidos y nutrientes se suponen proporcionales a los requisitos de lisina.

Control del sistema.
La información recopilada y procesada se utiliza para controlar el sistema de producción. En el contexto de la alimentación de precisión, los comederos automáticos de precisión se utilizan para proporcionar cerdos individuales con la cantidad y composición correctas de la alimentación en un momento dado. Las etiquetas plásticas para botones insertadas en el oído contienen transpondedores pasivos (RFID) que se utilizan para la identificación de cerdos (Figura 2). Se necesitan al menos dos fuentes (llamadas A y B) para una alimentación precisa. Estos dos alimentos deben formularse sobre la base de energía neta, aminoácidos digestibles ileales estandarizados y otros nutrientes esenciales. El alimento A (alimento de alta densidad de nutrientes) se formula para los cerdos más exigentes al comienzo del período de crecimiento, mientras que el alimento B (alimento de baja densidad de nutrientes) se formula para los cerdos menos exigentes al final del período de acabado. La mezcla de alimentos A y B en diferentes proporciones permite a los comederos proporcionar a los cerdos individuales el alimento correcto. Los alimentadores consisten en un canal de espacio único en el que los transportadores de tornillo de precisión de Arquímedes entregan y combinan simultáneamente cantidades volumétricas de dos alimentaciones contenidas en contenedores de alimentación independientes. El alimentador identifica a cada cerdo cuando su cabeza se introduce en el alimentador y las alimentaciones se mezclan y entregan a pedido del animal (de acuerdo con la concentración óptima estimada de lisina). Una porción se compone de la cantidad de alimento entregado en cada solicitud de entrega efectiva. Se impone un lapso de tiempo para garantizar que los cerdos coman cada porción antes de solicitar una nueva porción. El tamaño de la porción aumenta progresivamente y oscila entre 15 y 25 g (Pomar et al., 2011). Una comida incluye todas las porciones entregadas durante cada visita del comedero. Los cerdos tienden a dejar el comedero vacío o dejan cantidades muy pequeñas de alimento después de cada visita, asegurando así que cada cerdo reciba la cantidad asignada de alimento mezclado. La densidad de alimentación debe medirse semanalmente y esta información debe utilizarse para convertir los volúmenes de alimentación en pesos de alimentación.

Figura 2: Esquema del funcionamiento automático del sistema de alimentación de precisión utilizando la ganancia diaria real de cada cerdo individual y la ingesta diaria de alimento para predecir los requisitos individuales de lisina digestible ileal (SID) estandarizados.

Un enfoque de modelado-control en tiempo real fue utilizado por Pomar et al. (2014) para controlar la variación dependiente del tiempo de los cerdos alojados en grupos que se ofrecen con alimento a voluntad. Comparando el sistema de alimentación trifásico tradicional con el sistema de alimentación de fase diaria, estos autores concluyeron que la ingesta de proteínas podría reducirse en un 7%, mientras que la excreción de nitrógeno se redujo en un 12%. El control de la variación dependiente del tiempo y la variación entre animales puede ayudar aún más a reducir la ingesta y excreción de nutrientes. El enfoque de modelado propuesto por Hauschild et al. (2012) se utilizó para estimar los requerimientos de nutrientes en tiempo real en cerdos individuales, se calibró en dos ensayos con animales (Zhang et al., 2012; Cloutier et al., 2015; Figura 3), y el enfoque general de estimación en tiempo real los requerimientos de aminoácidos se desafiaron en dos ensayos de validación (Andretta et al., 2014; Andretta et al., 2016; Figura 4). Los últimos autores mostraron que el ajuste diario de la dieta resultó en una reducción del 27% en el suministro total de lisina, sin efectos perjudiciales sobre el crecimiento. Esta reducción adicional del 20% en la ingesta de lisina en relación con los cerdos alimentados en grupo podría obtenerse alimentando a los animales individualmente y controlando así simultáneamente la variación dependiente del tiempo y la variación entre animales. Si bien la reducción del costo de alimentación depende en gran medida de los precios de alimentación, se espera que el costo de alimentación se pueda reducir en un 1% a 3% cuando solo se controla la variación dependiente del tiempo, mientras que se puede obtener una reducción de 8% a 10% al controlar ambas Fuentes de variación. La excreción de nitrógeno se redujo en casi un 30% cuando los cerdos fueron alimentados con dietas adaptadas diariamente.

Figura 3: Calibración del modelo matemático de alimentación de precisión (Cloutier et al., 2015) utilizando cuatro alimentaciones en cada alimentador. Los alimentos A1 (130% de los requisitos de lisina) y A2 (70% de los requisitos de lisina) están formulados para cumplir con los requisitos más altos de lisina del cerdo, y B1 (130% de los requisitos de lisina) y B2 (70% de los requisitos de lisina) están formulados para cumplir Los requerimientos de lisina más bajos del cerdo.

Los comederos individuales permiten que un cerdo a la vez solicite alimento. Cada animal se identifica por las etiquetas de plástico que contienen transpondedores pasivos, que proporcionan a los cerdos dietas que se adaptan diariamente a los requisitos individuales de cada cerdo.

Perspectivas futuras
Para desarrollar aún más los sistemas de alimentación de precisión, es necesario mejorar nuestra comprensión real de varios procesos metabólicos de los animales. La alimentación de precisión aún se basa en modelos matemáticos y conceptos nutricionales desarrollados para las respuestas de la población promedio. Al alimentar a cerdos individuales con dietas personalizadas diarias, estos conceptos nutricionales tradicionales no son precisos e incluso a veces son incorrectos (Remus et al., 2017; Remus, 2018). Es necesario distinguir los requerimientos nutricionales de una población de los de un individuo. Los cerdos individuales son capaces de modular el crecimiento y la composición del crecimiento de acuerdo con el nivel de aminoácidos disponibles (Remus, 2018). Además, los cerdos pueden responder de manera diferente a la misma cantidad de aminoácidos ingeridos, debido a las diferencias en la eficiencia de la utilización de aminoácidos. Estos aspectos no se consideran en los modelos nutricionales actuales, que asumen que la eficiencia por la cual los animales usan los aminoácidos disponibles es constante. De manera similar, se supone que la composición de aminoácidos de la proteína de todo el cuerpo es constante, mientras que se ha demostrado que varía. Se han encontrado resultados similares para la eficiencia de la utilización de calcio y fósforo (Gonzalo et al., 2018). Comprender los procesos metabólicos responsables de la variación observada entre animales individuales en su capacidad para utilizar nutrientes dietéticos es un desafío para los nutricionistas y modeladores, pero se requiere para mejorar aún más la eficiencia de la producción ganadera. Los avances en la alimentación de precisión dependen del desarrollo de conceptos nutricionales sólidos y modelos biológicos integrales para estimar con mayor precisión los requerimientos individuales de nutrientes en tiempo real. La nueva comprensión del metabolismo individual y la nutrición permitirá que la ciencia animal avance, abriendo nuevas oportunidades para la nutrición individualizada. El monitoreo continuo y automático de los animales y los recursos de la granja apoyará las decisiones de producción a nivel de la granja, la detección temprana de enfermedades y, por lo tanto, disminuirá el uso de antibióticos y evitará la propagación de enfermedades infecciosas. En última instancia, esto mejorará la rentabilidad, la eficiencia y la sostenibilidad de la granja del sistema de producción general (Banhazi et al., 2012a).

El modelo matemático desarrollado para estimar los requerimientos diarios de lisina en cerdos de acabados en crecimiento individuales (Hauschild et al., 2012; Zhang et al., 2012; Cloutier et al., 2015) se está actualizando para tener en cuenta la variación en la eficiencia de aminoácidos y los requerimientos de aminoácidos distintos de la lisina (Remus et al., 2017; Ghimire et al., 2016). Otros desarrollos también incluirán nuevos conocimientos sobre la capacidad genética de los cerdos para utilizar eficientemente los nutrientes e integrarlos en la estimación diaria de los requerimientos óptimos de nutrientes de los cerdos individuales, la interacción entre los patrones de alimentación, la composición de la dieta y la disponibilidad dinámica metabólica y digestiva de los nutrientes dietéticos . Estas mejoras del modelo reducirán aún más la huella ambiental de la industria porcina con reducciones estimadas del costo de alimentación de más del 12%, la excreción de nitrógeno y fósforo de más del 60% y las emisiones de gases de efecto invernadero de más del 12%.

Conclusión
La alimentación de precisión es un gran avance en la nutrición porcina y una de las vías más prometedoras para promover la carne de cerdo segura y de alta calidad con el menor impacto ambiental (60% menos de excreción de nutrientes) y altos estándares de bienestar animal. Menos contaminantes significarían un mejor bienestar y salud para la población, así como una reducción de los olores, los desechos dañinos y los riesgos del agua, el aire (por ejemplo, las emisiones de amoniaco y gases de efecto invernadero) y la contaminación del suelo. El manejo de alimentos y animales por medio de tecnologías computarizadas avanzadas permite la identificación temprana de enfermedades y la aplicación de tratamientos individuales precisamente para mejorar el rendimiento del rebaño, reducir el uso de antibióticos y contribuir a mejorar la seguridad pública.