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Allevamento di precisione: soluzione tecnologica o strategia di marketing industriale?

DiBrenda KananaBrenda Kanana
Tempo di lettura: 2 minuti.
Allevamento di precisione
  • PLF è l'uso di strumenti digitali per monitorare costantemente i parametri del bestiame, offrendo informazioni precise sugli animali da allevamento in tempo reale.
  • Tra i progressi c'è l'intelligenza artificiale, che ha portato a numerose nuove applicazioni PLF.
  • Il dibattito sul PLF va oltre il suo potenziale tecnologico e include questioni come il suo impatto sull'etica e sull'ambiente.

Secondo uno studio pubblicato da Undark, l'allevamento di precisione come tecnologia è venuta alla ribalta negli ultimi due anni. Attraverso l'uso di strumenti digitali e di intelligenza artificiale, la piattaforma (PLF) si impegna a monitorare e ottimizzare in tempo reale diverse aree dell'allevamento, fondamentali per un allevamento sostenibile. 

Sebbene questi strumenti esistano dall'inizio degli anni 2000, il 65% di tutta la letteratura sull'argomento è stato pubblicato negli ultimi cinque anni. Ciò è attribuibile al miglioramento della tecnologia dei sensori e alla maggiore potenza di elaborazione delle informazioni per elaborare i segnali dei sensori. 

Uno dei progressi più significativi è l'intelligenza artificiale, che ha visto numerose nuove applicazioni del PLF. Tuttavia, la realtà dell'intelligenza artificiale nelle aziende agricole, almeno per ora, è più banale di quanto alcuni possano immaginare: meno robot, più telecamere a circuito chiuso e sensori di movimento. Dalla valutazione fisiologica degli animali al miglioramento del processo di alimentazione, il PLF ci permetterà di concentrarci sul futuro dell'agricoltura.

Potenziali benefici e preoccupazioni

I sostenitori del PLF ne sottolineano gli immensi benefici, come il miglioramento del benessere degli animali, l'aumento dell'efficienza produttiva e la riduzione dell'impatto ambientale. I sostenitori suggeriscono che il PLF apporterebbe molto probabilmente cure più personalizzate per gli animali, riducendo così i casi di malattia e sofferenza. Inoltre, attraverso un utilizzo efficiente delle risorse, il PLF potrà contribuire a una produzione alimentare più sostenibile.

Tuttavia, gli oppositori esprimono dubbi sui reali scopi della sponsorizzazione del PLF. Dubitano che l'industria sia interessata a migliorare concretamente le condizioni di vita degli animali o semplicemente a fare soldi. Gli scettici affermano che questa iniziativa potrebbe essere considerata un piano di marketing volto a distogliere l'attenzione da questo settore, che sta affrontando crescenti critiche per le sue carenze etiche e ambientali.

La comodità di allevare animali, unita al problema della sostenibilità continua, nonché alla maggiore produttività, al maggiore benessere degli animali e all'assistenza governativa ai progetti di allevamento di precisione, sono probabilmente i principali motori del mercato.

Il dibattito sul PLF

Il dibattito sul PLF va oltre il suo potenziale tecnologico e include questioni come il suo impatto sull'etica e sull'ambiente. Sebbene alcuni ritengano che il PLF stia andando nella giusta direzione, altri ritengono che continui solo a maltrattare gli animali destinati al consumo umano. Inoltre, persistono incertezze sulla sostenibilità a lungo termine dell'allevamento intensivo, nonostante i progressi tecnologici.

L'industria della carne è sempre più sotto pressione per adattarsi alle crescenti richieste di riduzione o eliminazione del consumo di carne. Il PLF offre al settore l'opportunità di migliorare la propria immagine pubblica e di affrontare le questioni del benessere animale e della sostenibilità ambientale. Tuttavia, la reale influenza del PLF su tali questioni è controversa.

Il mercato globale del monitoraggio edentdel bestiame valeva circa 2.396,54 milioni di dollari nel 2022 e si prevede che crescerà di oltre l'11,6% dal 2023 al 2030 con un tasso di crescita composto (CAGR). Questo mercato prevede l'applicazione della tecnologia per trace monitorare il benessere e la posizione degli animali allevati nelle fattorie, generando dati in tempo reale sulla loro agilità e salute, nonché sulle loro abitudini di pascolo.

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Brenda Kanana

Brenda Kanana

Brenda vanta oltre 4 anni di esperienza specializzata in criptovalute, intelligenza artificiale e tecnologie emergenti. Ha lavorato presso Zycrypto, Blockchain Reporter, The Coin Republic e ora collabora con Cryptopolitan . La sua laurea in Sociologia conseguita presso la Mombasa Technical University le permette di rimanere in sintonia con le esigenze dei suoi lettori.

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