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NUTRICIÓN DE PRECISIÓN EN AVICULTURA: PROCESAMIENTO DE DATOS.



Los datos recopilados deben procesarse, para ello se utilizan modelos matemáticos.


El modelado matemático es una metodología que se utiliza para comprender y cuantificar fenómenos biológicos complejos involucrados en la producción animal y es la base para el procesamiento de datos en sistemas de nutrición de precisión. Un modelo matemático es una ecuación o un conjunto de ecuaciones que representa el comportamiento de un sistema.


Los modelos matemáticos utilizados para evaluar la nutrición de precisión se diseñan para operar en tiempo real, esto los hace diferentes de los modelos de nutrición tradicionales, que se desarrollan para funcionar de manera retrospectiva para simular y comprender situaciones de producción conocidas.

Los modelos matemáticos pueden adoptar muchas formas diferentes según los objetivos y la estructura del modelo. Los modelos pueden ser empíricos, mecanicistas, deterministas, estáticos y dinámicos.


El modelo empírico es el más antiguo y todavía muy común. El crecimiento se describe mediante una única o pocas ecuaciones matemáticas. Utilizan un enfoque de caja negra y se desarrollan para describir las respuestas de un sistema sin una descripción del sistema en sí y sin restricciones por principios biológicos. Puede proporcionar una predicción eficaz en una gama limitada de situaciones relacionadas con las condiciones experimentales en las que se recopilaron los datos.


El modelo mecanicista proporciona cierto grado de comprensión de los fenómenos biológicos implicados en la respuesta del sistema. Han sido el enfoque preferido en las ciencias animales desde los años 70, cuando la deposición de proteínas y lípidos y la ganancia de peso corporal resultante, se modeló a partir del suministro de nutrientes.


El modelo determinista hace una predicción única para cada conjunto específico de variables de entrada sin ninguna distribución de probabilidad asociada. Contienen elementos aleatorios, de modo que, además de predecir el valor esperado de un rasgo de desempeño, también predicen su dispersión.


Los modelos estáticos no contienen el tiempo como variable impulsora y no hacen predicciones dependientes del tiempo.


Los modelos dinámicos se desarrollan para cuantificar y estudiar la evolución de un sistema a lo largo del tiempo. Los elementos esenciales de los modelos dinámicos son las ecuaciones diferenciales en las que el tiempo es una variable independiente que impulsa la tasa de cambio de las variables de estado del sistema.


La mayoría de los modelos en la ciencia animal son dinámicos debido a que las respuestas y los requisitos de los animales cambian con el tiempo. Los modelos mecanicistas son demasiado complejos y la información requerida por el modelo para simular condiciones prácticas no siempre está disponible.


El poder de la informática y la confiabilidad de las tecnologías de la información modernas nos permiten la utilización de tecnologías avanzadas en el desarrollo de la nutrición de precisión.


NOTA: El presente artículo es un resumen de notas personales tomadas en conferencias y seminarios, revisión de bibliografía relacionada con el tema y comunicaciones personales con profesionales y técnicos del área. La imagen es un diseño de mi autoría en el cual pueden aparecer imágenes tomadas de la World Wide Web, damos créditos a sus autores. Agradecemos sus comentarios y observaciones.



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