Stalla 4.0: l’integrazione di dati multimodali come nuovo approccio per valutare il benessere animale

Negli ultimi anni, la zootecnia di precisione (Precision Livestock Farming, PLF) sta assumendo un ruolo sempre più centrale nei sistemi di allevamento intensivi, grazie allo sviluppo di tecnologie in grado di monitorare in tempo reale parametri ambientali, fisiologici e comportamentali degli animali. In particolare, nel sistema di allevamento ovino, l’impiego combinato di sensoristica avanzata e algoritmi di intelligenza artificiale costituisce una strategia promettente per migliorare la gestione, la produttività e il benessere animale, soprattutto in contesti caratterizzati da elevate temperature ambientali e crescente attenzione alla sostenibilità.

In questo contesto, un recente studio condotto dai ricercatori dell’Agricultural University of Athens in collaborazione con l’azienda Telefarm SA, ha evidenziato come il futuro della zootecnia di precisione risieda nella Sensor Fusion, un approccio multimodale capace di integrare dati ambientali, comportamentali e fisiologici per prevedere lo stato di benessere e produttività degli animali.

La ricerca è stata condotta su 90 pecore da latte delle razze Chios e Lesvos allevate in condizioni intensive durante un’intera lattazione. Tutti gli animali sono stati sottoposti a valutazioni fisiologiche e produttive periodiche, mentre 30 soggetti sono stati equipaggiati con collari dotati di GPS e accelerometri triassiali per il monitoraggio continuo dell’attività locomotoria e del comportamento individuale. 

Parallelamente, all’interno della stalla è stato installato un sistema di monitoraggio ambientale in grado di registrare in continuo, temperatura, umidità relativa, illuminazione e concentrazione di gas potenzialmente critici per il benessere animale, quali ammoniaca (NH₃), anidride carbonica (CO₂) e metano (CH₄). A partire da temperatura e umidità è stato inoltre calcolato il Temperature Humidity Index (THI), ampiamente utilizzato come indicatore di stress termico negli animali da reddito. Tra i parametri fisiologici monitorati figuravano il Body Condition Score (BCS), la produzione di latte giornaliera, la frequenza respiratoria, la temperatura rettale, e la temperatura del canthus mediale dell’occhio rilevata mediante termografia a infrarossi. Quest’ultima si è confermata un indicatore particolarmente sensibile delle risposte fisiologiche allo stress, grazie alla possibilità di rilevare variazioni termiche in modo rapido e non invasivo. Nei 30 animali dotati di collare sono state inoltre determinate mensilmente le concentrazioni sieriche di cortisolo mediante metodica ELISA, come biomarcatore endocrino dello stress.

L’analisi dei dati è stata effettuata mediante l’impiego e il confronto di differenti approcci statistici e algoritmi di machine learning tra cui: la regressione lineare (LR), Partial Least Squares Regression (PLSR), Elastic Net (EN), Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Support Vector Regression (SVR), e reti neurali multilayer perception (MLP). I modelli sono stati addestrati utilizzando strategie avanzate di validazione, comprese nested cross-validation e leave-one-animal-out cross-validation, al fine di verificare la robustezza predittiva e la capacità di generalizzazione a livello individuale. 

I risultati hanno mostrato che i modelli non lineari, in particolare XGBoost, Random Forest, e SVR, hanno ottenuto le migliori prestazioni predittive rispetto ai metodi statistici tradizionali. La combinazione di variabili ambientali, fisiologiche e comportamentali ha consentito di prevedere con buona accuratezza diversi indicatori di benessere animale e produttività. In particolare, la temperatura del canthus mediale dell’occhio e la distanza giornaliera percorsa si sono dimostrati gli indicatori più affidabili con coefficienti di determinazione pari a circa R2 = 0.60–0.70. La produzione di latte e la frequenza respiratoria hanno invece mostrato capacità predittive moderate (R2 ≈ 0.40–0.50 e ≈ 0.35–0.45), probabilmente a causa della natura multifattoriale di questi parametri, influenzati simultaneamente da fattori fisiologici, gestionali e ambientali. I risultati hanno evidenziato il ruolo centrale del THI, delle concentrazioni di CO2, NH3 e BCS e dei parametri locomotori nel determinare lo stato di benessere e le performance produttive delle pecore. Inoltre, l’inclusione dei livelli sierici di cortisolo non ha migliorato significativamente le prestazioni dei modelli rispetto all’utilizzo esclusivo dei dati ottenuti tramite sensoristica non invasiva, evidenziando il grande potenziale dei sistemi automatici di monitoraggio continuo.

Nel complesso, lo studio dimostra come l’integrazione multimodale dei dati rappresenti uno strumento promettente per lo sviluppo di sistemi decisionali avanzati nell’ambito della Precision Livestock Farming. L’utilizzo combinato di sensoristica intelligente e algoritmi di intelligenza artificiale potrà infatti favorire una gestione più tempestiva, sostenibile e proattiva del benessere animale negli allevamenti ovini intensivi.

Questo lavoro evidenzia che l’integrazione dei dati ambientali, fisiologici e comportamentali provenienti da sistemi sensoristici avanzati può costituire una base solida per la previsione precoce di indicatori di benessere e produttività nelle pecore da latte allevate in ambiente mediterraneo. L’approccio multimodale proposto rappresenta un importante passo avanti verso sistemi di allevamento di precisione più sostenibili, efficienti e orientati alla tutela del benessere animale, contribuendo al tempo stesso alla valorizzazione della redditività aziendale.

La presente nota è una sintesi del seguente articolo scientifico pubblicato dalla rivista Nikolopoulou, M. P., Gelasakis, A. I., Demestichas, K., Kalogianni, A. I., Papada, I., Lamprou, P. A., … & Bartzanas, T. (2026). Towards Decision Support in Precision Sheep Farming: A Data-Driven Approach Using Multimodal Sensor Data. Ruminants, 6(1), 3.

Autori

Cristina Stango sotto la supervisione del Gruppo editoriale ASPA – Giuseppe Conte, Alberto Stanislao Atzori, Fabio Correddu, Luca Cattaneo, Gabriele Rocchetti, Antonio Natalello, Sara Pegolo, Aristide Maggiolino, Antonella Della Malva, Giulia Gislon, Manuel Scerra.