L'obiettivo principale del progetto SIMBA è l’analisi dei comportamenti dei bovini da latte al fine di monitorare attraverso parametri oggettivi il benessere degli animali e valutarne l’impatto sulla produttività e sull’impatto economico per l’allevatore. Questo progetto farà largo uso di tecnologie e metodologie avanzate, tra cui il deep learning e le reti neurali convoluzionali, per analizzare dati provenienti da immagini e sensori. L'obiettivo è identificare quei fattori sociali e ambientali che possono influenzare in modo significativo la salute, la produzione e il benessere degli animali all'interno dell'azienda zootecnica. Il fine ultimo del progetto è fornire all'azienda agricola informazioni che possano essere utilizzate per pianificare e implementare interventi migliorativi mirati. Questi interventi sono finalizzati all'aumento della produttività complessiva e all'ottimizzazione della gestione sia dei bovini adulti che dei vitelli.
L'obiettivo è migliorare le condizioni di vita degli animali, garantire il loro benessere e, al contempo, massimizzare l'efficienza dell'azienda.
Per il monitoraggio degli animali, sarà implementato, un avanzato sistema di visione artificiale basato sul deep learning, il quale consentirà il riconoscimento automatico dei comportamenti delle diverse categorie di animali presenti nella stalla. Queste categorie includono le vacche in lattazione, le vacche in asciutta e i vitelli. L'impiego di questa tecnologia di visione artificiale offre notevoli vantaggi nell'ambito della gestione del bestiame. Questo sistema permette un monitoraggio costante e dettagliato e non invasivo delle attività degli animali. Inoltre, per integrare le informazioni e validare il sistema di visione artificiale, saranno impiegati sensori indossabili leggeri e non invasivi. Questi sensori saranno utilizzati per rilevare la posizione e i comportamenti degli animali. Ad esempio, verranno impiegati accelerometri per registrare comportamenti specifici e il posizionamento basato su segnali radio per monitorare la posizione degli animali all'interno della stalla.
Una migliore comprensione del contesto sociale e dell'utilizzo dello spazio da parte dei bovini all'interno di allevamenti può comportare notevoli benefici per il benessere degli animali, lo stato di salute dell'intera mandria e per la progettazione di strategie di gestione ottimali. L'applicazione dell'Analisi delle Reti Sociali (SNA) offre un'opportunità preziosa per esaminare le complesse dinamiche sociali tra gli animali all'interno di vari contesti del mondo reale [Croft et al., 2008; Brask et al. 2021]. La SNA assume un ruolo di rilievo in questo progetto, poiché consente di analizzare e descrivere in modo dettagliato i modelli di interazione tra gli individui all'interno della mandria. Questo approccio permette di indagare approfonditamente i fattori che influenzano l'ambiente sociale delle vacche e dei vitelli. Tale comprensione è cruciale per garantire un ambiente di vita adeguato, prevenire conflitti sociali tra gli animali e promuovere un benessere ottimale [Beisner and McCowan, 2015; Kleinhappel et al., 2016]. Inoltre,
l'analisi delle reti sociali fornisce una base solida per sviluppare strategie di gestione mirate e personalizzate, che possono essere adattate in modo specifico alle esigenze dei bovini. Questo approccio orientato ai dati consente di prendere decisioni informate e responsabili per migliorare il benessere complessivo degli animali e promuovere una gestione sostenibile ed efficiente dell'allevamento. Nel contesto di questo progetto, oltre all'analisi delle reti sociali tra gli animali, sarà fondamentale condurre un'approfondita valutazione dei comportamenti individuali dei bovini. Questa valutazione mira a distinguere i comportamenti positivi da quelli negativi, identificando inoltre eventuali atteggiamenti anomali che potrebbero essere segnali di benessere compromesso. L'analisi dei compor