2021-10-20Emisiones de amoniaco en galpones se reducirían con redes neuronales
Agencia de Noticias UN |Al calcular factores como temperatura, flujo de aire, tipos de ventilación y cama en los galpones de pollos, entre otros, esta tecnología entrega datos con los que se podría reducir la emisión de este gas y su olor, que tienen un efecto nocivo en las aves, las personas y el medioambiente.“El amoniaco (NH3)se genera por la descomposición microbiana orgánica del estiércol y la orina de las aves en los galpones, se acumula en las camas de estas y provoca infecciones, problemas respiratorios, lesiones oculares y reducción de peso e incluso la muerte de aves de postura y engorde, lo que afecta mucho a la industria avícola”.
Así lo explica el ingeniero agroindustrial John Édison Bastidas Marín, magister en Ingeniería Ambiental de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Palmira, y agrega que “la red neuronal funciona como una neurona humana, tenemos las variables con las que se entrena la red, se ingresan los datos y esta aprende, analiza y procesa la información”.
Al realizar redes neuronales que estiman las emisiones descontroladas de NH3 en los galpones se podría reducir hasta un límite tolerable tanto para los animales como las personas que laboran en estos sitios.
Buscando reducir dichas emisiones, entre 2019 y 2020 el magíster evaluó diferentes algoritmos para ver cuál se adaptaba más a la red neuronal, luego la programó para analizar las variables ambientales de temperatura, humedad relativa, pH y flujo de aire, y los factores de operación de densidad, tiempo de acumulación de estiércol, consumo de proteína, raza de las aves, tipo de ventilación, galpón y camas.
Según Gonzalo Moreno, presidente de la Federación Nacional de Avicultores de Colombia (Fenavi), en 2020 la producción avícola fue de 1,6 millones de toneladas de pollos y 16.600 millones de unidades de huevos. Este crecimiento en la producción avícola genera un aumento en las emisiones de gases, efluentes y residuos sólidos contaminantes, de ahí que sea una problemática ambiental y un reto que a futuro las empresas deben resolver con todos los mecanismos y herramientas posibles.
Predicción confiable
Con la información proporcionada por las redes neuronales se sabría con mayor certeza qué flujo de viento/ventilación se debe utilizar en los galpones que mantienen temperaturas específicas, con el fin de tener la menor cantidad posible de emisiones de NH3, además de facilitar el diseño y las construcción de los galpones avícolas para sistemas de postura y ceba.
Desde el panorama ambiental, “aunque el amoniaco no es considerado como un gas de efecto invernadero, sí tiene incidencia sobre la acumulación de dióxido de nitrógeno, el cual aporta mucho a este fenómeno; además puede generar acidificación del suelo y del agua”, explica el investigador.
Cuando las personas deben soportar este gas descontrolado y su olor pueden tener mareos, malestar general, problemas respiratorios y oculares; incluso las casas o predios ubicados cerca de los galpones tienen el riesgo de desvalorizarse porque “nadie quiere vivir al lado de un lugar que mantiene esos olores”.
Al probar las redes neuronales con datos exactos de algunos galpones avícolas, el investigador logró que tuvieran un coeficiente de correlación estadística de 0,99 (un 95 % de efectividad), es decir que “la red es confiable en la predicción de estas emisiones y abre una agenda futura para la optimización y el diseño de ambientes controlados mediante el aprendizaje de máquinas basadas en dichas redes”, afirma el magíster Bastidas.
También, serviría para futuros trabajos de automatización, ya que la red se podría conectar, por ejemplo, a un arduino –placa electrónica con hardware y software incluido– o a tecnologías que aumenten o disminuyan la velocidad de ventilación de los galpones, entre otras opciones.
El investigador resalta que el tipo de alojamiento para las aves, las prácticas de manejo de estiércol, las condiciones climáticas y de operación inciden en la cantidad de emisiones de NH3 liberadas al ambiente, por lo que la red neuronal también depende del trabajo y cuidado de los galpones.
Así mismo, recomienda “seguir realizando futuras investigaciones que orienten el uso de las redes neuronales hacia la automatización mediante el uso del sistema arduino y de efectores (una especie de mecanismo que determina el funcionamiento de un sistema) para controlar las variables de operación avícola”.
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