Progetto LEO: uno strumento chiave per la zootecnia del futuro

I complessi temi che la zootecnia deve affrontare sono oramai ben chiari: adattamento al cambiamento climatico, mitigazione dell’impatto ambientale, benessere animale, riduzione dell’uso di antimicrobici, tutela delle biodiversità e intensificazione sostenibile per alimentare una popolazione mondiale in crescita continua e costante. Meno chiari e ancora in piena discussione le possibili strategie per affrontare questi temi e sostenere la transizione ecologica dell’allevamento.

Una cosa, tuttavia, è accertata da tempo: che la disponibilità dati e informazioni è il punto di partenza per qualsiasi soluzione efficace.

Su questa base è nato il Progetto LEO (Livestock Enviroment Opendata), finanziato dalla sottomisura 16.2 del PSRN 2014-2022, che ha costruito la più ampia e completa banca dati sulla zootecnia in Italia e che è una fra le più grandi d’Europa.

L’obiettivo del progetto è stato raggiunto grazie ad un partenariato guidato dall’Associazione Italiana Allevatori e composto dagli Istituti Zooprofilattici Sperimentali “G Caporale” dell’Abruzzo e del Molise (IZSAM), gestore della Banca Dati Nazionale (BDN), e “T. Rosati” dell’Umbria e delle Marche (IZSUM), dalle Università di Palermo, della Tuscia e Cattolica del Sacro Cuore, dagli enti di ricerca Lazzaro Spallanzani e ConSDABI, e da una società privata esperta nel campo informatico e degli open data (Blu Arancio spa).

Innanzitutto, sono stati individuati e descritti i parametri zootecnici più informativi: nel dettaglio, oltre 50 nuovi parametri zootecnici e 27 parametri sanitari su grandi e piccoli ruminanti, equidi, suini, avicoli, cunicoli, su specie ittiche e api. Di questi, 26 parametri zootecnici e 12 parametri sanitari sono stati validati e raccolti su larga scala a livello nazionale.

Infatti, oltre 19.000 aziende zootecniche hanno partecipato al progetto e aperto le loro stalle ai tecnici specializzati nella raccolta delle informazioni. L’ampia adesione all’iniziativa non solo conferma la validità degli obiettivi di LEO, ma evidenzia anche la volontà degli allevatori di partecipare attivamente alla risoluzione delle problematiche del settore zootecnico e di promuovere una gestione trasparente delle loro stalle.

Il progetto ha raccolto dati in maniera diretta e, attraverso modalità di collaborazione applicativa, ha acquisito informazioni residenti in altre banche dati (ad esempio la Banca Dati Zootecnica Nazionale – BDN, i dati meteoclimatici dell’Aeronautica Militare, i dati dei Controlli Funzionali, etc).

Anche grazie a queste collaborazioni, le dimensioni raggiunte dal database LEO sono impressionanti: circa 5 miliardi di dati zootecnici raccolti su oltre 20 milioni di animali.

Immagine 1: Progetto LEO. Classificazione dei dati raccolti e interconnessi tra di loro.

Nel database è anche ben documenta la biodiversità zootecnica italiana riconosciuta come un hot spot (punto caldo) di diversità genetica a livello mondiale. In LEO sono presenti animali di 105 razze autoctone e/o a limitata diffusione: nel dettaglio, 31 razze bovine, 34 razze caprine e 40 razze ovine.

Tra le novità messe in campo dal progetto, rilevante è il sistema di collegamento tra i 12 laboratori di analisi del latte del Sistema Allevatori che permette, attraverso il cloud, di archiviare in maniera massiva i dati grezzi prodotti dagli strumenti MIR, che fino a oggi venivano cancellati. Questi dati sono molto interessanti perché hanno un elevatissimo valore informativo, contenendo, virtualmente, tutte le informazioni possibili sul latte.

Ad oggi LEO dispone di oltre 50 milioni di tracce spettrali sui campioni di latte di singoli animali in produzione nelle stalle del nostro paese, rappresentando un unicum a livello europeo e mondiale.

Tuttavia, raccogliere e archiviare un così elevato numero di dati sarebbe inutile se gli stessi non fossero accurati e attendibili. Proprio per garantire accuratezza e precisione LEO ha ben due livelli di controllo: il primo livello verifica la correttezza formale dell’informazione (ad esempio verifica che il dato sia composto da numeri interi e decimali se si tratta di kg di latte prodotto) mentre il secondo, più sofisticato, richiede il confronto con i dati archiviati e verifica la correttezza logica e biologica dell’informazione (ad esempio la data di parto di una bovina non può precedere la data di fecondazione). L’insieme dei due livelli di controllo garantisce la qualità, e soprattutto la comparabilità, dell’informazione a tutti i livelli, dal singolo soggetto, alla razza di appartenenza, all’allevamento, fino all’area geografica in cui è localizzato l’allevamento.

Tutti i dati raccolti e archiviati sono resi disponibili da LEO in diverse modalità accessibili attraverso il sito web www.leo-italy.eu. Innanzitutto, i dati sono disponibili in modalità Open, ovvero aperti a tutti. Ovviamente i dati open sono anonimizzati e non contengono informazioni sensibili per la privacy. I dati open sono consultabili attraverso tabelle statistiche e grafici di facile lettura e interpretazione. Per gli utenti più esperti, che desiderano eseguire direttamente elaborazioni e analisi, i dati open possono ottenuti scaricando file già pronti all’uso e disponibili per singolo parametro e mese di raccolta. Inoltre, i dati possono essere accessibili e navigati anche dalle macchine, ovvero scaricati autonomamente da computer collegati in rete e adeguatamente programmati, senza il continuo intervento umano (il cosiddetto sistema machine to machine).

Ma ancora più importante, i dati sono resi disponibili agli allevatori e ai loro consulenti in maniera diretta. Compilando un semplice modulo di richiesta viene abilitato il software Si@Lleva, – gratuitamente scaricabile dal sito www.sialleva.it – a ricevere i dati raccolti nella propria stalla, organizzati per essere utilizzabili dai principali software gestionali.

Tra i servizi innovativi creati grazie ai dati raccolti dal progetto LEO, l’allerta THI è utile per evitare lo stress termico particolarmente pericoloso nelle femmine lattifere in produzione. Grazie alle previsioni di temperatura e umidità fornite dalla collaborazione con il servizio meteorologico dell’aeronautica Militare, LEO calcola l’indicatore THI – un indicatore di stress per i bovini riconosciuto a livello mondiale – per ciascuna stalla e invia sull’applicazione “Si@Lleva- mobile” dell’allevatore un allarme se i valori indicano il rischio di superare valori critici per gli animali (THI superiore a 80).

Oltre a questo, LEO ha supportato lo sviluppo sensori di ultima generazione, che non richiedono alimentazione elettrica o connessione di rete, da collocare nella stalla con lo scopo di mantenere monitorati i valori di THI interni all’allevamento, non sempre adeguati nonostante la presenza dei sistemi di raffrescamento.

LEO anche è aperto alla collaborazione con altri progetti di ricerca su temi di interesse zootecnico. Ad esempio, la collaborazione con il progetto Sebastien (www.sebastien-project.eu) sta portando alla creazione di una serie di servizi futuristici. Integrando i dati satellitari con i dati sugli animali è stato possibile sviluppare modelli predittivi sulla qualità del pascolo e sul carico ottimale in funzione del numero di animali presenti. La disponibilità di dati sulla presenza di casi di Blue Tongue (febbre catarrale dei ruminanti), collegati ai dati climatici, alla localizzazione delle aziende e alla dimensione delle greggi ha permesso di sviluppare mappe di rischio di infezione per la regione Sardegna.

Ma ancora, la disponibilità dei valori di cellule somatiche differenziali distinte per classe (linfociti, macrofagi, polimorfonucleati) misurate a cadenza mensile, aggiunto al numero di cellule somatiche totali, ha permesso di sviluppare protocolli per l’applicazione della “asciutta selettiva” nelle aziende di bovini da latte. Una pratica di profilassi contro la mastite innovativa che permette la riduzione dell’uso di antimicrobici fino al 30-40%, con evidenti risparmi per gli allevatori e benefici per gli animali e per l’ambiente.

Tirando quindi le somme, oggi finalmente il nostro Paese, in cui le produzioni zootecniche rivestono un ruolo chiave nel settore agroalimentare e contribuiscono positivamente alla bilancia commerciale, si è dotato di uno strumento innovativo per aiutare la transizione verso modelli produttivi rispettosi dell’ambiente e del benessere degli animali compiendo un passo efficace per la realizzazione dell’Obiettivo One-Health (salute unica: ambiente, animali, uomo) proposto dall’agenda Europea 2030, coniugando, ovviamente, anche la necessaria sostenibilità gestionale degli allevamenti.