"DESAFIOS Y OPORTUNIDADES CON PYTHON Y PENSAMIENTO COMPUTACIONAL"

EL FUTURO DIGITAL DE LA PRODUCCION ANIMAL

LA CONVERGENCIA DE PYTHON Y EL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL EN LA PRODUCCIÓN ANIMAL

Considero que el pensamiento computacional y Python tendrán un papel cada vez más relevante en el campo de la Producción Animal:

👉El pensamiento computacional puede ofrecer un marco estructurado para abordar problemas complejos mediante la descomposición, el reconocimiento de patrones y la abstracción.   👉Por su parte, Python como una herramienta pragmática, puede implementar algoritmos eficientes para resolver problemas específicos, como la optimización de recursos en granjas o el monitoreo del Bienestar animal. La combinación de ambos brindaría una oportunidad única para innovar y mejorar la eficiencia en este campo.

El mayor desafío podría ser la brecha entre el conocimiento teórico y la aplicación práctica en la Producción Animal. Muchas veces, los conceptos abstractos de programación no parecen tener una aplicación directa en el terreno. Sin embargo, una vez que se comienza a ver la correlación, como el uso de sensores y la recopilación de datos para análisis, todo empieza a tener sentido.

 DEL CURRICULO A LA GRANJA: IMPLEMENTACION  PRACTICA Y EDUCATIVA

Python podría usarse para desarrollar un sistema de monitoreo en tiempo real que evalúe las condiciones del hábitat animal, como la temperatura, la humedad y el acceso a alimentos. Al correlacionar estos datos con indicadores de bienestar animal, se podrían hacer ajustes automáticos para optimizar las condiciones del entorno, resultando en una mejor Producción y Bienestar animal.

Finalmente, mencionar que la integración de conceptos de pensamiento computacional sobre la Producción Animal, podría realizarse de manera gradual en la formación universitaria. Podría empezarse con ejercicios básicos de resolución de problemas y análisis de datos, para luego avanzar hacia proyectos más complejos que involucren la programación y el análisis de sistemas. De esta forma, los estudiantes podrán apreciar la importancia y la utilidad de estos conceptos, preparándolos mejor para los desafíos que enfrentarán en el campo.

APLICACION PRACTICA

Un escenario simple en el que Python podría ser útil en el campo de la producción animal, seria el siguiente: 

Supongamos que queremos monitorear el peso de una rebaño de ganado para asegurar su crecimiento adecuado y bienestar general. Podríamos utilizar Python para analizar los datos recopilados y generar alertas en caso de que se detecten problemas potenciales.

Ejemplo de script en Python para monitorear el peso del ganado

import matplotlib.pyplot as plt

# Datos de ejemplo: pesos del ganado en diferentes semanas

pesos_semana_1 = [400, 405, 390, 420, 410]

pesos_semana_2 = [405, 410, 400, 425, 415]

pesos_semana_3 = [410, 415, 405, 430, 425]

pesos_semana_4 = [415, 420, 410, 435, 430]

# Calcular el peso promedio de la manada cada semana

def calcular_peso_promedio(pesos):

    return sum(pesos) / len(pesos)

# Generar alertas si el peso promedio disminuye

def generar_alertas(pesos_anteriores, pesos_actuales):

    peso_promedio_anterior = calcular_peso_promedio(pesos_anteriores)

    peso_promedio_actual = calcular_peso_promedio(pesos_actuales)

    if peso_promedio_actual < peso_promedio_anterior:

        print(f"Alerta: El peso promedio ha disminuido de {peso_promedio_anterior} a {peso_promedio_actual}")

# Calcular y mostrar las tendencias de peso

pesos_semanales = [pesos_semana_1, pesos_semana_2, pesos_semana_3, pesos_semana_4]

pesos_promedio = [calcular_peso_promedio(pesos) for pesos in pesos_semanales]

for i in range(1, len(pesos_semanales)):

    generar_alertas(pesos_semanales[i-1], pesos_semanales[i])

# Graficar los resultados

plt.plot(pesos_promedio)

plt.xlabel('Semana')

plt.ylabel('Peso Promedio (kg)')

plt.title('Tendencias en el Peso Promedio del Ganado')

plt.show()

Conclusión:

Este código es un ejemplo simple que utiliza datos de peso del ganado durante cuatro semanas. Calcula el peso promedio del rebaño cada semana y genera una alerta si el peso promedio disminuye en comparación con la semana anterior. También gráficas estas tendencias para una visualización más clara.

Por supuesto, este es un ejemplo muy básico. En una aplicación real, se podría recoger datos de sensores en tiempo real, almacenarlos en una base de datos y utilizar algoritmos más avanzados para el análisis.