El proyecto de innovación del grupo operativo QLUNICO, creado en 2024, nació con el objetivo de desarrollar un dispositivo (hardware más software) universal que se integre a cualquier tipo de carro mezclador, revolucionando la forma en que se gestiona la nutrición del ganado, incorporando la vanguardia del quantum machine learning (qML) para analizar y optimizar los procesos de alimentación y, por ende, mejorar la producción lechera.
Este proyecto se fundamenta en el desarrollo de un prototipo que se montará en dos carros mezcladores pertenecientes a ganaderías que producen leche de valor añadido y que se conectará en modo plug and play con sensores existentes y que recolectará de forma autónoma los datos, para monitorizar de forma precisa, fidedigna y en tiempo real la mezcla unifeed y la distribución de alimentos, minimizando las desviaciones actuales entre ración teórica diseñada y ración real preparada y consumida.
Vienen trabajando desde entonces en el proyecto sus socios, actores relevantes en los sectores agroalimentario y tecnológico en Galicia:
- CLUN Cooperativa Rural Galega: la mayor cooperativa lechera de Galicia.
Productores de marcas como Clesa, Feiraco y Únicla, apuestan por la innovación, la calidad y la sostenibilidad en toda su cadena de valor, lidera la transformación del sector lácteo gallego. - ALDABA: especialistas en consultoría tecnológica desde 2003.
Aportan su know-how en sistemas de información, innovación digital y análisis avanzado de datos, siendo clave en la integración tecnológica del proyecto.
Además, en el proyecto participa Ganadería Casal Vilar, como colaborador, y se cuenta con las subcontrataciones de:
- ITG Centro Tecnológico: que aporta el conocimiento y la infraestructura necesaria para desarrollar y validar modelos de QML que puedan manejar la complejidad y volumen de los datos generados.
- Centro de Investigaciones Agrarias de Mabegondo (CIAM-Agacal): para la integración y análisis de datos externos, garantizando el acceso a una amplia base contrastada de datos agrícolas, incluyendo variables ambientales y análisis de suelos.
- Medrar Innovation Office: agente de innovación que permite hibridar y favorecer el flujo de conocimiento entre end-users y desarrolladores tecnológicos y la implementación de las soluciones.
Hasta la fecha y, en cuanto a la fase de Desarrollo del Prototipo, el consorcio QLUNICO ha alcanzado el desarrollo de prototipos empleando técnicas de desarrollo avanzadas y realizando pruebas de concepto en condiciones controladas para evaluar la funcionalidad, recopilación de datos y compatibilidad con diferentes modelos de carros, a través de un proceso iterativo. Asimismo, el consorcio se encuentra ejecutando el ajuste de software personalizado desarrollado para la recopilación y transmisión de datos, a través de pruebas integradas de software y hardware para la optimización del sistema completo.
La fase de Análisis de Datos y Desarrollo de Software se encuentra asimismo en progreso. Se ha llevado a cabo el desarrollo de una plataforma de datos para la integración de los datos recopilados en tiempo real, así como aquellos externos que resulten relevantes en cuanto a alimentación y producción de leche.
Asimismo, en esta fase se desarrollan e implementan algoritmos avanzados de machine learning y técnicas de análisis cuántico, y la calibración de algoritmos para maximizar la precisión y relevancia de los insights generados. Si bien esta actividad se completará en los próximos meses de ejecución del proyecto, hasta la fecha, se han obtenido resultados satisfactorios abordando como caso de uso la optimización de las raciones para minimizar costes de producción e incrementar la calidad de la leche.
Las exigencias nutricionales de los animales son clave para mantener la producción y su bienestar, y suponen la partida más importante de los gastos operativos en la gestión de cualquier ganadería. Por ello, alcanzar un perfil nutricional concreto con la máxima eficiencia económica es clave para cumplir con los objetivos de calidad y aporte energético.
La gestión de esta tarea se enfrenta a distintas dificultades, tales como:
- Variabilidad de los ingredientes: la composición nutricional (proteína, fibra, energía) del maíz o de la hierba cambia según la fecha de corte, las condiciones climáticas del año o el tiempo que lleva abierto el silo.
- Necesidades dinámicas del rebaño: los requerimientos nutricionales de las vacas varían en función de su estado fisiológico.
- Impacto de factores externos: condiciones como el estrés por calor impactan directamente en el consumo de alimento y en la eficiencia productiva de las vacas.
- El consumo real: los registros del carro mezclador pueden proporcionar datos precisos sobre el consumo real de los animales.
Para abordar esta problemática, se ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial en dos fases, simulador predictivo (digital twin) y motor de optimización, que transforma los datos brutos del carro mezclador en una recomendación estratégica diaria, con el objetivo de formular la ración de mínimo coste que cumpla con todos los requisitos productivos y nutricionales.
El proyecto, que finalizará en octubre 2026, se completará con la creación de dashboards intuitivos y reportes detallados para presentar los análisis, empleando herramientas de visualización de datos modernas; el análisis de insights y recomendaciones y la evaluación de impactos de las estrategias implementadas.
En conjunto, QLUNICO se posiciona como una iniciativa pionera con el potencial de transformar la industria lechera a través de la innovación tecnológica y el análisis avanzado de datos.
La innovación radica no solo en la capacidad técnica del dispositivo para recoger una amplia gama de datos críticos, sino también en su diseño universal, asegurando su compatibilidad con diversos modelos de carros mezcladores. Además, mediante el análisis de los datos recopilados por el dispositivo y fuentes de datos externas, se identificarán patrones y correlaciones previamente inaccesibles con la tecnología disponible en mercado, relacionando directamente la nutrición con la productividad del ganado, permitiendo a los ganaderos y a la industria tomar decisiones basadas en conocimiento , ajustando las raciones y mejorando la eficiencia de la alimentación para maximizar tanto la calidad como la cantidad de la producción lechera, modernizando las ganaderías en base a la innovación y afrontando los objetivos específicos de aumento de competitividad de las explotaciones y gestión eficiente de los recursos naturales.
Proyecto financiado por las ayudas para la ejecución de proyectos innovadores de los grupos operativos de la Asociación Europea de la Innovación (AEI), cofinanciadas en un 80% con el Fondo Europeo Agrícola de Desarrollo Rural (FEADER) en el marco del Plan estratégico de la política agraria común (PEPAC) 2023-2027 con fondos propios de la Xunta de Galicia en un 14 % y con fondos del Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación en un 6 %. La Consellería do Medio Rural es el órgano de la Administración gallega a la que le corresponde proponer y ejecutar las directrices generales en el ámbito rural, y engloba las competencias en materia de agricultura, ganadería, desarrollo rural y ordenación comarcal, estructuras rurales, industrias agroalimentarias y forestales, montes, prevención y defensa de los incendios forestales. Presupuesto total del proyecto: 139.993,49 €, Subvención:139.993,49 €.
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