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modelo.h5 Y M C K C K C+Y S/D BAL Y M C K 0 BAL 80% 40% Y M C Process Lin+ K 99% C+M 98% S/D 97% BAL 95% Y 90% M 80% C K 75% 0 70% 60% 50% BAL 80% 40% 40% Y M 30% C 25% K 20% K 5% 4% 3% 2% 10% S/D 5% 3% BAL Y 2% M 1% C K 0/100% 1P Times 0.5P 2P Times 4P 0 Times Times 0.5 P Times 1 P Times 2 P Times 4 P Times BAL 80% 40% Y M C K M+Y S/D BAL Y M C K 1/17 C
Generación del modelo Figura 6.
(Tensor Flow + Keras) model tfl ite Información de
spectral_data .csv
pantalla de la
aplicación móvil
Toma de espectros Implatación con una lista de
(Android app) identificación de

Figura 5. Proceso de obtención de un modelo muestras.
de predicción NIRS para su implantación en un Figura 7. Espectros en pantalla de muestras de leche.
teléfono Android
de manera simultánea. Para ello se abre la porcentaje son: Grasa: 3.74; Proteína: 3.20;
radas con los valores de la incertidumbre aplicación en el Android donde se pueden Lactosa: 4.68; ESM: 8.62.
proporcionados por los métodos de refe- seleccionar las muestras sobre las que se
rencia (0,12; 0,10; 0,24 y 0,24 para grasa, van a aplicar los modelos de predicción CONCLUSIONES
proteína, lactosa y ESM, respectivamente). para obtener los resultados de lactosa, Dados los resultados obtenidos, se puede
grasa, proteína y ESM, siempre y cuando a rmar que el uso de un modelo de pre-
APLICACIÓN MÓVIL la visualización de los espectros se haya dicción NIRS basado en redes neuronales,
Para permitir que los modelos se usen en considerado adecuada, ya que, al realizar el aplicado a los datos espectrales NIR pro-
una aplicación de Android, el archivo binario diseño y desarrollo de esta aplicación móvil, porcionados por un sensor NIRS portátil,
que contiene la topología de la red neuronal se introdujo la posibilidad de ver la lista de los valores de la predicción de la calidad
y los pesos, fue convertido al formato Tensor muestras analizadas, así como seleccionar química en muestras de leche fresca de
Flow Lite (.t ite). Google describe Tensor la opción de ver los espectros NIRS. vaca, se pueden correlacionar con éxito
Flow Lite (Google Inc., 2019), como “la so- • Preprocesamiento y geolocalización. con los datos de referencia.
lución para ejecutar modelos de aprendizaje Se pueden seleccionar varios espectros La aplicación móvil desarrollada podría
automático en dispositivos móviles”. pertenecientes a una muestra o diferen- convertirse en una herramienta útil que
La aplicación ha sido desarrollada con tes muestras de una misma explotación permitirá obtener una estimación in situ y
sencillez, teniendo en cuenta que los usua- lechera, con el n de promediarlos y añadir en tiempo real de parámetros de control
rios nales no serán profesionales de tec- información adicional que pueda resultar de de calidad química de la leche en cada vaca
nología de la información y comunicación utilidad, para su correcto almacenamiento de forma individual. Como consecuencia,
(TIC). El proceso para obtener un modelo y posterior procesamiento. decisiones sobre cambios de manejo para
de predicción NIRS para su implantación • Análisis y estimación. Se ha incorpo- optimizar el proceso de producción de leche,
en un teléfono Android, se resume a modo rado un modelo que permite estimar los se podrían tomar en tiempo real a nivel de
de esquema en la gura 5. parámetros de calidad química requeridos. granja, evitando posibles sanciones por pro-
El ujo de las operaciones a seguir para • Generación de informes. Adicional- blemas de calidad y reducción de tiempos
llevar a cabo el análisis de una muestra de mente, se cuenta con una impresora por- de respuesta con respecto a otros enfoques
leche con un dispositivo móvil, directa- tátil que permite la generación e impresión para aplicaciones NIRS fuera de línea o basa-
mente en una explotación ganadera podría de informes in situ, para poder entregarlos dos en la nube. Esta aplicación está abierta
describirse como se resume a continuación. al responsable de la explotación. a la incorporación de nuevos modelos para
• Análisis de la muestra de leche en el En la gura 6, se muestra como ejemplo dar soporte a otros sensores NIRS portátiles
sensor NIRS portátil para obtener los una lista de espectros que se pueden cli- o a otros parámetros, además de permitir la
datos espectrales. quear para mostrar y gestionar. En la gura 7 mejora de los modelos actuales con la inclu-
• Conectar el sensor NIRS al teléfo- que se muestra a continuación, se visualizan sión de nuevas muestras de leche. También
no móvil mediante un puerto USB para en la pantalla del dispositivo móvil espectros podría ser transferido a otros dispositivos
descargar la información espectral. Se de leche cruda de diferentes muestras que móviles que ejecuten el sistema operativo
permite la conexión directa al dispositivo previamente habían sido analizadas y que de Apple (iOS). Esta aplicación, de nitiva-
móvil, utilizando el protocolo USB OTG. fueron seleccionadas, tal y como se muestra mente abre nuevas posibilidades en gestión
Esta característica posibilita la apertura de en la gura anterior. En la aplicación móvil se ganadera de precisión. 
los archivos generados por el instrumento pueden ver los resultados de la predicción
NIRS, en formato CSV, y su incorporación de una muestra de leche, junto con los datos Este estudio fue co nanciado por el Proyecto español RTA2015-
a la aplicación para su posterior análisis. de geolocalización de la explotación. Para 00020-C02-01 del INIA; el proyecto PCTI 2018–2020 (GRUPIN:
• Visualización. Una vez que los datos esta muestra en concreto, los resultados IDI2018-000237) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional
han sido cargados en el dispositivo, se de referencia obtenidos por el Laboratorio (FEDER).
Para consultar las referencias bibliográ cas puede escribir
pueden visualizar uno o varios espectros Interprofesional Lechero de Asturias en a broza@serida.org
Marzo / Abril 2020 MUNDO GANADERO 31