El método de sexado de pollitos ofrece precisión y escalabilidad

En los últimos años, la industria avícola ha mostrado un creciente interés en determinar el sexo de los pollitos recién nacidos, de modo que las aves puedan clasificarse en grupos separados para su crianza. Sin embargo, al nacer, determinar el sexo exacto de los pollitos es difícil, ya que ambos sexos presentan características similares hasta aproximadamente el mes de edad.

Tradicionalmente, la determinación del sexo de los pollitos se ha basado en el examen de las plumas y la cloaca, pero estos métodos tienen una baja precisión debido al error humano y la variabilidad entre operadores, y pueden requerir años de capacitación. Recientemente, investigadores han explorado otros métodos para examinar la anatomía interna de los pollitos, pero se ha comprobado que su eficacia es limitada.

Un grupo de investigadores en Tailandia estudió recientemente un novedoso método para la determinación del sexo de pollitos que integra la Tomografía de Coherencia Óptica (OCT) y el aprendizaje profundo para permitir una determinación del sexo no invasiva y de alta resolución. La OCT proporciona una visualización a escala micrométrica de las estructuras cloacales, lo que permite una diferenciación precisa entre pollitos machos y hembras basándose en marcadores anatómicos internos.

Estos investigadores describieron su enfoque en una edición reciente de Poultry Science .

El sistema de imágenes OCT captura imágenes de alta resolución de las estructuras del tejido cloacal, proporcionando información anatómica detallada para su clasificación. Experimentos de laboratorio y de campo demostraron que estas imágenes proporcionaban suficiente detalle para una diferenciación precisa del sexo. El sistema OCT fue diseñado para ofrecer portabilidad, rentabilidad y un tamaño compacto, lo que lo hace ideal para aplicaciones de campo.

Para minimizar el error humano y la dependencia de personal calificado, los investigadores integraron OCT con visión artificial y técnicas de aprendizaje profundo para automatizar el paso de clasificación.

Su método logró una precisión del 79%, comparable a la determinación tradicional del sexo por ventilación, pero con ventajas adicionales de automatización, menor tiempo de procesamiento y escalabilidad para criaderos de alto rendimiento.

Los investigadores observaron que las imágenes obtenidas mediante OCT fueron cruciales para distinguir sutiles diferencias entre las cloacas de machos y hembras. Además, este método no invasivo ofrece una alternativa fiable a la determinación del sexo por cloaca, reduciendo el riesgo de error y la necesidad de personal cualificado. Dado que este proceso puede automatizarse, tiene importantes implicaciones para la escalabilidad y la eficiencia en la avicultura.

 

El artículo completo, “Automated chick gender determination using optical coherence tomography and deep learning”, se puede encontrar en Poultry Science y en línea aquí .