Target: studentesse e studenti di CdS triennali
Lingua: ita
Il corso appartiene ad una serie?: No
Breve Descrizione:

Vuoi scoprire come sensori, robot e intelligenza artificiale stanno rivoluzionando gli allevamenti? Dal GPS ai robot di mungitura: il futuro della zootecnia è digitale.

Scopri le tecnologie del Precision Livestock Farming per un allevamento più intelligente, etico e sostenibile.

La zootecnia del futuro è già realtà: sensori indossabili, telecamere, robot e software stanno trasformando il modo in cui vengono allevati e monitorati gli animali. Questo MOOC offre una panoramica completa sul Precision Livestock Farming (PLF), un approccio innovativo che unisce efficienza produttiva, benessere animale e sostenibilità ambientale. 

Il corso offre una panoramica completa delle tecnologie digitali applicate alla zootecnia, fornendo agli studenti le competenze per comprendere come queste innovazioni possano migliorare l'efficienza produttiva, garantire il benessere degli animali e promuovere la sostenibilità. Attraverso una combinazione di teoria e pratica, i partecipanti esploreranno strumenti tecnologici avanzati come sensori, robot, intelligenza artificiale e software gestionali, ottenendo una preparazione completa sul Precision Livestock Farming (PLF).

Informazioni Base:

Attraverso 12 moduli brevi e interattivi, guidati da docenti e ricercatori esperti, scoprirai il funzionamento delle principali tecnologie digitali applicate agli allevamenti, dalle più comuni (accelerometri, GPS, robot di mungitura) alle più avanzate (computer vision, termografia, bioacustica). Non solo strumenti, ma anche prospettive etiche e gestionali: come utilizzare i dati raccolti? Quali implicazioni hanno le nuove tecnologie per la vita degli animali, per gli allevatori e per i consumatori?

Il percorso è articolato in 12 moduli, ciascuno con videolezioni, esempi pratici, grafici e casi applicativi:

  1. Introduzione alla PLF

  2. Tipologie di sensori nella PLF

  3. On-animals sensor: Accelerometri

  4. GPS

  5. Sensori di prossimità

  6. Computer vision e tracking

  7. Termocamere e termografia

  8. Bioacustica e microfoni ambientali

  9. Introduzione ai Robot di Mungitura

  10. Robot di mungitura - approfondimento

  11. Sistemi di raffrescamento e stress da caldo

  12. Software di stalla e gestione dei dati

Risultati Attesi:

Cosa imparerai

  • Comprendere i principi della Precision Livestock Farming e i suoi pilastri (efficienza, benessere, sostenibilità)

  • Conoscere i diversi tipi di sensori (on-animal, off-animal e ambientali) e le loro applicazioni pratiche

  • Interpretare i dati raccolti da accelerometri, GPS, sensori di prossimità, robot di mungitura e software gestionali

  • Valutare l’impatto delle tecnologie digitali su salute, produttività e benessere degli animali

  • Riflettere sulle implicazioni etiche e sulle prospettive future della zootecnia digitale

  • Essere in grado di applicare i dati raccolti dai sensori per ottimizzare la gestione dell'allevamento, monitorare il benessere animale, e prendere decisioni gestionali più informate.

Strategia di valutazione:

Ogni modulo include quiz a risposta multipla per verificare la comprensione degli argomenti trattati. I quiz sono distribuiti alla fine di ogni modulo, con una valutazione sommativa che permette agli studenti di monitorare il proprio progresso.

Ogni quiz avrà domande pratiche che metteranno alla prova la capacità degli studenti di applicare le conoscenze apprese (es. come interpretare i dati da sensori o identificare segnali di stress animale tramite termocamere).

Attività Base:

Quiz a risposta multipla per verificare la comprensione degli argomenti trattati nel corso. 

Prerequisiti:

Una conoscenza di base delle scienze veterinarie, della zootecnia o delle tecnologie digitali è utile, ma non essenziale. Il corso è progettato per essere accessibile anche a chi è nuovo nel campo del Precision Livestock Farming.

Livello EQF: EQF Level 2
ISCED-F: 08 Agriculture, forestry, fisheries and veterinary
Categoria: Transdisciplinarità
SDGs: INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
Docenti:

Laura Ozella

Clara Bordin

Ilaria Carpenè

Edoardo Fiorilla

Marco Meinardi

Carico Lavoro Totale (in ore/settimana): 6
Numero settimane del corso: 1
Contatti:

laura.ozella@unito.it

clara.bordin@unito.it

ilaria.carpene@unito.it

edoardo.fiorilla@unito.it

marco.meinardi@unito.it

Per problemi tecnici:

edvancedeh@unito.it