Net­flix, un mo­de­lo pa­ra la ga­na­de­ría

Un ex­per­to ex­pli­ca por qué las pre­dic­cio­nes que ha­ce es­ta pla­ta­for­ma on li­ne pa­ra ver pe­lí­cu­las sir­ve tam­bién pa­ra la se­lec­ción ge­né­ti­ca bo­vi­na.

Clarin - Rural - - LA PRODUCCIÓN DE CARNE -

Las ta­sas anua­les de me­jo­ra ge­né­ti­ca ani­mal po­drían, al me­nos, du­pli­car­se en los pró­xi­mos años me­dian­te el uso de in­for­ma­ción mo­le­cu­lar y de al­go­rit­mos pre­dic­ti­vos ins­pi­ra­dos en la in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial y las cien­cias in­for­má­ti­cas, co­mo los que usa la ca­de­na de vi­deo on­li­ne Net­flix. Es­tos he­rra­mien­tas son una reali­dad en bo­vi­nos de le­che y rá­pi­da­men­te po­drían ex­ten­der­se a otros.

Así lo afir­mó Da­niel Gia­no­la, in­ves­ti­ga­dor de la Uni­ver­si­dad de Wis­con­sin, EE.UU., du­ran­te el 37º con­gre­so de la Aso­cia­ción Ar­gen­ti­na de Pro­duc­ción Ani­mal, que se reali­zó ha­ce po­cos días en Bue­nos Ai­res. Gia­no­la, uno de los es­pe­cia­lis­tas mun­dia­les más re­co­no­ci­dos en me­jo­ra­mien­to ge­né­ti­co ani­mal y me­to­do­lo­gía es­ta­dís­ti­ca, pio­ne­ro en pro­po­ner al­go­rit­mos de apren­di­za­je au­to­má­ti­co co­mo mo­de­lo de pre­dic­ción, ha­bló del uso de in­for­ma­ción mo­le­cu­lar me­dian­te mé­to­dos es­ta­dís­ti­cos no tra­di­cio­na­les.

“El pa­ra­dig­ma vi­gen­te con­sis­te en em­plear in­for­ma­ción de ge­nea­lo­gías o de ADN usan­do un efec­to adi­ti­vo, se­gún el cual los efec­tos de los ge­nes se su­man unos a los otros sin te­ner in­ter­ac­ción. En cam­bio, nues­tra me­to­do­lo­gía no postula nin­gún mo­de­lo ni su­pues­to y tra­ta de cap­tu­rar una se­ñal sin pre­gun­tar­se su ori­gen me­ca­nís­ti­co. Son mé­to­dos que se desa­rro­llan pa­ra te­ner un buen com­por­ta­mien­to predictivo, pe­ro sin ob­je­ti­vo in­fe­ren­cial”, ex­pli­có Gia­no­la.

Se­gún el in­ves­ti­ga­dor, exis­ten áreas en las que es­ta tec­no­lo­gía se em­plea de ma­ne­ra ru­ti­na­ria. Por ejem­plo, la em­pre­sa de pe­lí­cu­las on­li­ne Net­flix usa un al­go­rit­mo de pre­dic­ción lla­ma­do “caos pro­gre­si­vo”, que tie­ne una gran ca­pa­ci­dad pa­ra pre­de­cir el gus­to de sus usua­rios por las pe­lí­cu­las, a par­tir de la mis­ma in­for­ma­ción que re­ci­be de sus clien­tes.

¿Có­mo se tras­la­da és­to a la ga­na­de­ría? “Uti­li­za­mos in­for­ma­ción ge­nea­ló­gi­ca, de efec­tos am­bien­ta­les y de mar­ca­do­res mo­le­cu­la­res so­bre las ani­ma­les que nos in­tere­san por sus ca­rac­te­rís­ti­cas pro­duc­ti­vas y, a par­tir de ello, desa­rro­lla­mos mo­de­los que apren­den cuán­tos li­tros de le­che pro­du­ce una va­ca por día, sin en­ten­der por qué imi­tan el sis­te­ma y lo emu­lan en con­di­cio­nes hi­po­té­ti­cas si­mi­la­res a los ac­tua­les”.

Gia­no­la ad­vir­tió que es­tas téc­ni­cas aún no se apli­can de ma­ne­ra ru­ti­na­ria en ge­né­ti­ca ani­mal y ve­ge­tal, pe­ro sí en ca­sos par­ti­cu­la­res, co­mo en el cul­ti­vo de maíz. Otra área de desa­rro­llo es la me­di­ci­na per­so­na­li­za­da: en la Uni­ver­si­dad de Chica­go uti­li­zan in­for­ma­ción me­ta­bó­li­ca de ADN con un ca­pa­ci­dad pre­dic­ti­va muy su­pe­rior a otros mé­to­dos pa­ra pre­ve­nir en­fer­me­da­des y ana­li­zar po­si­bles tra­ta­mien­tos.

“En ga­na­do le­che­ro se es­ti­ma que la ta­sa anual de me­jo­ra­mien­to ge­né­ti­co se du­pli­ca con el uso de in­for­ma­ción mo­le­cu­lar con ca­sos par­ti­cu­la­res de es­tos al­go­rit­mos, aun­que en la prác­ti­ca he­mos en­con­tra­dos ta­sas mu­chos más al­tas”, se­ña­ló el in­ves­ti­ga­dor, y agre­gó que la in­dus­tria ab­sor­be de ma­ne­ra muy rá­pi­da es­te ti­po de he­rra­mien­tas de me­jo­ra­mien­to.

“La in­dus­tria de la ge­né­ti­ca ani­mal en bo­vi­nos de le­che ha cam­bia­do drás­ti­ca­men­te con el uso de es­tas tec­no­lo­gías de me­jo­ra­mien­to ani­mal. Por ejem­plo, el uso ma­si­vo de mar­ca­do­res mo­le­cu­la­res fue ab­sor­bi­do muy rá­pi­do por la in­dus­tria y hoy, pa­ra te­ner un mer­ca­do ge­né­ti­co com­pe­ti­ti­vo en ga­na­do Ho­lan­do, ne­ce­sa­ria­men­te hay que rea­li­zar eva­lua­cio­nes ge­né­ti­cas. EE.UU., Ca­na­dá, Ho­lan­da, Aus­tra­lia y Ale­ma­nia do­mi­nan el mer­ca­do de se­men y em­brio­nes, y to­dos uti­li­zan los ge­nes eva­lua­dos ge­nó­mi­ca­men­te, y en eso los al­go­rit­mos par­ti­ci­pan co­mo una he­rra­mien­ta de me­jo­ra­mien­to ge­né­ti­co”.

Ade­más, las tec­no­lo­gías se es­tán ha­cien­do son más eco­nó­mi­cas: “El costo de los mar­ca­do­res mo­le­cu­la­res ha si­do aba­ti­do con­sis­ten­te­men­te. An­tes, se­cuen­ciar el ge­no­ma hu­mano cos­ta­ba 75 mi­llo­nes dó­la­res, y hoy me­nos de mil. En EE.UU., un chip con 800.000 mar­ca­do­res mo­le­cu­la­res cues­ta me­nos de 200 dó­la­res. De ma­ne­ra que los cos­tos son in­sig­ni­fi­can­tes”.

Por otra par­te, Gia­no­la con­clu­yó: “La glo­ba­li­za­ción creó una fa­mi­lia de in­ves­ti­ga­do­res que in­ter­cam­bia­mos in­for­ma­ción de ma­ne­ra efec­ti­va. Los co­no­ci­mien­tos es­tán dis­po­ni­bles pa­ra to­dos. En Ar­gen­ti­na, Uru­guay y Bra­sil es­tán en el mis­mo ni­vel que en EE.UU. y Eu­ro­pa”. t

Clá­si­co. Ke­vin Spa­cey pro­ta­go­ni­za “Hou­se of Cards”, se­rie re­fe­ren­te de Net­flix. Esa pla­ta­for­ma usa un sis­te­ma de pre­dic­ción lla­ma­do “caos pro­gre­si­vo” pa­ra sa­ber qué quie­ren ver sus clien­tes.

De pe­lí­cu­la. El ar­gen­tino Da­niel Gia­no­la (arri­ba) in­ves­ti­ga­dor de la Uni­ver­si­dad de Wis­con­sin, EE.UU., ex­pli­có su teo­ría en Bue­nos Ai­res.

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