MX2008001191A - Sistema y metodo para optimizar la produccion animal usando informacion del genotipo. - Google Patents

Abstract

La presente invencion se refiere a un sistema para generar valores optimizados para entradas variables a un sistema de produccion animal. El sistema incluye un motor simulador configurado para recibir una pluralidad de entradas de informacion animal y generar una proyeccion de desempeno. Al menos, una de las entradas de informacion animal es designada como una entrada variable y al menos una de las entradas de informacion animal incluye informacion del genotipo del animal. El sistema ademas incluye un motor supervisor de empresa configurado para generar un valor optimizado por al menos una entrada variable, en donde el valor optimizado es configurado para optimizar la produccion animal, basado en la informacion del genotipo del animal.

Description

SISTEMA Y MÉTODO PARA OPTIMIZAR LA PRODUCCIÓN ANIMAL USANDO INFORMACIÓN DEL GENOTIPO ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN Un sistema de producción animal, puede incluir cualquier tipo de sistema u operación utilizado en la producción de animales o productos a base de animales. Ejemplos pueden incluir granjas, ranchos, granjas acuícolas, instalaciones para reproducción animal, etc. Las instalaciones de producción animal pueden variar ampliamente en escala, tipo de animal, ubicación, propósito de producción, etc. Sin embargo, casi todas las instalaciones de producción animal pueden beneficiarse de la identificación y mejoramientos de implementación para eficiencia de producción. Mejoramientos a la eficiencia de producción pueden incluir cualquiera que resulte en resultados de producción incrementada, rendimiento proporcional mejorado de productos deseados contra productos menos deseables (por ejemplo, magro contra grasa) , y/o costos de producción reducidos. Un productor (es decir, un granjero, ranchero, especialista acuicola, etc.), en general, se beneficia de la maximización de la cantidad o calidad del producto producido por un animal (por ejemplo, litros de leche, kilos de carne, calidad de carne, cantidad de huevos, contenido nutricional de huevos producidos, cantidad de procesamiento, pelo/apariencia REF. : 189896 de pelaje/estados de salud, etc.), mientras se reduce el costo por las entradas asociadas con tal producción. Entradas ejemplares pueden incluir alimento animal, instalaciones animales, equipamiento para la producción animal, trabajo, medicina, etc. Alimentos animales son composiciones de una gran variedad de materiales o ingredientes puros. Los ingredientes se pueden seleccionar para optimizar la cantidad de cualquier nutriente dado o combinación de nutrientes en un producto de alimento animal basado en la composición de nutriente de los ingredientes usados. Cada entrada variable puede además, ser asociada con uno o más efectos de variación. Por ejemplo, por al menos cada entrada variable, un incremento en la cantidad de entrada variable se asocia con un incremento en el costo de la entrada variable. En un ejemplo especifico, la construcción de instalaciones adicionales puede estar asociada con costos de construcción, costos de financiamiento, costos de mantenimiento, etc. Adicionalmente, el incremento en la cantidad de entrada variable está asociado con un incremento en el beneficio proporcionado por la entrada variable. Regresando al primer ejemplo, la construcción de instalaciones adicionales puede estar asociada con un incremento en el número de animales que se pueden producir en la instalación, o un incremento en la cantidad de espacio disponible para cada animal que incrementará la producción de cada animal y similares .

BREVE DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN La presente solicitud se refiere a un método y sistema para usar entradas de información animal, tales como información del genotipo animal, para modificar una o más entradas variables para un sistema de producción animal. Tal sistema y método puede incluir un sistema para recibir la información del genotipo animal. Tal sistema y método puede ser configurado para pronosticar los efectos de variaciones de una o más entradas variables en base a entradas de información animal, las cuales pueden incluir información del genotipo animal y/o métricas de expresión del gen animal. La información del genotipo animal se puede utilizar para personalizar los modelos usados para generar los efectos de variación. La información del genotipo animal se puede ligar a entradas variables particulares de forma tal que los efectos de variación de las entradas pueden ser específicamente y fiablemente pronosticados. La información del genotipo animal se puede determinar en base a métodos de prueba conocidos y asociados con un animal y/o grupo de animales . Una modalidad de la invención se refiere a un sistema para generar valores optimizados para entradas variables a un sistema de producción animal. El sistema incluye un motor simulador configurado para recibir una pluralidad de entradas de información animal y generar una proyección de desempeño. Al menos una de las entradas de información animal se designa como una entrada variable y al menos una de las entradas de información animal puede incluir información del genotipo animal y/o métricas de expresión del gen animal. Por ejemplo, las entradas de información animal pueden incluir información que se refiere al nivel de expresión de uno o más genes, por ejemplo, información que se refiere a la presencia de una proteína codificada por un gen animal. Tal sistema también puede incluir un motor supervisor de empresa, configurado para generar un valor optimizado por al menos una entrada variable, en donde el valor optimizado se configura para optimizar la producción animal basado en entradas de información animal, las cuales incluyen información del genotipo animal. La optimización de producción animal puede en algunos casos, ser ligada a la optimización de la expresión de uno o más genes animales. Otra modalidad de la invención se refiere a un método para determinar valores optimizados para entradas a un sistema de producción animal. El método incluye recibir una pluralidad de entradas de información animal, en donde al menos, una entrada de información animal se designa como una entrada variable. Las entradas de información animal incluyen información del genotipo animal. El método además incluye generar al menos, una proyección de desempeño en base a las entradas de información animal y generar un valor optimizado por al menos, una entrada variable en base al menos, de una proyección de desempeño, la información del genotipo animal, y al menos un criterio de optimización. Aún otra modalidad de la invención, se refiere a un sistema de optimización de producción animal. El sistema incluye un motor de optimización configurado para recibir información del genotipo animal. El sistema además incluye un sistema para modelar la producción animal configurado para recibir entradas de información animal, que incluye al menos, una entrada variable, entrada de formulación de alimento recibido y proporcionar al menos, un resultado del modelaje al motor de optimización. El resultado del modelaje se genera en base al menos en parte, a la información del genotipo animal e incluye un valor para la entrada variable. El motor de optimización utiliza el programa de función objetivo para proporcionar una solución optimizada por al menos una entrada variable en el resultado del modelaje. Otras características y ventajas de la presente invención, llegarán a ser aparente por aquellos expertos en la técnica a partir de la siguiente descripción detallada y figuras acompañantes. Se debe entender, sin embargo, que la descripción detallada y ejemplos específicos, mientras indican modalidades preferidas de la presente invención, se proporcionan por medio de ilustración y no de limitación. Se pueden hacer muchas modificaciones y cambios dentro del alcance de la presente invención, sin apartase del espíritu de la misma, y la invención incluye todas las modificaciones.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS Las modalidades ejemplares de aquí en adelante se describirá con referencia a los dibujos acompañantes, en donde numeraciones similares representan elementos similares, y; La figura 1 es un diagrama en bloque general, que ilustra un sistema de optimización de producción animal, de conformidad con una modalidad ejemplar; La figura 2 es un diagrama en bloque general, que ilustra un supervisor de empresa para un sistema de optimización de producción animal, de conformidad con una modalidad ejemplar; La figura 3 es un diagrama de bloque general, que ilustra un simulador para un sistema de producción animal, de conformidad con una modalidad ejemplar; La figura 4 es un diagrama en bloque general que ilustra un motor de ingredientes y un formulador para un sistema de producción animal, de conformidad con una modalidad ejemplar; y La figura 5 es un diagrama de flujo que ilustra un método para la optimización de producción animal, de conformidad con una modalidad ejemplar.

DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN En la siguiente descripción, para los propósitos de explicación, se muestran numerosos detalles específicos para proporcionar una comprensión completa de la presente invención. Será evidente para un experto en la técnica, sin embargo, que las modalidades ejemplares pueden ser practicadas son estos detalles específicos. En otros ejemplos, se muestran estructuras y dispositivos en forma de diagrama para facilitar la descripción de las modalidades ejemplares. En al menos una modalidad ejemplar ilustrada más abajo, se describe un sistema de ordenador el cual tiene una unidad de procesamiento central (CPU) que ejecuta las secuencias de instrucciones contenidas en una memoria. Más específicamente, la ejecución de las secuencias de instrucciones provoca que la CPU realice las etapas, las cuales se describen más abajo. Las instrucciones se pueden cargar en una memoria de acceso aleatorio (RAM) para la ejecución por la CPU a partir de una memoria únicamente lectora (ROM), un dispositivo de almacenaje de masa o algún otro almacenaje persistente. En otras modalidades, se pueden utilizar estaciones de trabajo múltiples, bases de datos, procesadores u ordenadores. En aún otras modalidades, se pueden usar circuitos cableados en lugar de, o en combinación con, instrucciones del software para implementar las funciones descritas. Así, las modalidades descritas en este documento no se limitan a cualquier fuente particular para ejecutar las instrucciones por el sistema de ordenador. Con referencia ahora a la Figura 1, se muestra un diagrama en bloque general, que ilustra un sistema de optimización de producción animal 100, de conformidad con una modalidad ejemplar. El sistema 100 incluye un supervisor de empresa 200, un simulador 300, un motor de ingrediente 400 y un formulador 500. El sistema 100 se puede implementar utilizando un sistema computacional único o múltiple. Por ejemplo, en donde el sistema 100 se implementa usando un sistema computacional único, cada supervisor de empresa 200, simulador 300, motor de ingrediente 400 y formulador 500, se puede implementar en el sistema computacional como programas de ordenador, procesadores discretos, subsistemas, etc. Alternativamente, en donde el sistema 100 se implementa usando ordenadores múltiples, cada supervisor de empresa 200, simulador 300, motor de ingrediente 400 y formulador 500 puede ser implementado usando un sistema computacional separado. Cada sistema computacional separado puede además incluir un hardware configurado por comunicación con los otros componentes del sistema 100 en una red. De conformidad con aún otra modalidad, el sistema 100 puede ser implementado como una combinación de sistemas computacionales únicos implementando procesos múltiples y sistemas distribuidos. El sistema 100 se configura para recibir entradas de información animal que incluye al menos, una entrada variable y analizar la información recibida para determinar si la variación en una o más de las entradas variables incrementará la productividad animal o satisface algún otro criterio de optimización. La productividad animal puede ser una medida relativa de la cantidad, tipo o calidad de rendimiento de un producto animal, con relación al costo asociado con tal producción. Entrada de información animal puede incluir cualquier tipo de información asociada con un sistema de producción animal. Por ejemplo, la entrada de información animal puede estar asociada con un animal especifico o grupo de animales o tipo de animales, un ambiente del animal, una economía relacionada con la producción animal, etc. La productividad animal puede además, ser configurada para incluir resultados positivos y negativos asociados con la producción. Por ejemplo, la productividad animal puede ser configurada para representar emisiones gaseosas perjudiciales como un gasto (en base a ya sea, costos financieros asociados con la limpieza o el impacto negativo en el ambiente) , reduciendo la productividad total. Información asociada con un animal específico o un grupo o tipo de animales puede incluir, pero no se limita a, una especie, un estado, una edad, un nivel de producción, una situación, un tamaño (por ejemplo, actual, objetivo, en torno a la variabilidad, etc.), una morfología (por ejemplo, intestinal) , una composición de masa corporal, una apariencia, un genotipo, una composición de rendimiento, un genotipo, una composición de rendimiento, una colección de información microbiana, estado de salud, un color, etc. La información asociada con un animal específico puede ser cualquier tipo de información relevante para determinar la productividad del animal . La información de especies puede incluir una designación de cualquier tipo o clase de animal, tal como ganado doméstico, venado silvestre, mascotas, especies acuáticas, humanos o cualquier otro tipo de organismo biológico. Ganado puede incluir, pero no se limita a, cerdo, lechero, ganado vacuo, equino, oveja, cabras y aves de corral. Venado silvestre puede incluir, pero no se limita a, rumiantes, tales como venado, ciervo, bisonte, etc. aves de caza, animales de zoológico, etc. Mascotas puede incluir, pero no se limitan a perros, gatos, pájaros, roedores, peces, lagartijas, etc. Especies acuáticas pueden incluir, pero no se limitan a, langostino, pez (producción) , ranas, caimán, tortugas, cangrejos, anguila, cangrejo de río, etc., e incluyen aquellas especies que se hacen crecer para propósitos productivos (por ejemplo, productos alimenticios) . Estado del animal puede incluir cualquier referencia o clasificación de animales que puede afectar el requerimiento de entrada o rendimientos de producción para un animal. Ejemplos pueden incluir, pero no se limitan a, un estado reproductivo, que incluye gestación y puesta de huevos, un estado de lactancia, un estado de salud o niveles de estrés, un estado de mantenimiento, un estado obeso, un estado restringido de alimento o carencia de alimento, un estado de muda, un estado en base a la estación, un crecimiento compensatorio, estado de cuidad y recuperación, un estado nutricional, un estado de trabajo o atlético o competitivo, etc. Estados saludables animales o niveles de estrés pueden además incluir sub-estados múltiples tales como normales, comprometidos, post-traumáticos (por ejemplo, destete, mezclado con nuevas plumas acompañantes, venta, lesión, transición a lactancia o lactancia, etc.), enfermedad crónica, enfermedad aguda, respuesta inmune, un estrés ambiental, etc. La edad del animal puede incluir una edad actual o un estado fisiológico asociado con la edad. Ejemplos de estados fisiológicos incluyen un estado de desarrollo, un estado reproductivo que incluyen ciclos, tales como estado y número de embarazos, un estado de lactancia, un estado de crecimiento, un estado de mantenimiento, un estado adolescente, un estado geriátrico, etc.

La situación del animal puede incluir un estado fisiológico como se describe anteriormente, tal como gestación, lactancia, crecimiento, producción de huevo, etc. La situación del animal puede además incluir la rutina diaria del animal o situación actual, especialmente con referencia a caninos y equinos. La situación del animal también puede incluir una asignación del movimiento animal, tal como si el animal está en general, confinado contra permitir el movimiento libre en una pradera, o, para un animal acuático, flujos diferentes de agua, experiencias del animal acuático, etc. El tamaño de animal puede incluir el peso actual, tamaño, circunferencia, índice de masa corporal, abertura de boca, etc., del animal. El tamaño de animal puede además incluir cambios recientes en el tamaño del animal, tal como si el animal ha experimentado perdida de peso, ganancia de peso, crecimiento en tamaño y altura, cambios en circunferencia, etc . Morfología animal incluye una forma corporal exhibida por un animal. Por ejemplo, una forma corporal incluye un cuerpo largo, un cuerpo corto, un cuerpo redondeado, etc. La morfología animal puede además incluir distintas mediciones de cambios del tejido del órgano interno, tal como longitud de vellosidades intestinales, profundidad de criptas intestinales y/o tamaños y formas de otro órgano.

Composición de masa corporal del animal puede incluir una variedad de información de la composición tal como un perfil de ácido graso, un estado de vitamina E, un grado de pigmentación, una composición de masa corporal pronosticada, etc. La composición de masa corporal generalmente es una representación del porcentaje o cantidad de cualquier componente particular de la masa corporal, tal como músculo flácido, agua, grasa, etc. La composición de masa corporal puede además incluir composición de representaciones separadas para partes/secciones corporales individuales. Por ejemplo, la composición de masa corporal puede incluir composiciones del componente comestible tal como rendimiento de filete, rendimiento de carne de pechuga, rendimiento de carne la cola, etc . La apariencia animal puede incluir cualquier medición o representación de una apariencia animal. Ejemplos pueden incluir el brillo de la piel del animal, pigmentación del animal, tono muscular, calidad pluma, cobertura de pluma, etc. El genotipo animal puede incluir cualquier representación de todo o parte de la constitución genética de un individuo o grupo. Por ejemplo, un genotipo animal puede incluir marcadores de ADN asociados con rasgos específicos, segmentos específicos de secuenciamiento de ADN, etc. Por ejemplo, el genotipo puede definir la capacidad genética para crecimiento de tejido flácido a una proporción específica o para depósito de grasa intramuscular para aumentar la flacidez o jaspeado, respectivamente. Adicionalmente, el genotipo se puede definir por expresión fenotípica de rasgos similares a la capacidad genotípica tal como la capacidad innata para producción de leche, acreción de proteína, trabajo, etc. La información del genotipo animal se puede determinar o valorar por pruebas fisiológicas, moleculares, en base a ADN, en base a ARN y genéticas cuantitativas, diagnósticos, métricos, mediciones o indicadores. La información del genotipo animal puede estar unida a rasgos cualitativos y/o cuantitativos afectando la productividad animal, salud, comportamiento, características introducción y/o características del resultado. La información del genotipo animal puede identificar una línea comercial animal de marca registrada específica y/o una producción animal a partir de cruza de diferentes especies. Una producción animal a partir de la cruza de diferentes especies animales puede ser una producción animal a partir de la cruza de diferentes especies, razas y/o marca registrada comercial y/o lineas no comerciales. Los animales se pueden concebir y hacer crecer vía técnicas reproductivas avanzadas y/o apareamiento sexual convencional que incluyen inseminación artificial, ovulación múltiple y transferencia de embrión, transferencia de embrión, multiplicación y crecimiento a partir de lineas celulares y/o combinación de métodos convencionales y avanzados usando biotécnicas y/o biotecnología. Por ejemplo, la información del genotipo animal se puede usar para identificar una línea genética específica de un animal desarrollado para tener ciertas características de productividad deseables. Ejemplos adecuados incluyen una línea genética específica de cerdo desarrollada vía reproducción convencional por la Monsanto Choce Genetics™ Company para obtener métricos de productividad específica o una línea genética específica de salmón desarrollado vía tecnologías híbridas avanzadas por la AquaBounty Company para obtener crecimiento eficiente. El sistema 100 puede ser configurado para generar un valor recomendado para una entrada de información de animal variable en base a entradas de información de animal, el cual puede incluir información del genotipo animal y/o métricas de expresión del gen animal. La información del genotipo animal puede estar unida a una marca comercial específica y nutricional no comercial, manejo, tratamiento de salud, procedimiento biotecnológico, y/o requerimientos ambientales. Por ejemplo, un cerdo en cuestión de Monsanto Choice Genetics Company puede tener diferentes nutrientes u otros requerimientos de otro cerdo con un diferente genotipo que es aparentemente similar al cerdo en cuestión. Por lo tanto, el sistema 100 puede optimizar las entradas de información del animal en vista de estos requerimientos diferentes.

La información del genotipo animal se puede utilizar para producir mediciones resultantes especificas para métricas cualitativas y/o cuantitativas para uso en agricultura, producción de alimento, industria no agrícola, de compañía humana y/o producción farmacéutica. Por ejemplo, una línea específica de cerdo desarrollado por la University of Guelph para excretar volumen bajo de fósforo y una línea específica de ganado vacuno lechero desarrollada por la Hematech Company para producir ganado vacuno y/o proteínas no del ganado en su leche, la cual se puede usar para producción de farmacéuticos. La información de genotipo animal para un animal o información del genotipo representativo para un grupo de animales se puede suministrar con los animales. Por lo tanto para una modalidad ejemplar, el medio físico que captura y representa el genotipo animal puede ser un medio de aproximadamente el tamaño de una tarjeta de crédito y que contienen marcador o marcadores de ADN genético. El perfil del marcador de ADN genético puede representar información para un cromosoma o cromosomas específicos. El perfil del marcador de ADN genético de cromosoma específico se puede seleccionar en base a una correlación entre el cromosoma y algún rasgo deseable. Por ejemplo, se puede usar un perfil de marcador de ADN genético para identificar una coloración animal particular. Además a la información del genotipo, el medio físico puede incluir información que relaciona a una métrica por uno o más genes de animal, por ejemplo, la información que relaciona a la detección de una secuencia de ADNc particular y/o detección de la presencia de una proteína codificada por un gen animal de interés. La representación del medio físico puede estar asociada con un lector de medios, que incluye un sistema computacional y un lector de medio genético. El lector de medio genético se puede usar para leer el medio físico e identificar genes particulares expresados por el animal en el ambiente particular. Los genes particulares siendo expresados pueden ser estimulados a través de la optimización de las entradas variables para optimizar la producción animal usando el sistema 100. La composición de rendimiento puede incluir la composición de un producto producido por un animal. Por ejemplo, la composición de producción puede incluir los niveles de nutrientes encontrados en huevos producidos por aves de corral o leche producida por vacas lecheras, la cantidad, distribución y/o composición de grasa en producto de carne, un perfil de sabor y textura para un producto de carne, interrelacionar entre las proporciones de la parte composicional, etc. La información enzimática y/o microbiana puede incluir poblaciones microbianas actuales, dentro de un animal o ambiente animal. La información enzimática y/o microbiana, puede incluir mediciones de la calidad o proporción de especies gram positiva o negativa y otras clasificaciones tales como aerobios, anaerobios, especies de salmonella, cepas E. coli, etc. La información enzimática puede incluir el contenido actual, calidad y/o composición de cualquier subtipo de enzima o estado de activación, tal como proteasa, amilasa, y/o lipasa, producidos por el páncreas, producido dentro del tracto gastrointestinal, enzimas producidas por una población microbiana, una relación de comunidad microbiana en varias edades, etc. La información enzimática y/o microbiana puede además, incluir información acerca de la biomasa nutricional potencial representada por la comunidad microbiana actual y/o sugerida, que puede ser usada como una fuente de alimentación para algunas especies (por ejemplo, rumiantes, especies acuáticas, etc.) . El ambiente enzimático y/o microbiano puede ser monitoreado usando cualquiera de una variedad de técnicas que se conocen en el arte, tales como cpn60, otros métodos microbiológicos moleculares, y en simulación in vitro de sistemas o sub-sistemas animales. La entrada de información animal asociada con un animal o grupo de ambientes animales, puede incluir pero se limita a, factores relacionados específicamente con el ambiente, factores relacionados con las instalaciones de producción animal, etc. El ambiente animal puede incluir cualquiera de los factores no asociados con el animal que tienen un efecto en la productividad del animal o grupo de animales . Ejemplos de entradas de información animal relacionados con el ambiente pueden incluir, temperatura ambiental, velocidad o corriente del viento, fotoperiodo o la cantidad de exposición a la luz del dia, intensidad de luz, longitud de onda de luz, ciclo de luz, aclimatación, efectos estacionales, humedad, calidad del aire, calidad del agua, velocidad de flujo de aire, salinidad del agua, dureza del agua, alcalinidad del agua, acidez del agua, velocidad de aceleración, sustrato de sistema, área de superficie de filtro, capacidad de carga de filtración, niveles de amoniaco, ubicación geográfica, registro de lodos, etc. La información ambiental puede además, incluir información detallada con respecto al sistema que contiene el animal o animales, tales como tamaño de sistema (por ejemplo, el tamaño en metros cuadrados, tamaño en centímetros cuadrados, hectáreas, acres, volúmenes, etc.), tipo de sistema (plumas, jaulas, etc.), preparación del sistema tal como usando encalado, rastreo, etc., velocidad de aeración, tipo de sistema, etc. Aunque algunos factores ambientales van más allá del control de un productor, los factores pueden usualmente ser modificados o regulados por el productor. Por ejemplo, el productor puede reducir las corrientes por cierre de ventilas, elevación de temperatura ambiental, incluyendo calentadores o aún, reubicando o moviendo ciertas operaciones de producción animal a un mejor clima para incrementar la productividad. De conformidad con otro ejemplo, un productor acuícola puede modificar las entradas nutrientes a un ambiente acuático alterando un diseño de alimentación o programa de alimentación por los animales en el ambiente. De conformidad con una modalidad ejemplar, la entrada de información animal relacionada con el ambiente, puede ser generada automáticamente usando un sistema de evaluación ambiental (EAS) para calcular el impacto térmico estimado para un animal y proporcionar mediciones para el ambiente actual del animal. Ejemplos de entradas de información animal relacionadas con una instalación de producción, pueden incluir densidad animal, interacción de población animal, tipo de alimentador, sistema alimentador, sincronización de alimentador y distribución, cargas de patógenos, tipo de camadas, tipo de confinamientos, tipo de instalación, plumaje, intensidad de iluminación, patrones de tiempo de iluminación tiempo en mantenimiento de pluma, tiempo dejos del alimento, etc. La entrada de información animal para una instalación de producción, puede ser modificada por un productor para incrementar la productividad o dirigir otras metas de producción. Por ejemplo, un productor puede construir instalaciones adicionales para reducir la densidad de población, obtener tipos adicionales o diferentes de sistemas de alimentación, modificar el tipo de confinamiento, etc. La entrada de información animal asociada con los factores económicos, puede incluir, pero no se limita a, información de mercado animal. La información de mercado animal puede incluir, pero no se limita a, precios históricos, actuales y/o proyectados para rendimientos, información de sincronización de mercado, información geográfica de mercado, tipo de producto en el mercado (por ejemplo, vivo o a base de canal) , etc. Las entradas de información animal pueden además, incluir cualquiera de una variedad de entradas que no son fácilmente clasificables en un grupo discreto. Ejemplos pueden incluir un resultado esperado animal (por ejemplo, rendimiento de leche, composición del producto, composición del cuerpo, etc.), un requerimiento definido por el usuario, una tolerancia de riesgo, una combinación animal (por ejemplo, combinando diferentes animales) , variaciones con un agrupamiento animal etc., comprador o requerimientos del mercado (por ejemplo, carne de res Angus, jamones Parma, leche para quesos particulares, un grado para atún, etc.), curvas de crecimiento objetivo y/o esperado, velocidades de supervivencia, datos de cosecha esperados, etc. La entrada de información animal descrita anteriormente, puede incluir información que es directamente recibida de un usuario o un operador a través de una interfaz de usuario, como se describirá posteriormente con referencia a la Figura 2. Alternativamente, la entrada de información animal o alguna parte de la entrada, puede ser recuperada a partir de una base de datos u otra fuente de información. Además, algunas de las entradas pueden ser entradas dependientes que son calculadas basadas en una o más de otras entradas o valores. Por ejemplo, un nivel de estrés animal puede ser determinado o estimado basado en la densidad de población, pérdida de peso reciente, temperatura ambiental, indicadores metabólicos tales como niveles de glucosa o cortisol, etc. Cada valor calculado puede incluir una opción que permite a un usuario contar manualmente el valor calculado. De manera similar, los estados inmunes pueden variar de conformidad con la edad, tipos nutrientes, y nivel de entrada, cambios microbianos, provisión de inmunidad pasiva materna, etc. Aún además, cada entrada de información animal puede incluir una variedad de información asociada con tal entrada. Por ejemplo, cada entrada de información animal puede incluir uno o más subcampos basados en el contenido de la entrada de información anima. Por ejemplo, en donde se proporciona una indicación de que un animal está en un estado de estrés, subcampos pueden ser recibidos indicando la naturaleza y severidad del estrés. De conformidad con una modalidad ejemplar, la entrada de información animal incluye una capacidad para designar cualquiera de las entradas de información animal como una entrada variable. Una entrada variable puede ser cualquier entrada que un usuario tiene la capacidad para modificar o controlar. Por ejemplo, un usuario puede designar temperatura ambiente conforme una entrada variable basada en la capacidad para modificar la temperatura ambiental a través de una variedad de métodos tales como calentamiento, enfriamiento, ventilación, etc. De conformidad con una modalidad alternativa, el sistema 100 puede ser configurado a entradas de información animal especificas automáticamente recomendadas conforme las entradas variables se basan en sus efectos en la productividad o satisfacen el criterio de optimización, como se discutirá además abajo con referencia a la Figura 2. La designación de una entrada variable puede requerir admisión de información adicional, tal como un costo y/o beneficio de variación de la entrada variable, grados recomendados de variación para pruebas de optimización, etc. Alternativamente, la información adicional puede ser almacenada y recuperada a partir del sistema 100 o una base de datos asociada. Las entradas de información animal pueden además, incluir valores objetivos, asi como también valores actuales. Un valor objetivo puede incluir un nivel deseable para productividad animal o algún aspecto de productividad animal. Por ejemplo, un productor puede desear dirigir un nivel de nutriente especifico para huevos producidos por aves de corral. Por lo tanto, el producto puede ingresar niveles nutrientes actuales para huevos actualmente siendo producidos, así como también, valores nutrientes objetivos para los huevos . De conformidad con otro ejemplo, una falla de tamaño actual para camarón en una laguna contra una falla de tamaño potencial . Los valores objetivos y valores actuales pueden ser utilizados por el sistema 100 para hacer cambios en una formulación de alimentación animal, o hacer cambios para entradas variables, como se describirá además abajo. Además, los valores objetivos pueden ser revisados como restricciones de igualdad y/o restricciones de desigualdad para el problema de optimización. La Tabla 1 siguiente , lista entradas de información animal ej emplares , que pueden ser proporcionadas como entradas al sistema de optimi zación de producción animal 100 . Este listado de entradas de información animal potencial , es ej emplar y no exclusivo . De conformidad con una modalidad ej emplar, cualquiera o más de las entradas de información animal listadas , pueden ser designadas como una entrada variable .

Tabla 1 Características Generales Características de Cerdos Verraco semental Cebador Tabla 1 (Cont.) Criterio de Evaluación or a ariencia Criterio de Evaluación para calidad de carne/grasa Tabla 1 (Cont.) Características Lácteas Lactancia Tabla 1 (Cont.) Criterio de Evaluación por Salud Tabla 1 (Cont.) Características de la Carne Características de Aves de Corral Tabla 1 (Cont.) Características de Animales de Acuacultura Con referencia ahora a los componentes del sistema 100, el supervisor 200 puede ser cualquier tipo de sistema configurado para manejar la función de procesamiento de datos dentro del sistema 100 para generar información de optimización, como será además discutido posteriormente con referencia a la Figura 2. El simulador 300 puede ser cualquier tipo de sistema configurado para recibir información animal o datos de formulación animal, aplicar uno o más modelos a la información recibida, y generar proyecciones de desempeño tales como requerimientos animales, proyecciones de desempeño animal, proyecciones de desempeño ambiental, y/o proyecciones de desempeño económico, como será discutido además abajo con referencia a la Figura 3. El motor de ingrediente 400 puede ser cualquier tipo de sistema configurado para recibir una lista de ingredientes y generar información de perfil de ingrediente para cada uno de los ingredientes que incluyen, nutrientes y otra información. El formulador 500 puede ser cualquier tipo de sistema configurado para recibir una proyección de requerimientos animales e información de perfil de ingrediente y generar datos de formulación animal, como será además discutido abajo con referencia a la Figura 4. Con referencia ahora a la Figura 2, un diagrama de bloque en general que ilustra un supervisor de empresa 200 para un sistema de optimización de producción animal 100, se muestra de conformidad con una modalidad ejemplar. El supervisor de empresa 200 incluye una interfaz de usuario 210 y un motor de optimización 230. El supervisor de empresa 200 puede ser cualquier tipo de sistema configurado para recibir la entrada de información animal a través de la interfaz de usuario 210, admitir la información al simulador 300 para generar al menos, un requerimiento animal, admitir al menos, un requerimiento animal al formulador 500 para generar al menos, costo de formulación de alimentación animal dando el requerimiento animal, admitir la formulación optimizada al simulador 300 para generar una proyección de desempeño y utilizar un motor de optimización 230 para generar valores optimizados para una o más entradas variables. De conformidad con una modalidad alternativa, la optimización o alguna porción de la optimización, puede ser realizada por un componente diferente de sistema 100. Por ejemplo, la optimización descrita en este documento con referencia al supervisor 200 puede ser alternativamente realizada por el simulador 300. Además, la optimización de la formulación de alimentación animal puede ser realizada por el formulador 500. El supervisor de empresa 200 puede incluir o ser ligado a una o más bases de datos configuradas para proporcionar automáticamente entradas de información animal o para proporcionar información adicional basada en las entradas de información animal. Por ejemplo, en donde un usuario ha solicitado información de optimización para una operación de producción láctea, el supervisor de empresa 200 puede ser configurado para recuperar automáticamente información almacenada con respecto a la operación láctea del usuario que fue previamente registrado a una base de datos interna y también, para descargar todos los precios del mercado relevantes u otra información relevante a partir de una base de datos o fuente externa. La interfaz de usuario 210 puede ser cualquier tipo de interfaz configurada para permitir al usuario, proporcionar entrada y recibir resultados del sistema 100. De conformidad con una modalidad ejemplar, la interfaz de usuario 210 puede ser implementada como una aplicación a base de red dentro de una aplicación de buscador de red. Por ejemplo, la interfaz de usuario 210 puede ser implementada como una página de red que incluye, una pluralidad de campos de entrada configurados para recibir entrada de información animal a partir de un usuario. Los campos de entrada pueden ser implementados usando una variedad de tipos de campos de entrada estándares, tales como menús desplegables, campos de entrada de textos, enlaces seleccionables, etc. La interfaz de usuario 210 puede ser implementada como una interfaz única o una pluralidad de interfaces que son navegables, basadas en las entradas proporcionadas por el usuario. Alternativamente, la interfaz de usuario 210 puede ser implementada usando una interfaz a base de hoja de cálculo, una interfaz de usuario gráfica habitual, etc. La interfaz de usuario 210 puede ser personalizada basada en las entradas de información animal e información de base de datos. Por ejemplo, en donde un usuario define una especie especifica de animal, el supervisor de empresa 200 puede ser configurado para personalizar la interfaz de usuario 210, de manera tal que solamente los campos de entrada que son relevantes a tales especies especificas de animal, son exhibidos. Además, el supervisor de empresa 200 puede ser configurado para poblar automáticamente alguno de los campos de entrada con información recuperada a partir de una base de datos. La información puede incluir información interna, tal como información almacenada de población para el usuario particular, o información externa, tal como precios del mercado actuales que son relevantes para las especies particulares, como se describe anteriormente. El motor de optimización 230 puede ser un procesador o sistema dentro de un supervisor de empresa 200, configurado para recibir entradas de datos y generar información de optimización basada en las entradas de datos y al menos, una del criterio de optimización. De conformidad con una modalidad ejemplar, el motor de optimización 230, puede ser configurado para operar en conjunto con un simulador 300 para resolver una o más proyecciones de desempeño y calcular sensibilidades en la proyección de desempeño. Calcular las sensibilidades en las proyecciones de desempeño puede incluir, identificar entrada de información animal o entradas variables que tienen el efecto más grande en la productividad total u otra satisfacción del criterio de optimización. El motor de optimización 230, puede además, ser configurado para proporcionar valores optimizados para las entradas de información animal o entradas variables basadas en el análisis de sensibilidad. La optimización puede incluir cualquier mejoramiento a productividad o alguna otra medida de conformidad con el criterio de optimización. El proceso y etapas para producir los valores optimizados, son además discutidos abajo con referencia a la Figura 5. El criterio de optimización puede incluir cualquier criterio, objetivo, o combinación de objetivos o metas balanceadas que son deseables al usuario actual. En una modalidad preferida, el criterio de optimización es maximizar la productividad. Maximizar la productividad puede incluir, maximizar factores únicos o múltiples asociados con la productividad, tales como rendimiento total, calidad de rendimiento, velocidad de rendimiento, relaciones de supervivencia animal, etc. Maximizar la productividad puede además, incluir minimizar valores negativos asociados con la productividad, tales como costos, desechos peligrosos, etc. El criterio de optimización alternativo puede incluir, rentabilidad, calidad de producto, características de producto, velocidad de conversión de alimento, relación de supervivencia, velocidad decrecimiento, espacio de biomasa/unidad, costo de biomasa/alimentación, dia de producción/costo, ciclos/años, etc. Alternativamente, el criterio de optimización puede incluir minimizar de conformidad con un criterio de optimización. Por ejemplo, puede ser deseable minimizar el contenido de nitrógeno o fósforo de excreción animal. En donde se usa el criterio de optimización para optimizar las características de rendimiento objetivo, el valor objetivo puede ser un valor deseado por una característica de algún rendimiento producid por el sistema de producción animal. Por ejemplo, un productor lechero puede desear un producto de rendimiento lechero que tiene proteina de leche mejorada. Un producto de rendimiento de leche que tiene concentración de proteina incrementada, puede incrementar el rendimiento del queso, hacer el rendimiento del producto más valioso para un productor de queso. Para capturar este valor, el productor de animal puede, por ejemplo, utilizar el sistema 100 para obtener una recomendación para modificaciones a una o más de las entradas variables para generar una dieta usando conceptos de metabolismo de aminoácido que conducirán a un incremento del 0.3% en la proteina de leche en animales alimentados con la dieta. Otro productor puede considerar la producción de leche que es especialmente baja en contenido de grasa para crear yogurt. Similar a la leche con contenido de proteina incrementado que la dieta puede ser ajustada para producir el rendimiento que tiene las características de baja grasa. Otra característica deseable puede ser un nivel elevado de grasa poliinsaturada, representada por la cantidad de ácido linolenico C18:3 en leche o carne animal para hacer el rendimiento del producto más sano para el consumidor eventual. Otras entradas de información animal también pueden ser variadas para producir el rendimiento que tiene las características deseadas. Las características de rendimiento de objetivo también pueden ser usadas para generar recomendaciones para configurar el sistema de producción animal para producir rendimiento que tiene características minimizadas o reducidas. Las características minimizadas pueden ser ventajosas en reducir las características perjudiciales o peligrosas del rendimiento. Por ejemplo, el residuo de producción láctea en general, tiene niveles de nitrógeno y fósforo que son regulados por estándares ambientales rigurosos. Los productores animales a menudo, encaran costos elevados asegurando el acatamiento con estos estándares. Por consiguiente, el sistema 100 puede ser configurado de manera tal que el producto de rendimiento total, la cantidad de residuo, o una característica del producto de rendimiento, los niveles de nitrógeno y fósforo en el residuo, se reducen. Producir residuo optimizado puede incluir analizar los nutrientes a ser alimentados a un animal para evitar sobre alimentar el fósforo digestible y balancear el metabolismo de la vaca y rumen para maximizar la retención de nitrógeno. Aunque el análisis puede proporcionar recomendaciones claras, producir residuo optimizado puede requerir analizar o presentar recomendaciones opuestas, y sus efector proyectados para facilitar el balance de ventajas mutuamente exclusivas entre un incremento en el desempeño animal y costos reducidos de manejo de residuos. Las características de manejo de fósforo en el rendimiento, puede adicionalmente, proporcionar ventajas en el sistema de producción de acuacultura. El fósforo es un macromineral importante para el desarrollo esquelético de las especies de peces y nutriente metabólico clave para el crecimiento y metabolismo apropiado para todas las especies acuicolas. El fósforo de dieta insuficiente en emisiones de agua, puede conducir a depresión de crecimiento y formación esquelética para especies de agua. Sin embargo, el fósforo es también un nutriente limitante clave en sistemas de acuacultura de agua dulce y el fósforo de dieta en exceso, puede rápidamente, conducir a sobre producción de algas causando inestabilidad a la salud del sistema. El exceso de fósforo también es indeseable, debido a que es un costo innecesario. Un sistema de formulación puede usar nutriente de fósforo disponible en un ambiente acuático en conjunto con un nutriente de fósforo en la formulación alimenticia animal generada por el sistema 100 para cubrir el requerimiento de animal necesario con fuentes altamente disponibles para optimizar el exceso de fósforo que entra al ambiente acuático. Los datos empíricos a partir de la digestibilidad o muestras ambientales, puede ser usado para incrementar la precisión por la cual este nutriente es manejado en el proceso de formulación. De conformidad con otra modalidad ejemplar, las características objetivo pueden ser la composición nutriente de un producto de carne acuática. Por ejemplo, la característica objetivo puede ser el perfil de ácido graso del producto de carne. Los productos de carne acuáticos, han recibido considerable reconocimiento por contener en generar, un perfil más sano de ácidos grasos para la dieta humana que muchas fuentes de carnes terrestres. La composición de ácidos grasos en estas carnes acuáticas se ha basado ampliamente en la deposición normal que ocurre del consumo de los alimentos naturales o alimentaciones artificiales, las cuales a menudo, contienen estos ácidos para cubrir los requerimientos del animal. Por consiguiente, el sistema 100 puede ser configurado para generar una formulación alimenticia animal que tiene un arreglo de ácidos grasos que, cuando se alimenta a una especie de cultivo objetivo, resulta en un perfil de ácido graso mejorado, es decir, más benéfico a la salud humana. Un ejemplo similar podria involucrar el uso de niveles superiores de vitamina E y selenio para impartir una vida media incrementada al filete. Las características objetivo también pueden no estar relacionadas con nutrientes. Por ejemplo, cambiar el contenido de aminoácido libre de la carne para cambiar su sabor, limitando las concentraciones o eligiendo biodisponibilidad mejorada de nutrientes que llegan a ser tóxicos cuando se acumulan en sistemas de intercambio de agua cero, niveles específicos objetivo de beta-caroteno, astaxantina u otros pigmentos que pueden ser usados metabólicamente como un anti-oxidante, precursor de Vitamina A, para impartir coloración a la carne o piel, etc. Las características de rendimiento objetivo pueden incluir, pero no se limitan a, composición de producto final o características que incluyen rendimiento de carne como un porcentaje de peso corporal, rendimiento de producto sellable, rendimiento de partes especificas del cuerpo, perfil de ácido graso, contenido de aminoácido, contenido de vitamina, jaspeado, valor de yodo, capacidad de retención de agua, ternez, color de producto o cuerpo, nivel de pigmento, vida de anaquel del producto o cuerpo, etc. Las características de rendimiento objetivo pueden también incluir, pero no se limitan a, composiciones residuales o efecto ambiental, que incluyen, cantidades de alimentos no comidos, lixiviado o pérdida de nutrientes tales como nitrógeno, amoniaco, fósforo, vitaminas, atacantes, etc., consistencia fecal, rendimiento fecal/urinario, que incluye rendimiento total, carga de amoniaco o nitrógeno en el sistema, carga de fósforo en el sistema, derivación de materia orgánica, etc., demanda de oxigeno biológico, derivación de energía, emisiones gaseosas, relación C/N de corriente residual, etc. Aunque los ejemplos anteriores se proporcionan, una persona de habilidad ordinaria en la técnica, puede reconocer que las características de rendimiento objetivo pueden ser cualquier rendimiento generado en un sistema de producción. Ventajosamente, el sistema 100 puede optimizar a través de toda la entrada de información animal variable, para generar recomendaciones para producir el rendimiento que tiene características objetivo especificadas a los costos más bajos. La recomendación puede incluir una recomendación óptima única o una pluralidad de recomendaciones que proporcionan beneficios equivalentes. El motor de optimización 230 puede ser configurado para implementar su propio código de optimización para aplicaciones en donde la formulación de ingrediente alimentado del formulador 500, es combinada con otra información y/o proyecciones calculadas en el simulador 300. Los problemas de optimización que coordinas varios motores de cálculo independientes, referidos como . optimizaciones multidisciplinarias, pueden ser resueltos usando métodos a base de gradiente, o más preferiblemente, métodos simples tales como el algoritmo Nelder-Mead o Torczon. Preferiblemente, el motor de optimización 230 puede ser configurado para implementar una combinación habitual de un método a base de gradiente para variables en las cuales, el criterio de optimización depende uniformemente (variables de decisión alimentadas al simulador 300) y un método simple para variables en las cuales, la función objetivo tiene una dependencia discontinua o ruidosa (requerimientos de dieta alimentados al formulador 500) . Alternativamente, otros métodos de optimización pueden ser aplicados, que incluyen pero no se limitan a, métodos a base de pseudo-gradiente, métodos estocásticos, etc. El supervisor de empresa 200 puede ser además, configurado para formatear los resultados de optimización para proporcionar los resultados como rendimientos a través de la interfaz de usuario 210. Los resultados pueden ser proporcionados como valores optimizados recomendados para las entradas variables. Los resultados pueden además, incluir valores recomendados para entradas de información animal adicional, independiente de si la entrada de información animal fue designada como una entrada variable. Los resultados puede además, incluir una proyección de los efectos de implementación de los valores optimizados para las entradas variables . El supervisor de empresa 200 puede ser configurado para implementar un método Monte Cario en donde una serie de valores específicos se extrae de una serie de distribuciones de parámetros de modelo para resolver los valores optimizados para las entradas variables. Este proceso puede ser repetido muchas veces, creando una distribución de soluciones optimizadas. Basados en el tiempo de optimización, el supervisor de empresa 200 puede ser usado para seleccionar ya sea el valor más probable para proporcionar la solución óptima o el valor que proporciona confianza de que es suficiente para cubrir un objetivo. Por ejemplo, una organización simple, podría ser seleccionada la cual proporciona un nivel de energia puro que maximiza la ganancia promedio diaria para un animal particular. Una simulación Monte Cario, puede proporcionar una distribución de requerimientos que incluyen varios niveles de energía puros y un productor puede seleccionar el nivel de energia puro que es más probable para maximizar la ganancia diaria promedio. El supervisor de empresa 200 puede además, ser configurado para recibir retroalimentaciones empíricas del mundo real, basados en la aplicación de los valores optimizados para las entradas variables. La retroalimentación empírica puede ser usada para ajustar las entradas variables para optimizar además, el sistema de producción animal. La retroalimentación empírica puede además, ser comparada con las proyecciones de desempeño para rastrear la exactitud de las proyecciones. La retroalimentación empírica puede ser proporcionada usando cualquiera de una variedad de métodos, tales como monitoreo automatizado, entrada manual de datos, etc. La retroalimentación empírica puede ser cualquier tipo de datos que son reunidos o generados basados en las observaciones. Los datos pueden ser reunidos por un sistema automatizado o ingresados manualmente basados en las observaciones o pruebas de usuarios. Los datos pueden ser reunidos en tiempo real, o en cualquier base periódica, dependiendo del tipo de dato que está siendo reunido. Estos datos pueden también ya ser representados en las entradas de información animal y ser actualizados basados en cualquiera de los valores de cambio. La retroalimentación empírica para ser monitoreada en general, incluirá entradas de información animal que impactan un producto de sistema de producción animal, salud de la manada, etc., en una base diaria. La retroalimentación empírica puede incluir, pero no se limita a, información ambienta, información de comodidad animal, información de alimentación animal, información de manejo de sistema de producción, información animal, condiciones de mercado u otra información económica, etc. Por ejemplo, en un sistema de producción de carne, la retroalimentación empírica puede incluir datos del canal, mediciones lineales, mediciones de ultrasonido, toma diaria, etc. La información ambienta puede incluir información con respecto al ambiente del animal que puede afectar la productividad animal. Por ejemplo, temperaturas arriba de la zona termo-neutral, pueden reducir la absorción de alimento del animal. La temperatura puede también afectar una velocidad de paso, la cual en cambio, puede tener un efecto en la digestibilidad de nutriente, derivación de proteína/aminoácidos, nutrientes en excreción, etc. La temperatura también puede incrementar la absorción de alimentación animal. Por ejemplo, viento en temperaturas frias, incrementará la energía de mantenimiento por tibieza (temblores) . La información ambiental puede también incluir información no de temperatura. Por ejemplo, en temperaturas calientes, el viento puede asistir en el enfriamiento requiriendo menos pérdida de absorción de materia seca, menos energía gastada en intentos de enfriamiento (sin aliento) . De manera similar, la humedad relativa incrementada, puede reducir la comodidad de la vaca basada en la carga de calor incrementada cuando la temperatura es tibia/caliente.

La retroalimentación empírica puede además, depender del ambiente de la vaca. Por ejemplo, eventos climáticos (sol, nieve, lluvia, lodos, etc.), son importantes para cavas alojadas en el exterior. Eventos climáticos pueden impactar la temperatura corporal de la vaca y la necesidad del animal para temblar o quedarse sin aliento después de las tomas de impactación, digestibilidad, etc. Si las vacas viajan de la pastura a la sala de ordeña, el clima de lodos o tormenta/nieve, puede impactar la cantidad de energia requerida para ir a la sala de ordeña y regresar, elevando los requerimientos de mantenimiento. Otra información ambiental puede ser relacionada con la calidad general del ambiente animal y el nivel de estrés colocado en el animal. Por ejemplo, la aglomeración animal puede tener un impacto fuerte en la productividad del animal. En condiciones de sobre aglomeración, las vacas dominantes conseguirán alimento primero y las vacas restantes, conseguirán un alimento clasificado el cual contiene diferentes nutrientes que el alimento formulado. Además, las vacas también necesitan consumir una cierta cantidad de tiempo echándose para maximizar su producción. Aún además, la sobre aglomeración puede causar que las vacas caigan en pasillos que resultan en potencial incrementado de desplazamiento en mamas y mastitis o permanecer también largas. Otra información ambiental ejemplar, puede incluir la cantidad de luz, exceso de agua y alimentación, camada apropiada y compartimientos para apoyar las vacas que se echan, protocolo de ordeña, de manera tal que las vacas no se mantienen en un cercado de mantenimiento mayor de una hora a un tiempo, etc. Aunque los ejemplos anteriores son proporcionados con referencia a una vaca, se debe entender que el sistema descrito y método pueden ser similarmente aplicados a cualquier animal. Por ejemplo, animales de aves corral pueden similarmente, encarar estrés y/o menos que el crecimiento óptimo basado en la temperatura incrementada. Este estrés adicional puede ser reducido mediante, por ejemplo, incrementar el uso de ventilador pasa causar un viento directo, usando neblina intermitente, etc. Otra retroalimentación empírica puede incluir análisis de la alimentación animal actual que está siendo consumida por los animales. Por ejemplo, una muestra puede ser tomada del alimento animal conforme es alimentada a los animales para analizar el contenido nutriente y asegurar que la dieta a ser alimentada sea la dieta que se formuló para optimizar la producción. El análisis puede incluir un análisis de ingredientes conforme llegan al sistema de producción animal. Para reducir la desviación excesiva de una alimentación animal formulada, pueden ser usados ingredientes más variables a velocidades de inclusión inferiores. De manera similar, las pruebas empíricas pueden incluir análisis de los ingredientes encontrados naturalmente en la instalación de producción animal, tal como la calidad de agua ingerida por los animales. El agua puede suministrar algunos minerales en varias cantidades o tener un nivel de pH específico que debe ser encontrado por formulaciones de dieta. Las pruebas empíricas pueden además, incluir monitorear las prácticas de manejo del sistema de producción animal. La práctica de manejo puede incluir sincronización de alimentación, personal, prácticas de reunión de producción, etc. Por ejemplo, un personal de sistema de producción animal puede tener un afecto en la producción teniendo un efecto en el nivel de comodidad de la vaca. El número de personas, su nivel de experiencia, el tiempo que toma para completar las tareas, etc., puede impactar la comodidad de la vaca. Las prácticas de manejo animal también pueden ser monitoreadas. Las prácticas de manejo animal pueden incluir prácticas que pueden tener un efecto en los animales. Por ejemplo, la producción animal puede ser afectada por las prácticas de tiempo de alimentación. La sincronización de alimentación puede impactar la calidad del alimento proporcionado, especialmente en climas calientes. El sistema puede además, ser configurado para monitorear la frecuencia y duración de tiempo durante el cual, la alimentación es proporcionada al animal, de manera tal que el animal es capaz de comer.

Las prácticas de reunión de producción animal también pueden tener un efecto. La reunión de producción animal puede incluir cualquier proceso para obtener los resultados de la producción animal, tales como el número de ordeñas por día, frecuencia de reunión de huevos, etc., que influenciarán el potencial de producción. Más ordeñas pueden incrementar la producción en hatos bien manejados. También puede ser benéfico incrementar las ordeñas en vacas solo partiendo de sus lactaciones a la instalación de producción. Las pruebas empíricas pueden además, incluir monitoreo de los animales dentro del sistema de producción animal. Por ejemplo, un animal puede ser monitoreado por indicadores metabólicos. Los indicadores metabólicos pueden ser indicativos de problemas metabólicos tales como, fiebre de leche, cetosis, desequilibrios en la proteína de la dieta, sobrecalentamiento, etc. Otras características monitoreadas pueden incluir características que deben ser probadas dentro de un laboratorio, tales como ácidos grasos no esterificados (NEFA) , beta hidroxilbutirato (BHBA) , pH de orina, nitrógeno urea en leche (MUN) , nitrógeno urea en sangre (BUN) , temperatura corporal, AA de sangre, características de estiércol, niveles de dióxido de carbono, minerales, sondas de almohadilla adiposa para pruebas de residuo de pesticidas, etc. Otras características pueden ser monitoreadas a través de la observación, tales como animales en calor, animales cojos, animales enfermos, preñez, etc., que pueden no comer y se productos también normales. Aún otras características pueden ser una combinación de estas categorías. Otras mediciones fisiológicas pueden incluir perfil microbiano o mediciones históricas de las barracas. Las pruebas empíricas proporcionan la ventaja de verificar la exactitud de los modelos predictivos generados por el simulador 300. Los resultados de optimización generados a partir de modelos imperfectos, puede ser diferente de los resultados del mundo real obtenidos a través de pruebas empíricas. El sistema 100 puede ser configurado para proporcionar control dinámico basado en la retroalimentación de pruebas empíricas, ajustando las entradas de información animal para generar valores, tales como formulación de alimentación del animal, para lograr objetivos específicos basados en diferencias entre resultados de modelos y retroalimentación de pruebas empíricas. Además, el simulador 300 puede ser configurado para ajustar como los modelos son generados basados en los datos obtenidos a través de las pruebas empíricas para incrementar la exactitud de los modelos futuros . Además, el supervisor de empresa 200 puede ser configurado para permitir el control dinámico de modelos. Después de ajustar una acción de control inicial, por ejemplo, la formulación de alimentación, como se discutirá posteriormente con referencia a la Figura 5, la respuesta animal puede ser monitoreada y comparada con la predicción. Si la respuesta del animal se desvía también lejos de la predicción, una nueva acción de control, por ejemplo, formulación de alimentación, puede ser proporcionada. Por ejemplo, si el desempeño comienza a exceder la predicción, algún valor puede ser recuperado cambiando a una formulación de alimentación menos costosa, velocidad de flujo de agua diferente, etc. Si la predicción rezaga el desempeño, cambiar a formulación de alimentación de valor superior, puede ayudar a asegurar que los objetivos del producto final son cubiertos. Aunque la acción de control se describe anteriormente con referencia a una formulación de alimentación, la acción de control puede ser para cualquier variable de control, tal como velocidad de flujo de agua, velocidad de alimentación, etc. De manera similar, los ajustes se pueden hacer a tal variable de control, tal como incrementando o reduciendo la velocidad de flujo, etc. Con referencia ahora a la Figura 3, un diagrama de bloque en general, que ilustra un simulador 300, se muestra de conformidad con una modalidad ejemplar. El simulador 300 incluye un motor de requerimientos 310, un simulador de desempeño animal 320, un simulador de desempeño animal 330, y un simulador de desempeño económico 340. En general, el simulador 300 puede ser cualquier proceso o sistema configurado para aplicar uno o más modelos para datos de entrada para producir datos de salida. Los datos de salida pueden incluir cualquier tipo de proyección o valor determinado, tal como requerimientos de animal y/o proyecciones de desempeño, que incluyen, proyecciones de desempeño animal, proyecciones de desempeño económico, proyecciones de desempeño animal, etc. Específicamente, el simulador 300 está configurado para recibir entrada de información animal a partir del supervisor de empresa 200, procesar la información usando los motores de requerimiento 310 y el modelo de requerimientos animales para producir una serie de requerimientos animales. Además, el simulador 300 puede ser configurado para recibir datos de formulación de alimentación a partir del supervisor de empresa 200 y procesar los datos de formulación de alimentación usando cualquier combinación de simulador de desempeño animal 320, simulador de desempeño ambiental 330, y simulador de desempeño económico 340, para producir al menos, una proyección de desempeño. Un modelo de requerimiento animal, usado por el simulador 300 para convertir valores de entrada en una o más salidas, puede consistir de un sistema de ecuaciones que, cuando se resuelve, que se refiere a entradas como tamaño de animales a un requerimiento de proteína similar al requerimiento animal o a un alojamiento o distribución de alimentación similar al requerimiento del sistema. Una forma matemática específica para el modelo no se requiere, el tipo más apropiado del modelo puede ser seleccionado para cada aplicación. Un ejemplo son modelos desarrollados por el Consejo de Búsqueda Nacional (NRC) , que consiste de ecuaciones algebraicas que proporcionan requerimientos de nutrientes basados en correlaciones empíricas. Otro ejemplo es MOLLY, un modelo a base de metabolismo variable de desempeño de vacas lactantes desarrollado por Prof. R. L. Baldwin, Universidad de California-Davis . Un modelo puede consistir de una serie de ecuaciones diferenciales ordinarias explícitas y una serie de ecuaciones algebraicas que dependen de las variables diferenciales. Un modelo muye general puede consistir de una serie acoplada, completamente implícita de ecuaciones diferenciales parciales, diferenciales ordinarias y algebraicas, para ser resueltas en una simulación continua discreta híbrida. Un modelo puede ser configurado para ser independiente de la funcionalidad asociada con el simulador 300. La independencia muestra el modelo y los algoritmos de solución numérica para ser mejorados independientemente y por diferentes grupos. Preferiblemente, el simulador 300 puede ser implementado como un paquete de simulación de proceso a base de ecuación para resolver una amplia variedad de modelos dentro del sistema 100. Los simuladores a base de ecuación, suman los algoritmos de solución numérica a partir del modelo. Esta suma permite desarrollar modelos independientes del desarrollo de algoritmos numéricos. La suma además, permite a un modelo único ser usado en una variedad de diferentes cálculos (simulación de estado listo, simulación dinámica, optimización, estimación de parámetros, etc.). Los simuladores pueden ser configurados para tomar ventaja de la forma y estructura de las ecuaciones para tareas tales como los cálculos de sensibilidad. Esta configuración permite algunos cálculos ser realizados lo más robustamente y/o eficientemente que sea posible cuando el modelo es desarrollado como un bloque de código de ordenador habitual. Un paquete de simulación de proceso a base de ecuación, es un software configurado para interactuar directamente con las ecuaciones que hacen un modelo. Tal simulador típicamente analiza gramáticamente las ecuaciones de modelo y construye una representación del sistema de ecuaciones en la memoria. El simulador usa esta representación para realizar eficientemente los cálculos solicitados, sean simulaciones de estado listo, simulaciones dinámicas, optimización, etc. Un paquete de simulación de proceso a base de ecuación, también permite la incorporación de cálculos que son más fácilmente escritos como combinación de procedimientos y ecuaciones matemáticas. Ejemplos pueden incluir interpolación con una tabla de datos grandes, rutinas de cálculos propietarios de llamadas distribuidas como códigos compilados para tales ecuaciones que no están disponibles, etc. Como algoritmos de nuevas y mejores soluciones se desarrollan, estos algoritmos pueden ser incorporados en el simulador 300 sin requerir que algún cambio al simulador de modelos 300 sea configurado para resolverlo. De conformidad con una modalidad ejemplar, el simulador 300 puede ser un simulador de proceso. Los simuladores de procesos en general, incluyen una variedad de algoritmos de solución tales como diferenciación automática de modo inverso, método de corrector escalonado para sensibilidades variables, reducción de índice de modelo automático, iteración de Newton fuerte para resolver sistemas no lineales de valores iniciales pobres, adaptación libre de error de sistemas variables, y el método de intervalo aritmético para localizar eventos de estado. Los simuladores de proceso utilizan rutinas de algebra lineal de análisis gramático para dirigir la solución a sistemas lineales. Las rutinas de álgebra lineal de análisis gramático pueden eficientemente, resolver sistemas muy grandes (cientos de miles de ecuaciones), sin iteración. Los simuladores de proceso además, proporcionan una serie particularmente fuerte de capacidades de optimización, que incluyen problemas no lineales de números enteros combinados no convexos (MINLPs) y optimización de variable global. Estas capacidades permiten al simulador 300, resolver problemas de optimización usando el modelo directamente. En particular, el algoritmo corrector escalonado, es un método particularmente para el cálculo de sensibilidad, el cual es a menudo el cuello de botella en el cálculo de optimización total. Las entradas variables para optimización a ser resueltas por el simulador 300, puede incluir parámetros tanto fijos como de tiempo variable. Los parámetros de tiempo variable son típicamente representados como perfiles dados por una serie de valores a tiempos particulares usando un método de interpolación específico, tal como constantes en forma de piezas, lineales en forma de piezas, ranuras Bezier, etc. El simulador 300 y los modelos asociados, pueden ser configurados y estructurados para facilitar la actualización periódica. De conformidad con una modalidad ejemplar, el simulador 300 y los modelos asociados, pueden ser implementados como bibliotecas de enlace dinámico (DLL) . Ventajosamente, una DLL puede ser fácilmente exportada pero no revisada o modificada en una forma estructural. El motor de requerimiento 310 puede ser cualquier sistema o proceso configurado para recibir entrada de información animal y generar requerimientos animales aplicando uno o más modelos de requerimiento a la serie de entrada de información animal. Un modelo de requerimientos puede ser cualquier proyección de salidas potenciales basadas en cualquiera de una variedad de series de entradas. El modelo puede ser tan simple como una correlación que se refiere a la producción de leche a energía pura en una alimentación animal o tan complejo como un modelo variable que computa los requerimientos nutrientes para maximizar la productividad de un ecosistema de lagunas de acuacultura de camarón. Los motores de requerimiento 310, pueden ser configurados para seleccionar de una pluralidad de modelos basados en las entradas de información animal. Por ejemplo, el motor de requerimientos 310 puede incluir modelos para requerimientos de cerdos, requerimientos lácteos, requerimientos de animal de compañia, requerimientos equinos, requerimientos de res, requerimientos generales, requerimientos de aves de corral, requerimientos de animales de acuacultura, etc. Además, cada modelo puede ser asociado con una pluralidad de modelos basados en una categorización adicional, tales como la etapa de desarrollo, nivel de estrés, etc. Los requerimientos animales generados por el motor de requerimientos 310, pueden incluir un listado de requerimientos nutrientes para un animal especifico o grupo de animales. Los requerimientos animales pueden ser una descripción de la dieta total a ser alimentada al animal o grupo de animales. Los requerimientos animales además, pueden ser definidos en términos de una serie de parámetros nutricionales ("nutrientes"). Los nutrientes y/o parámetros nutricionales, pueden incluir aquellos términos comúnmente referidos como nutrientes, así como también grupos de ingredientes, mediciones microbianas, índices de salud, relación entre ingredientes múltiples, etc. Dependiendo del grado de sofisticación del sistema 100, los requerimientos del animal pueden incluir una serie de nutrientes relativamente pequeña o una serie grande de nutrientes. Además, la serie de requerimientos animales puede incluir restricciones o límites en la cantidad de cualquier nutriente particular, combinación de nutrientes y/o ingredientes específicos. Ventajosamente, las restricciones o límites son empleados en donde, por ejemplo, se ha establecido a niveles superiores de ciertos nutrientes o la combinación de nutrientes podría poseer un riesgo a la salud de un animal a ser alimentado. Además, pueden ser impuestas restricciones basados en el criterio adicional, tal como contenido de humedad, palatabilidad, etc. Las restricciones pueden ser mínimas o máximas y pueden ser colocadas en los requerimientos del animal como un todo, cualquier ingrediente único, o cualquier combinación de ingredientes. Aunque se describe en el contexto de nutrientes, los requerimientos animales pueden incluir cualquiera de los requerimientos asociados con un animal, tales como requerimientos de espacio, requerimientos de calentamiento, etc. Adicionalmente, los requerimientos animales pueden ser generados que definen intervalos de niveles nutrientes aceptables. Ventajosamente, utilizar intervalos nutrientes permite mayor flexibilidad durante la formulación de alimentación animal, como se describirá además abajo con referencia a la Figura 3. Los motores de requerimiento 310, pueden ser además, configurados para considerar digestibilidad variante de nutrientes. Por ejemplo, la digestibilidad de algunos nutrientes depende de la cantidad ingerida. Por ejemplo, en donde un animal ingiere una cantidad de fósforo en una dieta, el porcentaje que es utilizado por el animal puede reducir con relación a la cantidad ingerida. Un tracto digestivo del animal puede solamente ser capaz de utilizar una cierta cantidad de fósforo y el resto se pasará a través del animal. Por consiguiente, la utilización del fósforo puede tener una relación inversa con la cantidad de fósforo en una alimentación de animal después que se alcanza un cierto nivel. La digestibilidad puede además, depender de la presencia o ausencia de otros nutrientes, microbios y/o enzimas, efectos de procesamiento (por ejemplo, gelatinización, revestimiento para absorción retardada, etc.), producción animal o etapa de vida, nivel de nutrición previa, etc. El simulador 300 puede ser configurado para considerar estos efectos. Por ejemplo, el simulador 300 puede ser configurado para ajustar un requerimiento para un nutriente particular basado en otro aditivo nutriente particular. Los motores de requerimientos 310, pueden también ser configurados para considerar la digestión variante por un animal. Las entradas de información animal pueden incluir información que indica la salud del animal, el nivel de tensión de un animal, el estado reproductivo de un animal, métodos para la alimentación del animal, etc., como se afecta si ingestión y digestión por un animal. Los cambios basados en el estado inmune, pueden causar un costo de mantenimiento incrementado para acoplar sistemas protectores, mientras se reduce la toma voluntaria de nutrientes. Por ejemplo, el nivel de estrés de un animal puede reducir la absorción de alimentación total por el animal, mientras el intestino sano puede reducir o aumentar a una velocidad de paso. De conformidad con otro ejemplo, cambios en un perfil microbiano por un animal, puede indicar un cambio en la digestión de nutrientes a partir de la digestión enzimática a fermentación bacteriana . La Tabla 2 abajo, incluye un listado ejemplar de nutrientes que pueden ser incluidos en los requerimientos animales. De conformidad con una modalidad ejemplar, dentro de los requerimientos animales, cada nutriente listado puede ser asociado con un valor, porcentaje, intervalo u otra medida de cantidad. El listado de nutrientes puede ser personalizado para incluir más, algunos o diferentes nutrientes basados en cualquiera de una variedad de factores, tales como tipo de animal, salud del animal, disponibilidad de nutriente, etc.

Tabla 2 Nutrientes Adecuados para Generar Requerimientos Animales El motor de requerimientos 310 puede ser configurado para generar los requerimientos animales basados en un o más criterios de requerimiento. El criterio de requerimiento puede ser usado para definir una meta por la cual el requerimiento debe ser generado. Por ejemplo, el criterio de requerimiento ejemplar puede incluir restricciones económicas, tales como maximizar la producción, disminuir el crecimiento para golpear el mercado, o producir un animal a los costos de entrada más bajos. Los requerimientos animales pueden ser usados para generar una formulación de alimentación animal para un animal. Por consiguiente, los requerimientos animales pueden ser usados como entradas de formulación de alimentación animal. Los motores de requerimiento 310, pueden además, ser configurados para generar los requerimientos animales basados en uno o más modelos de utilización de nutriente dinámico. La utilización de nutriente dinámico puede incluir un modelo de la cantidad de nutrientes ingeridos por una alimentación animal que son utilizados por un animal basado en la información recibida en la entradas de información animal, tales como salud del animal, método de alimentación, forma de alimentación (malla, pelotillas, extrusado, tamaño de partícula, etc.), estabilidad de agua de alimentación, alimento no comido, temperatura del agua y su impacto en los niveles enzimáticos, etc. La utilización de nutriente puede además, depender de la presencia o ausencia de otros aditivos nutrientes, microbios y/o enzimas, efectos de procesamiento (por ejemplo, gelatinización, revestimiento para absorción retardada, etc.), producción animal o etapa de vida, nivel de nutrición previo, etc. El simulador 300 puede ser configurado para considerar estos efectos. Por ejemplo, el simulador 300 puede ser configurado para ajustar el nivel de un nutriente particular, definido en una entrada de formulación de alimentación animal, a partir del nivel determinado basado en el requerimiento del animal a un nivel diferente basado en la presencia o ausencia de otro nutriente particular. Usando el ejemplo anterior de fósforo, la cantidad de fósforo que se utiliza por un animal puede también ser afectada por otros nutrientes en la dieta del animal. Por ejemplo, la presencia de un microbio particular en un tracto digestivo del animal, sea naturalmente presente o agregado como un nutriente, puede actualmente, incrementar la utilización de fósforo más allá de los niveles que podrían ocurrir normalmente y reducir la cantidad que entra en la corriente de desecho del animal. Por consiguiente, una entrada de formulación de alimentación de animal, puede ser modificada basado en el modelo de utilización de nutriente. Sin embargo, este cambio en la formulación de alimentación animal, puede tener un efecto en la formulación de alimentación animal, que incluyen la formulación de alimentación animal que es solo modificada. Por consiguiente, la compensación para un modelo de utilización de nutriente, puede requerir un cálculo iterativo, valores constantemente actualizados, para llegar a un valor final que está dentro de una tolerancia predefinida. El motor de requerimientos 310, también puede ser configurado para considerar variaciones en la digestión y utilización de nutrientes por un animal. Las entradas de información animal pueden incluir información que indica la salud de un animal, nivel de tensión de un animal, estado reproductivo de un animal, métodos de alimentación del animal, etc., como afecta su ingestión y digestión por un animal. Por ejemplo, el nivel de tensión de un animal puede reducir la absorción de alimentación total por el animal, mientras el intestino sano puede incrementar o reducir una velocidad de paso. Alternativamente, un nivel de tensión puede alterar el metabolismo actual para un animal. Por ejemplo, un metabolismo del animal puede ser alterado por una liberación de cortisona inducida por estrés. Otros modificadores metabólicos ejemplares pueden incluir cascadas del sistema inmune de prostaglandinas y otras citocinas pro-inflamatorias, leucocitos, anticuerpos y otras células inmunes y sustancias, implantes de promoción de crecimiento y aditivos de alimentación adrenérgicos. Estas reacciones cambian el sitio y extensión de la digestión, cambian la absorción de nutriente y forzan los nutrientes digeridos hacia un estado más catabólico.

El simulador de desempeño animal 320, puede ser un proceso o sistema que incluye una pluralidad de modelos similares a los modelos descritos anteriormente con referencia a los motores de requerimiento 310. Los modelos utilizados en el simulador de desempeño animal 320, reciben una formulación de alimentación animal a partir de un formulador 300 a través del supervisor de empresa 200 y la entrada de información animal y aplica los modelos a la formulación de alimentación para producir una o más proyecciones de desempeño animal. La proyección de desempeño animal puede ser cualquier pronosticador de productividad animal que será producido dada las variables de entrada de formulación de alimentación animal y otras de entrada. El simulador de desempeño ambiental 330, puede ser un proceso o sistema que incluye una pluralidad de modelos similares a los modelos descritos anteriormente con referencia a los motores de requerimientos 310. Los modelos utilizados en el simulador de desempeño ambiental 330, reciben la formulación de alimentación animal del formulador 300 a través del supervisor de empresa 200 y aplican los modelos a la formulación de alimentación y entradas de información animal, para producir una proyección de desempeño basada en factores ambientales. La proyección de desempeño ambiental puede ser cualquier predicción de desempeño que se producirá dada la entrada de formulación de alimentación animal, las entradas de información animal y los factores ambientales. El simulador de desempeño económico 340, puede ser un proceso o sistema que incluye una pluralidad de modelos similares a los modelos descritos anteriormente con referencia a los motores de requerimiento 310. Los modelos utilizados en el simulador de desempeño económico 340, reciben formulación de alimentación animal a partir del formulador 300 a través del supervisor de empresa 200 y aplican los modelos a la formulación de alimentación y entradas de información animal, para producir una proyección de desempeño basada en factores económicos . La proyección de desempeño económico puede ser cualquier predicción de desempeño que será producida dada las entradas de formulación de alimentación animal, entradas de información animal y los factores económicos. Las proyecciones de desempeño pueden incluir una amplia variedad de información que se refiere a los rendimientos producidos basados en las entradas establecidas proporcionadas. Por ejemplo, las proyecciones de desempeño pueden incluir información que se refiere al desempeño de un animal específico, tal como el rendimiento producido por un animal. El rendimiento puede incluir por ejemplo, el contenido de nutriente de huevos producidos por el animal, calidades asociadas con la carne producida por el animal, los contenidos de desechos producidos por el animal, el efecto del animal en un ambiente, etc.

De conformidad con una modalidad ejemplar, los simuladores 320, 330 y 340, pueden correr en paralelo o en serie, para producir proyecciones de desempeño múltiples. Las proyecciones de desempeño múltiples de animal, pueden permanecer separadas o ser combinadas en una proyección de desempeño de compresión único. Alternativamente, las proyecciones de desempeño pueden ser generadas basadas en un simulador único o una combinación de menos de todos los simuladores . El motor de requerimientos 310, puede además, incluir simuladores adicionales como sean necesarios para generar proyecciones de desempeño que son personalizadas para satisfacer un criterio de usuario específico. Por ejemplo, el motor de requerimientos 310 puede incluir un simulador de composición de volumen, simulador de composición de huevo, composición de grasa de carne, simulador de salida de residuos, calculador de energía de mantenimiento, etc. Con referencia ahora a la Figura 4, se muestra un diagrama de bloque general que ilustra un motor de ingredientes 400 y un formulador 500, de conformidad con una modalidad ejemplar. El motor de ingredientes 400 es configurado para intercambiar información con el formulador 500. El motor de ingredientes 400 y el formulador 500 son en general, configurados para generar una formulación de alimentación animal basada en los ingredientes disponibles y los requerimientos de animal recibido. El motor de ingredientes 400 incluye uno o más listados de ingredientes disponibles en una o más ubicaciones. El listado además, incluye información adicional asociada con los ingredientes, tales como la ubicación del ingrediente, nutrientes asociados con el ingrediente, costos asociados con el ingrediente, etc. El motor de ingredientes 400, puede incluir un primer listado de ubicación 410, un segundo listado de ubicación de ingrediente 420, y un tercer listado de ubicación de ingrediente 430. El primer listado de ingrediente 410, puede incluir un listado de ingredientes disponibles en una primera ubicación, tales como ingredientes en una granja de usuario. El segundo listado de ingredientes 420, puede incluir un listado de ingredientes que son disponibles para adquirirse de un productor de ingrediente. El tercer listado de ingrediente 430, puede incluir un listado de ingredientes que se encuentran en un ambiente de animal objetivo, tal como forraje en pastura, plancton ( zooplancton, fitoplancton, etc.), o peces pequeños en una laguna de acuacultura, etc. El listado de ingredientes puede además, incluir entradas de nutrientes ambientales. Las entradas de nutrientes ambientales pueden ser cualquier nutriente o nutrientes que son recibidos y/o utilizados por un animal que no es alimentado al animal. Con referencia ahora a un tercer listado de ingrediente 430, un ejemplo de un listado de ingredientes que se encuentran en el ambiente del animal objetivo, puede incluir un listado del contenido mineral del agua. Un consumo de agua total del animal se puede estimar basado en las proporciones de consumo conocidas, tales como la relación de agua a materia de alimentación seca consumida. El consumo de un ingrediente o nutriente, puede incluir consumo actual, asi como también recepción por un animal a través de la absorción, generación a través de procesos corporales, etc. Esta relación puede ser ya sea, asignada a un valor promedio o, más preferiblemente, calculada de alimentación conocida y propiedades animales. El contenido mineral del agua proporcionada por un productor, puede ser medido en sitio. Esta agua, con contenido mineral medido y nivel de absorción calculado, puede ser incorporada en un tercer listado de ingrediente 430. Aunque el contenido mineral se proporciona como un ejemplo, se entenderá que el listado de ingrediente puede incluir cualquier nivel o característica nutriente del agua tal como el nivel de pH del agua. Alternativamente, el tercer listado de ingrediente 430 puede incluir un contenido de nutriente total en ecosistema acuoso. La contribución del ecosistema para nutrición total puede ser incluida en varias formas. Por ejemplo, una muestra se puede sacar y analizar para contenido de nutriente total y se incluye como tercer listado 430.

Preferiblemente, los modelos resueltos en simulador 300 se pueden ampliar para incluir no únicamente las especies a ser producidas, pero otras especies que viven en el ecosistema también. El modelos puede incluir uno o más de los siguientes efectos: competencia de otras especies por alimento, consumo de especies producidas de otras especies en el ecosistema y crecimiento de otras especies durante el tiempo de respuesta para nutriente o excreción de toxina, temperatura, luz solar, etc. Los modelos puede además contar para consumo/utilización de las entradas de nutriente ambiental en base a la etapa de vida del animal, conocimiento de las condiciones de crecimiento, análisis de ingredientes, etc. Además, el tercer listado de ingrediente 430 puede ser representativo de un sistema nutriente cerrado, en donde los rendimientos generados de un alimento animal siendo alimentado para un animal se tratan como entradas para generar un tercer listado de ingrediente 430. Por ejemplo, un animal puede ser inicialmente alimentado con una dieta compuesto de nutrientes a partir del primer listado de ingrediente 410 y/o segundo listado de ingrediente 420. La utilización del animal de la composición nutriente se puede determinar dentro del simulador 300, se describe en detalle adicional más abajo, y se proporciona el formulador 500 para optimización contra los requerimientos establecidos del animal. El simulador 300 puede además ser configurado para generar una proyección de la cantidad y calidad de nutrientes que no se utilizan por en animal y/o nutrientes en el desecho del animal que se proporcionan al ambiente del animal. El rendimiento del nutriente no utilizado o nutrientes del flujo de desecho se puede después usar para cambios proyectados el ambiente del animal y la composición del tercer listado de ingrediente 430. Por ejemplo, en donde el animal es un animal acuático, tal como un marisco, el rendimiento del marisco se puede usar en cambios de proyectados calculados en la base de permanencia de alga. Esta base de permanencia de alga después se considera un ingrediente en el tercer listado de ingrediente 430 para la extensión que los animales consumen la base de existencia de alga como parte de su dieta. El ingrediente adicional puede reducir o de otra forma modificar los requerimientos calculados del animal. Se puede apreciar como la interacción descrita anteriormente se puede usar para crear un número de bucles de realimentación para optimizar la producción animal. Además, un alimento animal optimizado puede ser optimizado en base a los requerimientos de la biomasa del ecosistema completo además al animal. De acuerdo con aún otra modalidad ejemplar, las proyecciones de desempeño generadas por el simulador 300 se pueden usar para estimar la biomasa y contenido nutriente de una primer especie, que es una fuente de alimento para una segunda especie. La primera especie puede ser alga, bacteria, invertebrado o vertebrado. Por lo tanto, el rendimiento del simulador 300 se puede usar para definir los ingredientes en el tercer listado de ingrediente 430, que incluye la biodisponibilidad y provisión de nutriente total. Por ejemplo, en donde la primera especie es langostino de salmuera y la segunda especie es un pez de acuario de agua salada, el simulador 300 se puede utilizar para generar una recomendación para optimizar la proporción de crecimiento y/o contenido de nutriente de langostino de salmuera. La población de langostino de salmuera también se puede calcular en vista de proyecciones alimenticias para el pez de acuario de agua salada. Estos langostinos de salmuera pueden después ser componentes dentro del tercer listado de ingrediente 430 y se puede usar como componentes en la formulación de un alimento animal optimizado para el pez de acuario de agua salada. Específicamente, los ingredientes en el tercer listado de ingrediente 430 se pueden proporcionar por un motor de nutriente variable 450, discutido más abajo y el formulador 500. Además, las proyecciones de desempeño asociadas con el primer animal se pueden usar para proyectar componentes futuros dentro del tercer listado de ingrediente 430 y sus características . Como se muestra en el ejemplo anterior, el simulador 300, en combinación con el tercer listado de ingrediente 430, se puede usar para modelar una interacción completa entre un animal, los organismos en su ambiente, y el ambiente mismo. La interacción se puede usar para satisfacer los requerimientos del animal actual y para generar proyecciones para el animal, otros organismos y el ambiente. Por ejemplo, el ambiente del tercer listado de ingrediente 430 puede incluir ingredientes y nutrientes asociados dentro de un pastizal de trigo. El pastizal se puede fertilizar con nitrógeno, potasio y fósforo. El fertilizante puede ser de origen natural, tal como estiércol de vaca o desperdicio de aves de corral, o hechos por el hombre, tal como un fertilizante químico. El pastizal puede ser manejado por un productor de animal de forma tal que el trigo no sea más maduro que una etapa de cañas temprana, un madurez óptima para calidad de nutriente. En la madurez, el pastizal puede ser pastoreado por 400 terneros de corral alimentados por aproximadamente dos meses. Se reconoce que el animal, durante el pastoreo generalmente fertilizará el trigo de forma natural. Como los terneros de pastoreo continuamente ganan peso, lo cual se hace principalmente de minerales, agua y proteina. Por lo tanto, el nitrógeno, potasio y fósforo que se usa para fertilizar el trigo llega a ser un componente nutricional de los terneros. Después que el ganado vacuno se remueve del pastizal, el productor de animal puede escoger para permitir • el crecimiento del trigo a madurez para cosechar. El trigo cosechado después se cambia directamente en otra fuente de alimento, tal como harina para pan, o puede ser usado como cama de paja en un corral de alimentación. El trigo usado para cama de paja puede ser eventualmente colectado del corral de alimentación, a lo largo con estiércol del ganado vacuno en el corral de alimentación y colocado en el pastizal. Los nutrientes en la paja y el estiércol pueden ser arados en el campo y ser absorbidos por las raíces en siguiente cultivo de trigo. Por lo tanto, el sistema 100, que usa un simulador 300, puede ser configurado iterativamente analizar entradas variables que afectan no únicamente los animales, pero también el ambiente del animal, el cual puede a su vez afectar los animales. Cada proyección por el simulador 300 puede ser iterativamente desarrollada para determinar los efectos en entradas relacionadas en base de las proyecciones actuales. El tercer listado de ingrediente 430 puede además incluir interpretación de proyecciones generadas por el simulador 300. Por ejemplo, el contenido de nutriente de la leche pude ser modelado para los animales particulares por un producto individual. Este modelo de contenido de nutriente en leche se puede usar como un tercer listado de ingrediente 430 para consumo por un animal lactante. Cada listado de ingrediente puede además incluir información adicional asociada con los ingredientes. Por ejemplo, un listado de ingredientes pude incluir un listado de costos asociados con el ingrediente. Alternativamente, un ingrediente en la primera ubicación puede incluir un costo asociado con la producción del ingrediente, almacenaje del ingrediente, distribución del ingrediente, etc. , mientras un ingrediente en la segunda ubicación puede incluir un costo asociado con la adquisición del ingrediente, y un ingrediente en la tercera ubicación puede un costo asociado con el incremento en biomasa, cambiar el perfil de nutriente, alterar la disponibilidad del nutriente, etc. La información adicional puede incluir cualquier tipo de información que puede ser relevante para etapas de procesamiento posteriores. La tabla 3 abajo incluye una lista ejemplar de ingredientes, los cuales se puede usar en la generación de formulación de alimento animal. El listado de ingredientes pude incluir más, poco o diferentes ingredientes dependiendo de una variedad de factores, tal como disponibilidad de ingrediente, precio de entrada, tipo de animal, etc.

Tabla 3 Ingredientes Ejemplares Adecuados para Uso en la Formulación de Mezclas de Alimento Habitual El motor de ingrediente 400 puede además incluir una base de datos de información de ingrediente 440. La base de datos de información del ingrediente 440 puede incluir cualquier tipo de información relacionada a ingredientes para ser usados en la generación de la formulación alimenticia, tal como información de nutriente, información de costo, información del usurario, etc. La información almacenada en la base de datos 440 puede incluir cualquiera de una variedad de tipos de información tales como información genérica, información específicamente relacionada al usuario, información en tiempo real, información histórica, información en base a la geografía, etc. La base de datos de información del ingrediente 440 se puede utilizar por un motor de ingrediente 400 para proporcionar la información necesaria para generar una formulación alimenticia optimizada en conjunto con la información proporcionada por el usuario. La base de datos de información del ingrediente 440 puede además ser configurada para acceder a base de datos externa para adquirir información relevante adicional, tal como información del mercado de alimento. La información del mercado de alimento puede similarmente incluir precios actuales por ingrediente, precios históricos para rendimiento, información del ingrediente producido, información del contenido de nutriente del ingrediente, información programada del mercado, información geográfica del mercado, información de costo de suministro, etc. La base de datos de información del ingrediente 440 además se puede asociar con un estimulador tipo Monte Cario configurado para proporcionar distribuciones históricas de precios fijos del ingrediente y otra información que se puede usar como entradas para otros componentes del sistema 100. El motor de ingrediente 400 además puede incluir un motor de nutriente variable 450 configurado para proporcionar funciones de rastreo y proyección para factores que pueden afectar el contenido de nutriente de un ingrediente. Por ejemplo, el motor de nutriente variable 450 puede ser configurado para proyectar el contenido de nutriente para ingredientes durante un tiempo. El contenido de nutriente para algunos ingredientes puede cambiar con el tiempo, basado en el método de almacenamiento, método de transportación, lixiviado natural, métodos de procesamiento etc. Además, el motor nutriente variable 450, puede ser configurado para rastrear la variabilidad del contenido de nutriente por los ingredientes recibidos de productores de ingredientes específicos para proyectar un contenido nutriente probable para los ingredientes recibidos de aquellos productores de ingredientes específicos . El motor nutriente variable 450, puede ser además, configurado para considerar la variabilidad en contenido nutriente de los ingredientes. La estimulación de variabilidad de un ingrediente puede ser calculada basada en la información relacionada con el ingrediente particular, el proveedor del ingrediente, probar las muestras de ingredientes, etc. De conformidad con una modalidad ejemplar, la variabilidad estimada y/o registrada y covarianza, puede ser usada para crear distribuciones que son muestreadas en un procedimiento de Monte Cario. En este procedimiento, el contenido de nutrientes actual de los ingredientes en una formulación de alimentación optimizada, es muestreado repetidamente de estas distribuciones, produciendo una distribución de contenidos de nutrientes. Los requerimientos de nutrientes pueden entonces, ser revisados por cualquiera de los nutrientes para los cales el contenido nutriente no es suficiente. El proceso puede ser repetido hasta que se logra la confianza deseada para todos los nutrientes. El contenido de nutriente actual para los ingredientes, puede ser usado para generar una formulación de alimentación animal para un animal. Por consiguiente, el contenido de nutriente para los ingredientes, puede también ser usado como entradas de formulación de alimentación animal. Con referencia ahora al formulador 500, el formulador 500 está configurado para recibir los requerimientos animales a partir de un simulador 400 a través del supervisor de empresa 200 y la información de nutriente a partir del motor de ingredientes 400 basado en ingredientes disponibles y generar una formulación de alimentación animal. El formulador 500 calcula al menos, la formulación de alimentación de costo que cubre la serie de niveles de nutrientes definidos en los requerimientos animales. La formulación de alimentación animal de costo final, puede ser generada usando optimización de programación lineal, como es bien conocido en la industria. La formulación de costo final es en general, configurada para utilizar ingredientes disponibles a los usuarios, en combinación con ingredientes adquiridos para incrementar la formulación de alimentación optimizada. Más específicamente, la programación lineal incorporará fuentes de nutriente proporcionadas por un usuario, tales como granos, forrajes, ensilages, grasas, aceites, micronutrientes o suplementes de proteínas, como ingredientes con una contribución fija a la formulación de alimentación total. Estas contribuciones son entonces sustraídas de la formulación óptima; la diferencia entre el recipiente total y estos ingredientes suministrados al usuario, constituyen las combinaciones de ingredientes que podrían ser producidas y vendidas al cliente. Alternativamente, los procesos de formulación pueden ser realizados como una simulación Monte Cario con variabilidad en el precio del ingrediente incluido como ya sea proporciones proyectadas o históricas a distribución creada, los cuales son subsecuentemente optimizados como se describe anteriormente . Con referencia ahora a la figura 5, se muestra un diagrama de flujo ilustra un método 600 para optimización de producción animal, de conformidad con una modalidad ejemplar. El método 600 en general, incluye identificar valores optimizados para una o más entradas de información animal, de conformidad con al menos, un criterio de optimización. Aunque la descripción del método 600 incluye las etapas específicas y un ordenamiento específico de etapas, es importante notar que más, algunos y/o diferentes ordenamientos de las etapas, pueden ser realizados para implementar las funciones descritas en este documento. Además, la implementación de una etapa puede requerir reimplementación de una etapa temprana. Por consiguiente, aunque las etapas se muestran en una forma lineal por claridad, pueden existir varias condiciones posteriores de bucles. En una etapa 605, el supervisor de empresa 200 es configurado para recibir las entradas de información animal. Las entradas de información animal pueden ser recibidas a partir de un usuario a través de la interfaz 210, popular, automáticamente basada en los datos relacionados, populares basados en los datos almacenados relacionados con el usuario, o recibidos en un lote descargado del usuario. Las entradas de información animal recibidas, incluyen un diseño de una o más entradas de información de animal como entradas variables. La designación como una entrada variable, puede ser recibida como entradas de información animal, únicas, múltiples o todas. En una etapa 610, el supervisor de empresa 200 está configurado para recibir un criterio de optimización a través de la interfaz de usuario 210, o alternativamente, recibir un criterio de optimización preprogramado. El criterio de optimización puede incluir, maximizar la productividad, reducir costos, maximizar la calidad del rendimiento, lograr los objetivos de productividad, etc. En una modalidad ejemplar, el criterio de optimización puede ser una función objetivo que requiere minimización o maximización. La función objetivo puede tener restricciones incorporadas en esta, o puede ser sometida a restricciones independientes. La función objetiva puede ser una función de cualquier combinación de variables del sistema de producción animal.

En una etapa 615, el supervisor de empresa 200 está configurado para comunicar las entradas de información animal y criterio de optimización al simulador 300. Después de recibir las entradas de información animal y criterio de optimización, el simulador 300 es configurado para generar una serie de requerimientos animales en la etapa 620. En una etapa 625, la serie de requerimientos animales es comunicada del simulador 300 a través del supervisor de empresa 200 al formulador 500. El formulador 500 es configurado para generar un a formulación de alimentación animal de costo final, basada en los requerimientos del animal y la información nutriente recibida del motor nutriente 450 en una etapa 630. La formulación de alimentación animal de costo final, puede ser determinada basada al menos en parte, en los componentes dentro del ambiente animal, representado por el tercer listado de ingredientes 430. En una etapa 635, el supervisor de empresa 200 es configurado para generar valores optimizados para una o más entradas variables recibidas en la etapa 605, como se discute en detalle anteriormente con referencia a la Figura 2. Aunque las funciones específicas son descritas en este documento por estar asociadas con los componentes específicos del sistema 100, las funciones pueden ser alternativamente asociadas con cualquiera de los otros componentes del sistema 100. Por ejemplo, la interfaz de usuario 210 puede alternativamente, ser asociada con el simulador 300 de conformidad con una modalidad alternativa. Se hace constar que con relación a esta fecha, el mejor método conocido por la solicitante para llevar a la práctica la citada invención, es el que resulta claro de la presente descripción de la invención.

Claims (44)

1. REIVINDICACIONES Habiéndose descrito la invención como antecede, se reclama como propiedad lo contenido en las siguientes reivindicaciones : 1. Un sistema para generar valores optimizados para entradas variables a un sistema de producción animal, caracterizado porque comprende: un motor simulador configurado para recibir una pluralidad de entradas de información animal y generar una proyección de desempeño, en donde al menos, una de las entradas de información animal es designada como una entrada variable y en donde al menos, una de las entradas de información animal incluye información de genotipo; y un motor supervisor de empresa configurado para generar un valor optimizado por al menos, una entrada variable en donde el valor optimizado es configurado para optimizar la producción animal basado en parte, en la información del genotipo del animal.
2. 2. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además incluye motor formulador, el motor formulador está configurado para recibir información de ingrediente de alimentación animal y generar la formulación de alimentación animal compuesta de los ingredientes de alimentación animal basados en la proyección de desempeño.
3. 3. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además incluye un lector de medio genético configurado para recibir la información de genotipo del animal a partir de una representación de medios físicos.
4. 4. El sistema de conformidad con la reivindicación 3, caracterizado porque la información de genotipo es al menos, un marcador de ADN genético que representa información por al menos, un cromosoma especificado.
5. 5. El sistema de conformidad con la reivindicación 4, caracterizado porque la representación de medio físico además incluye información relacionada con una métrica de expresión para uno o más genes animales.
6. 6. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la información de genotipo animal es definida por la expresión fenotípica de ensayos ligados a la capacidad genética.
7. 7. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la entrada variable es una de un factor animal, un factor ambiental, una formulación de alimentación animal y un factor económico.
8. 8. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el motor simulador incluye un simulador de desempeño animal configurado para generar un perfil de desempeño animal, basado en las entradas de información animal las cuales incluyen, la información de genotipo de animal y la entrada de información de animal que incluye al menos, una entrada variable.
9. 9. El sistema de conformidad con la reivindicación 8, caracterizado porque el motor supervisor de empresa está configurado para accionar el motor simulador basado en variaciones en la entrada variable para generar una pluralidad de perfiles de desempeño animal.
10. 10. El sistema de conformidad con la reivindicación 9, caracterizado porque el supervisor de empresas es además, configurado para seleccionar un valor optimizado para al menos, una entrada variable basado en la aplicación de al menos, un criterio de optimización a la pluralidad de perfiles de desempeño animal.
11. 11. Un método para determinar valores optimizados para entradas a un sistema de producción animal, caracterizado porque comprende: recibir una pluralidad de entradas de información animal, en donde al menos, una de las entradas de información animal es designada como una entrada variable, las entradas de información de animal incluyen, información de genotipo del animal; generar al menos, una proyección de desempeño basada en las entradas de información del animal; y generar un valor optimizado por al menos, una entrada variable basada en al menos, una proyección de desempeño, la información de genotipo del animal, y al menos, un criterio de optimización.
12. 12. El método de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque además incluye, generar al menos, una formulación de alimentación animal compuesta de ingredientes animales basados en la información de genotipo del animal.
13. 13. El método de conformidad con la reivindicación 12, caracterizado porque además incluye optimizar al menos una formulación de alimentación animal de conformidad con al menos, un criterio de optimización.
14. 14. El método de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque la generación de un valor optimizado por al menos una entrada variable, basada en la información del genotipo animal, incluye identificar genes particulares que son expresados por el animal en un ambiente particular.
15. 15. El método de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque la generación de un valor optimizado por al menos, una entrada variable incluye, proporcionar un efecto de modificación en al menos, una entrada variable.
16. 16. El método de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque la entrada variable es una de un factor animal, un factor ambienta, una alimentación animal y un factor económico.
17. 17. El método de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque además incluye generar una pluralidad de perfiles de desempeño animal, basados en la información de formulación de alimentación animal y la entrada de información animal que incluye, al menos, una entrada variable.
18. 18. El método de conformidad con la reivindicación 17, caracterizado porque además incluye generar una pluralidad de perfiles de desempeño animal basados en variaciones en al menos, una entrada variable.
19. 19. El método de conformidad con la reivindicación 18, caracterizado porque además incluye seleccionar un valor preferido por al menos, una entrada variable basado en la aplicación de al menos, un criterio de optimización a la pluralidad de los perfiles de desempeño animal.
20. 20. El método de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque además incluye generar iterativamente, una pluralidad de perfiles de desempeño animal, basados en la variación de al menos, una entrada variable .
21. 21. El método de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque además incluye, recibir la información del genotipo del animal capturada y representada en un medio físico.
22. 22. Un sistema de optimización de producción animal, caracterizado porque comprende: un motor de optimización que tiene un programa de función objetivo en este, configurado para recibir información de genotipo animal; y un sistema de modelación de producción animal, configurado para recibir entrada de información animal, que incluye al menos, una entrada variable, recibir entrada de formulación de alimentación, y proporcionar al menos, una salida de modelación al motor de optimización, la salida de modelación se genera basada al menos, en parte, en la información del genotipo del animal y que incluye, un valor para la entrada variable, en donde el motor de optimización utiliza el programa de función objetivo para proporcionar una solución optimizada por al menos, una entrada variable basada en la salida de modelación.
23. 23. El sistema de optimización de producción animal de conformidad con la reivindicación 22, caracterizado porque además incluye un lector de medios genéticos configurado para recibir la información del genotipo animal.
24. 24. El sistema de optimización de producción animal de conformidad con la reivindicación 22, caracterizado porque la información del genotipo del animal es definida por la expresión fenotípica de rasgos ligados a la capacidad genética.
25. 25. El sistema de optimización de producción animal de conformidad con la reivindicación 24, caracterizado porque los rasgos ligados a la capacidad genética, incluyen al menos, uno de rendimiento de producción animal, rendimiento de trabajo de animal y acreción de proteína.
26. 26. El sistema de optimización de producción animal de conformidad con la reivindicación 22, caracterizado porque además incluye un motor formulador configurado para generar una entrada de formulación de alimentación.
27. 27. El sistema de optimización de producción animal de conformidad con la reivindicación 22, caracterizado porque optimizar la función objetivo incluye, generar iterativamente rendimientos de modelación basados en las variaciones en una o más entradas variables.
28. 28. El sistema de optimización de producción animal de conformidad con la reivindicación 18, caracterizado porque la entrada variable es una de un factor animal, un factor ambiental, y un factor económico.
29. 29. Un sistema para generar valores optimizados para entradas variables a un sistema de producción animal, caracterizado porque comprende: un motor simulador configurado para recibir una pluralidad de entradas de información animal y generar una proyección de desempeño, en donde al menos, una de las entradas de información animal es designada como una entrada variable y en donde al menos, una de las entradas de información animal incluye, información de genotipo de animal; y un motor supervisor de empresa configurado para generar un valor optimizado por al menos, una entrada variable, en donde el valor optimizado es configurado para optimizar la producción animal basada en las entradas de información.
30. 30. El sistema de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque el motor simulador incluye un simulador de desempeño animal, configurado para generar un perfil de desempeño animal, basado en las entradas de información animal, las cuales incluyen, la información de genotipo del animal y la entrada de información del animal, que incluye al menos, una entrada variable.
31. 31. El sistema de conformidad con la reivindicación 24, caracterizado porque el perfil de desempeño animal incluye al menos, una métrica de expresión de gen animal.
32. 32. Un sistema para generar valores optimizados para entradas variables a un sistema de producción animal, caracterizado porque comprende: un motor simulador configurado para recibir una pluralidad de entradas de información animal y generar una proyección de desempeño, en donde al menos, una de las entradas de información animal es designada como una entrada variable y en donde al menos, una de las entradas de información animal incluye información de genotipo; y un motor supervisor de empresa, configurado para generar un valor optimizado por al menos, una entrada variable, en donde el valor optimizado es configurado para optimizar la producción animal, basado en las entradas de información animal, las cuales incluyen, información de genotipo animal.
33. 33. Un sistema para generar valores optimizado para entras variables a un sistema de producción animal, caracterizado porque comprende: un motor simulador configurado para recibir una pluralidad de entradas de información animal y generar una proyección de desempeño; en donde al menos, una de las entradas de información animal es designada como una entrada variable; y al menos, una de las entradas de información animal incluye información relacionada con un nivel de expresión de al menos, un gen animal; y un motor supervisor de empresa, configurado para generar un valor optimizado por al menos, una entrada variable, en donde el valor optimizado es configurado para optimizar la producción animal, basado en las entradas de información animal.
34. 34. Un producto alimenticio que se produce usando un método para determinar valores optimizados para entradas a un sistema de producción animal, caracterizado porque comprende : recibir una pluralidad de entradas de información animal, en donde al menos, una de las entradas de información animal es designada como una entrada variable, las entradas de información animal incluyen información de genotipo del animal; generar al menos, una proyección de desempeño basada en las entradas de información del animal; generar un valor optimizado para al menos una entrada variable basada en al menos, una proyección de desempeño, la información del genotipo del animal, y al menos, un criterio de optimización; y producir el producto alimenticio usando el valor optimizado por al menos, una entrada variable en un sistema de producto animal.
35. 35. El producto alimenticio de conformidad con la reivindicación 34, caracterizado porque el método usado para producir el producto alimenticio, además incluye generar al menos, una formulación de alimentación animal compuesta de ingredientes de alimentación animal, basados en la información del genotipo animal.
36. 36. El producto alimenticio de conformidad con la reivindicación 35, caracterizado porque el método usado para producir el producto alimenticio además incluye, optimizar al menos, una formulación de alimentación animal de conformidad con al menos, un criterio de optimización.
37. 37. El producto alimenticio de conformidad con la reivindicación 34, caracterizado porque la generación de un valor optimizado para al menos una entrada variable basado en una información de genotipo animal incluye, identificar genes particulares que son expresados por el animal en un ambiente particular.
38. 38. El producto alimenticio de conformidad con la reivindicación 34, caracterizado porque la generación de un valor optimizado por al menos una entrada variable incluye, proporcionar un efecto de modificación por al menos, una entrada variable.
39. 39. El producto alimenticio de conformidad con la reivindicación 34, caracterizado porque la entrada variable es una de un factor animal, un factor ambiental, una alimentación animal y un factor económico.
40. 40. El producto alimenticio de conformidad con la reivindicación 34, caracterizado porque el método usado para producir el producto alimenticio además incluye, generar una pluralidad de perfiles de desempeño animal, basados en la información de formulación de alimentación animal y la entrada de información animal que incluye al menos, una entrada variable.
41. 41. El producto alimenticio de conformidad con la reivindicación 40, caracterizado porque la generación de la pluralidad de perfiles de desempeño animal incluye, generar la pluralidad de perfiles de desempeño animal, basados en las variaciones en al menos, una entrada variable.
42. 42. El producto alimenticio de conformidad con la reivindicación 41, caracterizado porque el método usado para producir el producto alimenticio además incluye, seleccionar un valor preferido por al menos una entrada variable, basado en la aplicación de al menos, un valor preferido por al menos, una entrada variable basada en la aplicación de al menos, un criterio de optimización a la pluralidad de perfiles de desempeño animal.
43. 43. El producto alimenticio de conformidad con la reivindicación 34, caracterizado porque el método usado para producir el producto alimenticio además incluye iterativamente, generar una pluralidad de perfiles de desempeño animal, basados en la variación de la menos, una entrada variable.
44. 44. El producto alimenticio de conformidad con la reivindicación 34, caracterizado porque el método usado para producir el producto alimenticio además incluye, recibir la información de genotipo animal capturada y representada en un medio físico.