El proyecto GC4SHEEP ha desarrollado un sistema integral de análisis y gestión de datos para mejorar la reproducción y fertilidad en ovino. El principal resultado ha sido la creación de una plataforma digital segura y colaborativa que permite a las ganaderías almacenar, analizar y compartir sus datos reproductivos. Gracias a esta herramienta, se han realizado estudios basados en inteligencia artificial que permiten entender mejor los factores que influyen en la fertilidad. Entre los avances destacados, el uso de datos MIR de leche permite diagnosticar gestaciones con un mes de antelación respecto a las técnicas tradicionales, reduciendo costes y permitiendo decisiones más rápidas. Además, se ha demostrado que la evolución de la condición corporal de las ovejas durante la gestación influye de forma clara en los resultados de fertilidad, por lo que un buen manejo nutricional es clave.

En paralelo, se ha trabajado en analizar el rendimiento reproductivo de los machos, observando que variables como el ritmo de saltos o la calidad seminal permiten seleccionar mejor los reproductores. También se han identificado buenas prácticas de alimentación en machos y corderas que mejoran el desarrollo testicular y los resultados de inseminación. En conjunto, GC4SHEEP aporta una solución práctica para las ganaderías: un sistema sencillo y accesible que permite anticipar problemas reproductivos, tomar mejores decisiones de manejo y mejorar la rentabilidad de las explotaciones a partir del uso eficiente de los datos.

El GC4SHEEP pretende trabajar en la recogida de datos conjunta de las principales razas de ovino de España con el objetivo de mejorar la reproducción y fertilidad a través de modelos predictivos para la mejor toma de decisiones, Se basará en parámetros clave como selección de sementales o empleo de diluyentes para mejorar la calidad del semen. Pero para poder analizar los datos hay que generarlos y en el marco de este proyecto se generarán datos en cuanto al manejo reproductivo vinculado a mejorar la selección de hembras y machos de los rebaños. correlaciones relacionados con los espectros MIR de la leche y con condición corporal, análisis del rendimiento reproductivo de los mejores machos en base al ritmo de saltos, correlaciones de la calidad de machos y corderas en base a alimentación, mejoras en la calidad del diluyente para mejorar la viabilidad del semen a través de soluciones y calidad de los sementales en sí mismos para definir descartes en base a big data. Este análisis conjunto permitirá un avance hacia una ganadería ovina 4.0, lo que resultará en una mayor rentabilidad de las explotaciones. 

La valoración económica de la solución digital como herramienta predictiva de fertilidad y reproducción será clave para evaluar la mejora de la rentabilidad de las ganaderías orientado la mejor gestión de la explotación mediante inteligencia artificial de los datos que se almacenarán en la plataforma cloud basada en datalake.