La ganadería de precisión enfrenta un obstáculo gigante en Latinoamérica: la conectividad. De nada sirve tener algoritmos complejos en la nube si no hay señal en el corral. Con Nutrogan, decidimos abordar este problema con un enfoque "Offline-First".
El Desafío Técnico
Necesitábamos estimar la condición corporal de vacas Brangus mediante fotos tomadas con un celular estándar, sin enviar datos a internet. Esto implicaba correr modelos de Deep Learning directamente en el dispositivo móvil.
La Solución: TensorFlow Lite + Flutter
Utilizamos Flutter para el desarrollo de la app por su capacidad de compilar a código nativo de alto rendimiento. Para la IA, entrenamos un modelo de red neuronal convolucional (CNN) en Python usando TensorFlow, y luego lo cuantizamos (optimizamos) para convertirlo a TensorFlow Lite.
Resultados Clave
- Inferencia en menos de 200ms en dispositivos gama media.
- Cálculo automático de raciones de alimento basado en la lectura.
- Sincronización diferida con MongoDB al recuperar señal 4G/WiFi.