[en] This doctoral thesis deals with the implementation and performance analysis of different techniques, algorithms, and machine learning methods applied to the Spanish cattle sector to detect anomalous behavior patterns related to different singular events, specifically reproductive events, in cows from cattle farms located in Spain. Particularly, supervised and semi-supervised classification techniques, commonly known as one-class techniques, have been applied in this research. Commercial intelligent collars have been used to detect individual animals' behavior in real time. In this sense, a detailed comparative analysis of the performance of different methods and strategies is carried out to verify their functionality and applicability in this specific and complex sector. It is essential to highlight that for the development of this doctoral thesis, the Galician Start-Up Innogando has been in charge of developing the monitoring collars and providing the data recorded by these devices. This research work is presented as a compendium of publications, so in this document, there is a common thread in which the three publications published in impact journals included in the Journal Citation Report (JCR) are presented in an orderly manner, thus showing the progress made during the thesis. The first contribution corresponds to a detailed review of the state of the art of the main tools and techniques used in cattle breeding to detect different anomalous events, such as diseases or reproductive processes. This paper analyzes in detail the devices, sensors, and techniques based on artificial intelligence currently being used most. In the second contribution presented, the performance of different supervised classification techniques for early estrus detection from activity data recorded by a commercial monitoring collar is evaluated and compared. Finally, the third paper analyzes the performance of one-class techniques for detecting estrus patterns from the behavioral data recorded by the monitoring collar.

[gl] A presente tese doutoral aborda a implementación e a análise do rendemento de distintas técnicas, algoritmos, e métodos de aprendizaxe automática aplicados ao sector gandeiro bovino español para a detección de patróns de comportamento anómalos asociados a distintos eventos singulares, en concreto a eventos reprodutivos, en vacas de explotacións gandeiras. Concretamente, nas investigacións levadas a cabo empregáronse técnicas de clasificación supervisada e semi-supervisada, comunmente coñecidas como técnicas one-class. Para a monitorización do comportamento do gando, empregáronse colares de monitorización comerciais capaces de detectar en tempo real o comportamento individual do animal. Neste sentido, no presente traballo realízase unha detallada análise comparativa entre o rendemento de diferentes m´etodos e estratexias para comprobar a súa funcionalidade e aplicabilidade neste sector tan específico e complexo. Resulta fundamental destacar que para o desenvolvemento desta tese doutoral contouse coa colaboración da Start-Up galega Innogando que foi a encargada de desenvolver os colares de monitorización, así como de facilitar os datos rexistrados por estes dispositivos. Este traballo de investigación preséntase por compendio de publicacións polo que, no presente documento, recóllese un fío condutor no que se presentan de forma ordenada as tres publicacións publicadas en revistas de impacto recollidas no Journal Citation Report (JCR), mostrando así os avances levados a cabo durante a realización da tese. A primeira contribución presentada, corresponde cunha revisión onde se expón de forma detallada a estado da arte das principais ferramentas e técnicas que se empregan na gandería bovina actual para a detección de diferentes eventos anómalos tales como enfermidades ou procesos reprodutivos. Neste artigo analízase detalladamente os dispositivos, sensores e técnicas baseadas en intelixencia artificial que están a ser máis empregadas na actualidade. Na segunda contribución presentada avalíase e compara o rendemento de diferentes técnicas de clasificación supervisadas para a detección temperá de celo a partir dos datos de actividade rexistrados por un colar de monitorización comercial. Finalmente, no terceiro artigo analízase o rendemento de técnicas one-class para a detección de patróns de celo a partir dos datos de comportamento rexistrados polo colar de monitorización.