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Trustworthy machine learning: mitigating bias and promoting fairness in automated decision systems
No full textThe widespread adoption of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) algorithms in recent years across many domains has led to an increased reliance on automated decision making. While these algorithms have shown tremendous promise in improving decision-making efficiency and accuracy, they are not immune to errors and biases. Consequently, there is a growing concern about the trustworthiness of automated decision-making systems (ADMS).
Trustworthiness refers to the degree to which an AD-MS can be relied upon to produce accurate, fair, robust, transparent, inclusive, and empowering results. Ensuring the trustworthiness of AD-MS is crucial in several domains, among many others, healthcare, finance, criminal justice, and human resources. For instance, biased or inaccurate automated credit scoring systems can result in unfair denial of loans to certain individuals, while biased recruitment systems can perpetuate discrimination in the workplace. Consequently, there is a need for tools and approaches to improve the trustworthiness of AD-MS.
This project aims to explore the challenges and opportunities in achieving trustworthy automated decision-making. Specifically, it seeks to investigate the limitations of machine learning algorithms, the importance of trustworthiness, and the tools and approaches for improving trustworthiness. The project also aims to examine the ethical, legal, and social implications of AD-MS and present case studies that illustrate the practical application of the proposed tools and approaches. The project concludes by discussing future directions for research in this field
Deep learning applied to detection, pose estimation, tracking, and birds-eye view in sport videos
No full textThis report covers all the key aspects when developing a project making use of deep learning techniques to sports videos in order to apply detection models, pose estimation, tracking and bird's eye view.
The documentation begins with the whole process of study and analysis of current systems with similar functionalities and the different techniques and technologies to be applied in the development phase. It then focuses on the explanation of each of the steps necessary for the definition of a processing flow for the videos, with the application of each of the models mentioned above along with some extra functionality.
Many of the most relevant aspects of a data science project are also defined, such as the methodology to be used, the motivation of the project, its objectives, the planning and a small ethical assessment of the project.
Evidently, the results obtained are also evaluated, in which we will have both the generated flow and some sample videos in which we will see the performance of the models and their behaviour in general. It is from these results that, once analysed, the conclusions of the project and its development can be drawn.
ABSTRACT
Esta memoria cubre todos los aspectos clave a la hora de desarrollar un proyecto en el que se hace usode de técnicas de Deep Learning para ser aplicar modelos de detección, seguimiento, estimación de pose y la vista aérea de videos de deportes.
Esta memoria comienza documentando todo el proceso de estudio y análisis de sistemas con funcionalidades similares junto con las técnicas y tecnologías que han de ser aplicadas en la fase de desarrollo. A continuación, se centra en la explicación de cada uno de los pasos necesarios a la hora de definir un flujo de procesado de los videos en el que se aplican cada uno de los modelos mencionados anteriormente junto con alguna funcionalidad extra.
También se definen muchos de los aspectos mas relevante de un proyecto de ciencia de datos, como son la metodología a utilizar, la motivación del proyecto, sus objetivos, la planificación y una pequeña valoración ética del mismo.
Evidentemente también se valoran los resultados obtenidos, en los que dispondremos tanto del flujo generado como de algunos videos de muestra en los que veremos el rendimiento de los modelos y su comportamiento en general. De estos resultados es de los cuales una vez analizados, se podrán extraer las conclusiones del proyecto y su desarrollo
Development of a continuous monitoring system based on deep learning techniques for the quantification of user load on trails in protected areas
No full textLa erosión es uno de los mayores problemas a los que se están enfrentando los parques nacionales hoy en día. Puede ser producida por agentes naturales, como el viento o las lluvias, o por la actividad humana, como los senderistas o ciclistas. Contar con información sobre la cantidad de personas que pasan por los diferentes caminos, permite actuar y tomar medidas contra este tipo de erosión.
El objetivo de esta investigación es el desarrollo de un sistema de conteo de personas que más adelante será usado en la entrada del Parque Nacional Sierra de las Nieves y caminos específicos dentro del parque. Para ello el objetivo se divide en 4 fases:
1 Búsqueda de cámaras, servidores y herramientas de hardware óptimas.
2 Búsqueda de detectores, rastreadores y herramientas de software óptimas.
3 Recolección de datos y entrenamiento de los modelos.
4 Evaluación de los modelos.
El sistema se integrará sobre un conjunto de cámaras con salida 4G, en el que se establecerá un protocolo de transmisión automática de imágenes a un servidor central. Sobre el conjunto de cámaras instaladas en los senderos seleccionados, se realizarán acciones para el desarrollo de un algoritmo de IA destinado al recuento automático de excursionistas que transiten por los senderos. Las cámaras transmitirán las imágenes de vídeo a un servidor donde se encontrará un algoritmo de deep learning entrenado para el recuento de usuarios, con el fin de crear un registro con información del número de senderistas que pasan por los puntos establecidos con información de hora, dirección y fecha.
Se diseñarán y desarrollarán varias soluciones para la detección de usuarios. Entre los posibles detectores, se analizará el uso de diferentes modelos de redes neuronales artificiales, abordando algunos de los retos que plantea este paradigma, como la velocidad de entrenamiento, la velocidad de ejecución, o el sobreajuste. En la etapa final se evaluarán los modelos en diferentes situaciones. Se partirá de conjuntos de imágenes obtenidas y etiquetadas sobre la red de cámaras instaladas en los senderos. Las imágenes utilizadas para el entrenamiento y la validación del sistema se tomarán sobre el conjunto de cámaras 4G, instaladas en los puntos de mayor actividad humana o aquellas identificadas como zonas de interés.
Como resultado, se obtendrá una herramienta plenamente funcional, capaz de cuantificar la carga a la que están sometidos los senderos analizados. De esta manera, se creará un registro temporal de la carga de usuarios. Esta tarea creará una plataforma on-line que controlará toda la información de los dispositivos de grabación, el software y los registros. Se creará una herramienta fácil de usar para personal sin conocimientos de programación y tener acceso en tiempo real al número de visitantes que reciben en cada momento y gestionar así los aforos. Esta herramienta permitirá de forma satisfactoria cuantificar la carga de usuarios en el Parque Nacional y por lo tanto, medir y gestionar la erosión.
ABSTRACT
Erosion is one of the major problems that national parks face today. It can be caused by natural agents, such as wind or rain, or by human activity, such as hikers or bikers. In order to effectively manage and prevent this erosion, it is imperative to gather information on the human load on the national parks and specifically on the most vulnerable trails.
The objective of this research is to develop a system capable of counting people on the entrance of the National Park Sierra de las Nieves and specific trails inside the park. The objective is divided into 4 phases:
1 Search for optimal cameras, servers and hardware tools.
2 Search for optimal detectors, trackers and software tools.
3 Data collection and training of the models.
4 Evaluation of the models.
The system will be integrated into a set of cameras with 4G output, in which a protocol for the automatic transmission of images to a central server will be established. A set of actions will be implemented on the cameras installed on the selected trails to develop an AI algorithm for the automatic counting of hikers passing through the trails. The cameras will transmit the video images to a server where a deep learning algorithm trained to count users will be located. It will create a log with information on the number of hikers passing through the established points with timestamps, directions, and date information.
Several solutions for user detection will be designed and developed. Among the possible detectors, the use of different artificial neural network models will be analyzed, addressing some of the challenges posed by this paradigm, such as training speed, execution speed, or over-fitting. In the final stage, the models will be evaluated in different situations. The starting point will be sets of images obtained and labeled on the network of cameras installed on the trails. The images used for training and validation of the system will be taken on the set of 4G cameras installed at points of high human activity or those identified as areas of interest.
As a result, a fully functional tool will be obtained, capable of quantifying the load to which the analyzed trails are subjected. In this way, a temporary record of the user load will be created. This task will create an online platform that will control all the information of the recording devices, software and records. In this way, an easy-to-use tool will be developed for personnel without programming knowledge to have access in real-time to the number of visitors they are receiving at any given moment and to manage the capacity. This tool will enable effective capacity management and, therefore, will help in the measurement and management of erosion
Pre-training of deep neural networks through Real-Coded Genetic Algorithms
No full textLas redes neuronales profundas han demostrado una capacidad notable para aprender patrones y representaciones complejas a partir de datos, pero su entrenamiento se vuelve cada vez más difícil a medida que aumentan la profundidad de la red y el tamaño del conjunto de datos. Problemas como la desaparición o explosión de gradientes, el sobreajuste y los elevados requisitos computacionales dificultan el proceso de entrenamiento. El preentrenamiento ha surgido como una alternativa interesante a estos problemas, ya que proporciona a la red inicializaciones significativas. Sin embargo, los métodos de preentrenamiento existentes pueden ser costosos desde el punto de vista computacional, especialmente para grandes conjuntos de datos y arquitecturas profundas.
Este proyecto explora el uso de algoritmos genéticos con codificación real (RCGA, Real-Coded Genetic Algorithms) para el preentrenamiento de redes neuronales profundas. Los RCGA son algoritmos de optimización inspirados en la evolución natural y la genética que permiten manejar parámetros con valores reales. Al explotar las capacidades de búsqueda evolutiva de los RCGA, el proceso de preentrenamiento pretende lograr una convergencia más rápida, una mayor generalización y un mejor rendimiento general.
Para lograrlo, se siguen cuatro subtareas: recopilación del conjunto de datos, diseño de la red neuronal para el entrenamiento, desarrollo del entorno de trabajo de los algoritmos genéticos con codificación real utilizando el Cruce Morfológico Matemático y evaluación del rendimiento de los RCGA. El conjunto de datos Median House Value se utiliza para evaluar la tarea de regresión y para la tarea de clasificación se usa el conjunto de datos del problema OR exclusivo. El análisis se realiza tanto para las ejecuciones con sólo RCGA como para las ejecuciones de afinamiento.
Las conclusiones destacan el impacto significativo de los hiperparámetros RCGA en la eficacia del preentrenamiento, lo que indica el potencial de los RCGA como método de regularización para abordar el sobreajuste. Sin embargo, es necesario seleccionar cuidadosamente los hiperparámetros para evitar la explosión de gradiente en determinados algoritmos de retropropagación del gradiente.
ABSTRACT
Deep neural networks have shown remarkable ability to learn complex patterns and representations from data, but training them becomes increasingly challenging as the depth of the network and the size of the dataset increase. Problems such as vanishing or exploding gradients, overfitting, and high computational requirements hinder the training process. Pre-training has emerged as a promising solution to address these challenges by providing meaningful initialisations for the network. However, existing pre-training methods can be computationally expensive, especially for large datasets and deep architectures.
This project explores the use of Real-Coded Genetic Algorithms (RCGAs) for pretraining deep neural networks. RCGAs are optimisation algorithms inspired by natural evolution and genetics and are suitable for handling real-valued parameters. By exploiting the evolutionary search capabilities of RCGAs, the pre-training process aims to achieve faster convergence, improved generalisation and better overall performance.
To achieve this, four subtasks are followed: dataset collection, neural network design for training, development of the Real-Coded Genetic Algorithms framework using the Mathematical Morphology Crossover, and performance evaluation of the Real-Coded Genetic Algorithms. The Median House Value dataset is used to evaluate the regression task and for the classification task the exclusive OR problem dataset is used. The analysis is performed for both RCGA-only and fine-tuned executions.
The conclusions highlight the significant impact of the RCGA hyperparameters on the pre-training effectiveness, indicating the potential of RCGAs as a regularisation method to address overfitting. However, careful selection of hyperparameters is required to avoid gradient explosion in certain backpropagation algorithms
Sistema web de participación ciudadana con anonimidad completa
No full textEl objetivo principal de este proyecto es construir un sistema web con el que los ciudadanos seleccionados puedan participar en votaciones electrónicas. La anonimidad y la seguridad es la clave del sistema. Todos los ciudadanos que participen en las votaciones, lo harán de forma totalmente anónima, es decir, que nadie podrá saber a quien le pertenece cada uno de los votos. A su vez, los votos se transfieren siempre de forma firmada y cifrada, de manera que solo la autoridad electoral pueda ver los votos descifrados.
Para ello se ha usado una arquitectura cliente-servidor, donde el servidor se encarga de gestionar todas las actividades relacionadas con las votaciones, el censo electoral, el registro de participantes y los aspectos tecnológicos criptográficos necesarios. El servidor se separa en tres módulos: la parte administrativa, la que se encarga de gestionar las votaciones; la parte criptográfica, la que se encarga de todo lo que se refiere a la seguridad; y la parte del votante, que es la que se encarga en proporcionar y recoger los formularios del cliente.
Para conseguir el fin deseado, se ha usado el algoritmo de firmas en anillo enlazadas. Las cuales poseen características como la espontaneidad, brevedad y enlazabilidad y permiten al votante ser identificado como parte de un grupo. Además que se pueden enlazar dos votos válidos de una persona. Todo ello sin tener que revelar su identidad.
Todo el Trabajo Fin de Máster se basa sobre el concepto de la e-Cognocracia, la cual es una forma de democracia cognitiva que combina la democracia representativa y directa, buscando la creación y difusión social del conocimiento para resolver problemas en decisiones públicas. Su ventaja radica en permitir la implicación directa del ciudadano, equilibrar intereses, mejorar la transparencia y control, fomentar la educación continua y la creación de conocimiento, y lograr una Administración Pública efectiva basada en el conocimiento científico.
ABSTRACT
The main objective of this project is to build a web-based system where selected citizens can participate in electronic voting. Anonymity and security are the key aspects of the system. All participating citizens will cast their votes anonymously, ensuring that no one can link individual votes to specific individuals. Additionally, votes are always transferred in a signed and encrypted manner, ensuring that only the electoral authority can view the decrypted votes.
The project utilizes a client-server architecture, with the server handling all activities related to voting, the electoral registry, participant registration, and necessary cryptographic aspects. The server is divided into three modules: the administrative part, which manages the voting process; the cryptographic part, which handles security measures; and the voter part, responsible for providing and collecting client forms.
To achieve the desired goal, the project uses the Linked Ring Signature algorithm, which provides features such as spontaneity, brevity, and linkability, allowing voters to be identified as part of a group without revealing their identity. Additionally, it allows for linking two valid votes from a person while maintaining anonymity.
The entire project is based on the concept of e-Cognocracy, a form of cognitive democracy that combines representative and direct democracy, seeking the social creation and dissemination of knowledge to address public decision-making problems. Its advantages lie in enabling direct citizen involvement, balancing interests, improving transparency and control, promoting continuous education and knowledge creation, and achieving effective public administration based on scientific knowledge
De la ciudad al individuo. Grados de comunidad en el cohousing
No full textNuevas formas de plantear la vivienda están surgiendo actualmente dando cabida a una variable que parecía imposible debido a la fortaleza que habían adquirido las tenencias inmobiliarias de propiedad y alquiler. La comprensión y el acercamiento a estas nuevas posibilidades es interesante ya que puede convertirse en una vía factible en un futuro cercano para acceder a la vivienda. El cohousing ha comenzado a extenderse por España, con proyectos en ciudades grandes como Madrid o Barcelona por lo que todo apunta a que puede convertirse en una nueva tenencia inmobiliaria que quizá sea interesante conocer por la facilidad que plantea para acceder a la vivienda. Para ello, pondremos el cohousing en un contexto, ubicaremos su origen y el por qué está tomando importancia y defi niremos que características hace que un proyecto se considere un cohousing.
El estudio se centrará tanto en los espacios colectivos como en los privados, que propone este modelo de vivienda, y como dan solución a los numerosos grupos y relaciones sociales que participan en un proyecto con carácter social y comunitario. El trabajo abordará la investigación desde un punto de vista arquitectónico pero se enfocará en los grados de comunidad también desde un punto de vista sociológico que permita entender porque se generan los vínculos y que espacios permiten que se desarrollen y prosperen positivamente dentro de la vivienda
Estudio sobre la herramienta “Facilita – Emprende” de la AEPD
No full textLa adaptación al Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) por parte de las empresas resulta una tarea ardua en algunos casos, incluso, llegando a ser un gran desconocido en el campo de las empresas dedicadas a las tecnologías de la información.
Para esta labor, la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) pone a disposición de la ciudadanía un conjunto de siete herramientas que facilitan enormemente el cumplimiento de las normativas aplicables.
En el presente Trabajo de Fin de Grado, se lleva a cabo un estudio en profundidad de una de las herramientas, denominada “Facilita – Emprende”, que persigue servir de apoyo a personas y empresas, denominadas startups, cuyos tratamientos de datos personales se caracterizan por un fuerte componente innovador que hace uso de las nuevas tecnologías. Estas startups son empresas tecnológicas que deben cumplir tres requisitos indispensables: tener un máximo de 10 años de vida, un fuerte carácter innovador en productos y servicios, y expectativas de crecimiento del número de empleados o de los mercados de operación.
Facilita – Emprende resulta en un cuestionario guiado, donde las startups rellenan información enfocada a generar una caracterización de los tipos de tratamiento realizados por la empresa. Al final del cuestionario, la herramienta genera un documento que sirve de guía para cumplir con las obligaciones impuestas por la normativa, pero su uso no implica el cumplimiento automático de las normativas.
Inicialmente, un enfoque puramente teórico lleva a cabo un recorrido por las normativas aplicables a empresas respecto del Reglamento General de Protección de Datos y la Ley Orgánica de Protección de Datos y Garantía de los Derechos Digitales (LOPDGDD). Además, se expone la estructura y contenido de Facilita – Emprende y los apartados a cumplimentar para la evaluación de la empresa.
El Trabajo de Fin de Grado concluye con un enfoque práctico, planteando un caso de uso ficticio, para poder llevar a cabo un seguimiento a efectos prácticos de Facilita – Emprende, analizando cada paso tomado y el documento posteriormente generado.
Abstract:
Adaptation to the General Data Protection Regulation (GDPR) by companies is an arduous task in some cases, even becoming a great unknown in the field of companies dedicated to information technologies.
For this task, the Spanish Data Protection Agency (AEPD) provides citizens with a set of seven tools that greatly facilitate compliance with the regulations applicable.
In this Final Degree Project, an in-depth study is carried out of one of the tools, called "Facilita - Emprende", which aims to provide support to individuals and companies, known as start-ups, whose processing of personal data is characterised by a strong innovative component that makes use of new technologies. These start-ups are technology companies that must meet three essential requirements: they must have a maximum of 10 years of life, a strong innovative character in products and services, and expectations of growth in the number of employees or in the markets in which they operate.
Facilita - Emprende results in a guided questionnaire, where startups fill in information focused on generating a characterisation of the types of processing carried out by the company. At the end of the questionnaire, the tool generates a document that serves as a guide to comply with the obligations imposed by the regulations, but its use does not imply automatic compliance with the regulations.
Initially, a purely theoretical approach takes a tour of the regulations applicable to companies with respect to the General Data Protection Regulation and the Organic Law on Data Protection and Guarantee of Digital Rights (LOPDGDD). In addition, the structure and content of Facilita - Emprende and the sections to be completed for the evaluation of the company are explained.
The Final Degree Project concludes with a practical approach, presenting a fictitious use case, in order to be able to carry out a practical follow-up of Facilita - Emprende, analysing each step taken and the document subsequently generated
La habitación neutra: desjerarquización y polivalencia en la vivienda colectiva
No full textLas nuevas formas de convivencia parecen reclamar nuevas formas de vivienda. Pensado para un tipo de familia y forma de habitar concretos, el modelo de vivienda actual apenas ha sufrido variaciones en el último siglo y ya no responde a las necesidades de la sociedad actual, cada vez más diversa. Si el habitante tipo ya no existe, es necesario que surjan nuevos tipos de vivienda. Se reabre el debate sobre los modelos de vivienda y, en este contexto, resurge una corriente que aboga por la desjerarquización del espacio doméstico como posible respuesta a las nuevas formas de convivencia doméstica.
En este trabajo se estudia esta nueva alternativa a través de seis casos de vivienda colectiva en la que la jerarquía espacial concebida para una familia tradicional ha sido aparentemente neutralizada, analizando y comparando sus distintas estrategias mediante esquemas y diagramas de elaboración propia. Las conclusiones revelan la aparición de un nuevo tipo de vivienda basada en la repetición de un módulo ortogonal homogéneo como unidad espacial básica, así como en una propuesta programática común: aspirar a la polivalencia a través de la indeterminación e intercambiabilidad de los espacios, para así poder responder a las nuevas exigencias sociales. Sin embargo, este nuevo tipo admite divergencias. Es por ello por lo que, en este trabajo, también se identifican aquellas estrategias más eficaces, convirtiéndose así en una especie de catálogo de recomendaciones que trata temas como las proporciones y dimensiones óptimas del módulo, los sistemas estructurales compatibles o las distintas organizaciones topológicas posibles
Full-Scale Field Tests on Concrete Slabs Subjected to Close-In Blast Loads
No full textThis research evaluates the performance of different protective solutions for reinforced concrete slabs subjected to blast loading. A series of full-scale blast tests were carried out on concrete slabs at scaled distances ranging from 0.20 to 0.83 m/kg1/3. For this purpose, 16 concrete slabs were tested; eight of them were unreinforced as ‘control specimens’, and the other eight were protected with five different protective solutions. After the tests, a damage assessment was conducted based on three different parameters. The results showed that there was no clear improvement in the concrete performance when the charge was located 0.5 m from the slab. Significant local damage that completely perforated the slab occurred. In the tests with the load placed 1 m from the slab, the reinforcements that were used significantly contributed to the retention of some fragments produced in these tests
Propuesta de mejora de la productividad y sostenibilidad de una dehesa en Olivenza, Extremadura
No full textLa producción ganadera de vacas nodrizas tiene un gran impacto ambiental, social y económico en España. Su estrecha relación con los factores edafoclimáticos acentúa la importancia de mantener este sistema productivo y desarrollar herramientas que permitan mantener la sostenibilidad y rentabilidad de la producción.
En este trabajo se ha realizado una búsqueda y síntesis de información acerca de la relación existente entre el suelo, la cubierta vegetal y los animales. Además se han recopilado las herramientas para establecer un sistema productivo sostenible y rentable. Entre estas herramientas encontramos la selección de razas adaptadas al medio, combinadas con cruces industriales. Para la mejora de la producción el pastoreo rotacional del sistema “Pastoreo Racional Voisin” y del “Manejo Holístico”. Además el uso de inseminación artificial a tiempo fijo. Por otro lado, para la mejora del suelo y pasto encontramos la reforestación, la fertilización con Superfosfato y la siembra con una mezcla de semillas pratenses.
Se decidió implementar una carga ganadera de 0.74 UGM/ha con un cruce industrial de hembras de la raza Avileña Negra-Ibérica junto con machos de la raza Limusín, con una relación macho/hembra de 1/25. Se estimó una fertilización del 85% con una producción de terneros de 5-6 meses de edad y un peso vivo (PV) medio entre 174.5 y 194.5 kg. Para manejar al ganado se utilizó el sistema de pastoreo rotacional con las bases del Manejo Holístico. Se decidió que las hembras serían inseminadas por monta natural en enero y febrero, para obtener una paridera en octubre y noviembre. Se creó un rebaño con las vacas nodrizas, terneros y novillas, mientras que los toros permanecieron apartados durante los meses de no cubrición. La tasa de reposición de las hembras se consideró del 21% y de los machos del 25%. Los animales de reposición serían comprados a explotaciones de selección. Como herramientas complementarias para desarrollar la actividad se compraron bebederos tanque transportables, bebederos convencionales y una manga de manejo móvil. Para mejorar la producción de pastos (estimada en un 50% sobre la actual) se llevó a cabo una reforestación de 35 ha para establecer una densidad arbórea de 20 árboles/ha.
Con el establecimiento de este sistema productivo se estima unos ingresos anuales de 66494.91 € y unos costes anuales de 58703.76 €. La inversión inicial será de 19424.08 €, con un Valor Actual Neto (VAN) de 37720.02 € y una Tasa Interna de Retorno (TIR) del 30%. Por tanto la implementación de este proyecto fue rentable.
ABSTRACT
Suckler cow production has a great environmental, social and economic impact in Spain. Its close relationship with soil and climatic factors accentuates the importance of maintaining this production system and developing tools to maintain the sustainability and profitability of production.
In this work, a search for and synthesis of information on the relationship between soil, vegetation cover and animals has been carried out. In addition, tools have been compiled to establish a sustainable and profitable production system. These tools include the selection of breeds adapted to the environment, combined with industrial crossbreeding. For the improvement of production the rotational grazing of the "Voisin Rational Grazing" system and "Holistic Management". In addition, the use of fixed-time artificial insemination. On the other hand, for soil and pasture improvement we found reforestation, fertilisation with superphosphate and sowing with a mixture of grass seeds.
It was decided to implement a stocking rate of 0.74 LU/ha with an industrial crossbreeding of Avileña Negra-Ibérica females with Limusín males, with a male/female ratio of 1/25. A fertilisation rate of 85% was estimated with a calf production of 5-6 months old and an average live weight (LW) between 174.5 and 194.5 kg. The rotational grazing system was used to manage the cattle on the basis of Holistic Management. It was decided that the females would be inseminated by natural mating in January and February, in order to obtain a calving in October and November. A herd was created with suckler cows, calves and heifers, while bulls were kept apart during the non-calving months. The replacement rate for females was considered to be 21% and for males 25%. The replacement animals would be purchased from selection farms. As complementary tools to develop the activity, transportable tank drinkers, conventional drinkers and a mobile handling chute were purchased. In order to improve pasture production (estimated at 50% of the current production), a 35 ha reforestation was carried out to establish a tree density of 20 trees/ha.
With the establishment of this production system, annual income is estimated at 66494.91 € and annual costs at 58703.76 €. The initial investment will be 19424.08 €, with a Net Present Value (NPV) of 37720.02 € and an Internal Rate of Return (IRR) of 30%. Therefore the implementation of this project was profitable