Портал "Скотоводство"
Как искусственный интеллект помогает животноводам
По оценкам АНО «Цифровая экономика», применение искусственного интеллекта (ИИ) в животноводстве позволит увеличить объемы производства на 3%, преимущественно за счет дистанционного наблюдения и оперативного реагирования на внештатные ситуации. С помощью ИИ можно отслеживать изменение веса сельхозживотных, поведения и первые симптомы заболеваний. Такой теме, как нейросеть, которая помогает животноводам, посвящена публикация на сайте «Сбер Про».
Эксперты выделили несколько ключевых направлений, которые позволяют сделать управление фермой более эффективным благодаря внедрению искусственного интеллекта. Сегодня цифровые технологии помогают дистанционно следить за состоянием каждого животного, анализировать его поведение, скорость развития, выявлять различные заболевания на ранних стадиях, предотвращать заражение стада.
Мониторинг за состоянием животных на фермах
С помощью технологий искусственного интеллекта на ферме могут отслеживать изменение веса, поведения и возможные симптомы заболевания животных. Непрерывный мониторинг и распознавание аномалий с помощью компьютерного зрения и анализа аудиоданных позволяют оперативно реагировать на ЧП и назначать лечение животному, корректировать условия его содержания. Эффективность после внедрения ИИ по этому направлению оценили в увеличении продуктивности молочного и мясного животноводства на 15% и сокращении расходов на лечение животных на 11%.
«Для внедрения таких решений требуются не только инвестиции в сами IТ-продукты, но и сопутствующая инфраструктура, прежде всего развитая интернет-связь и дороги на сельских территориях. Поэтому цифровые решения используют пока преимущественно агрохолдинги. Хотя с точки зрения производственного процесса они крайне интересны. Например, мониторинг здоровья с применением болюсов, которые глотают животные, или нашейных транспондеров. Цифровизация средним предприятиям зачастую нужна не меньше, чем крупным. Представьте, что одному ветврачу надо охватить несколько отдаленных друг от друга ферм. В этом случае «цифра» может значительно повысить эффективность мониторинга: состояние животных видно на дашборде, а в экстренных случаях автоматически приходит уведомление, можно сказать, корова сама вызывает специалиста», – прокомментировал гендиректор Национального союза производителей говядины Роман Костюк.
Каждая голова на счету
В свиноводстве внедрение искусственного интеллекта дает еще одно преимущество. Зачастую свиноматки придавливают поросят. ИИ распознает такие случаи и при инциденте отправляет уведомления работникам для оперативного реагирования. Как результат, смертность поросят на предприятии сокращается в 2 раза.
«Машинное зрение и другие роботизированные технологии позволяют минимизировать человеческий фактор, что важно как с точки зрения снижения стресса для животных, так и с точки зрения наблюдаемой сегодня нехватки кадров», – комментирует гендиректор Национального Союза свиноводов Юрий Ковалев.
Анализ большого массива данных
Это еще одно направление, которое имеет перспективы в селекции животных. Традиционные методы селекции не позволяют учесть все факторы, влияющие на данные выводимых животных. ИИ же может анализировать и интерпретировать большие массивы геномных данных, промаркировать широкий спектр элементов геномной последовательности за короткий промежуток времени, что позволяет снизить затраты на исследования, говорится в публикации.
Эксперты выделили несколько ключевых направлений, которые позволяют сделать управление фермой более эффективным благодаря внедрению искусственного интеллекта. Сегодня цифровые технологии помогают дистанционно следить за состоянием каждого животного, анализировать его поведение, скорость развития, выявлять различные заболевания на ранних стадиях, предотвращать заражение стада.
Мониторинг за состоянием животных на фермах
С помощью технологий искусственного интеллекта на ферме могут отслеживать изменение веса, поведения и возможные симптомы заболевания животных. Непрерывный мониторинг и распознавание аномалий с помощью компьютерного зрения и анализа аудиоданных позволяют оперативно реагировать на ЧП и назначать лечение животному, корректировать условия его содержания. Эффективность после внедрения ИИ по этому направлению оценили в увеличении продуктивности молочного и мясного животноводства на 15% и сокращении расходов на лечение животных на 11%.
«Для внедрения таких решений требуются не только инвестиции в сами IТ-продукты, но и сопутствующая инфраструктура, прежде всего развитая интернет-связь и дороги на сельских территориях. Поэтому цифровые решения используют пока преимущественно агрохолдинги. Хотя с точки зрения производственного процесса они крайне интересны. Например, мониторинг здоровья с применением болюсов, которые глотают животные, или нашейных транспондеров. Цифровизация средним предприятиям зачастую нужна не меньше, чем крупным. Представьте, что одному ветврачу надо охватить несколько отдаленных друг от друга ферм. В этом случае «цифра» может значительно повысить эффективность мониторинга: состояние животных видно на дашборде, а в экстренных случаях автоматически приходит уведомление, можно сказать, корова сама вызывает специалиста», – прокомментировал гендиректор Национального союза производителей говядины Роман Костюк.
Каждая голова на счету
В свиноводстве внедрение искусственного интеллекта дает еще одно преимущество. Зачастую свиноматки придавливают поросят. ИИ распознает такие случаи и при инциденте отправляет уведомления работникам для оперативного реагирования. Как результат, смертность поросят на предприятии сокращается в 2 раза.
«Машинное зрение и другие роботизированные технологии позволяют минимизировать человеческий фактор, что важно как с точки зрения снижения стресса для животных, так и с точки зрения наблюдаемой сегодня нехватки кадров», – комментирует гендиректор Национального Союза свиноводов Юрий Ковалев.
Анализ большого массива данных
Это еще одно направление, которое имеет перспективы в селекции животных. Традиционные методы селекции не позволяют учесть все факторы, влияющие на данные выводимых животных. ИИ же может анализировать и интерпретировать большие массивы геномных данных, промаркировать широкий спектр элементов геномной последовательности за короткий промежуток времени, что позволяет снизить затраты на исследования, говорится в публикации.
Источник:
Ветеринария и Жизнь