Как утверждают разработчики, будет возможно зафиксировать начало заболеваний за два-три дня до того, как корова перестанет есть или начнет хромать, и благодаря оперативной помощи сэкономить до 15 процентов затрат на лечение.
Проект использования ИИ в животноводстве был разработан в инновационной российской компании-резиденте "Сколково", к теме подключилось предприятие из челябинского технопарка, а для исследования возможностей ИИ на практике присоединились ученые - аграрии вуза. Договор о совместной работке был заключен на недавно прошедшей выставке "Иннопром", сами исследования стартуют с началом учебного года.
"Проект открывает новые возможности на стыке ветеринарной медицины, искусственного интеллекта и анализа больших данных. Реализация его позволит получить новые научные результаты и укрепить сотрудничество с высокотехнологичными компаниями. Современные цифровые технологии могут повысить эффективность животноводства и укрепить продовольственную безопасность страны", - подчеркнула значимость предстоящих исследований ректор ЮУрГАУ Светлана Черепухина.
Первые исследования по использованию ИИ в животноводстве на Южном Урале начались еще пару лет назад. Ученые ЧелГУ совместно со специалистами Российской академии наук и коллегами из Италии и Китая разработали технологию распознавания морд крупного рогатого скота. Сейчас для идентификации животных на фермах в основном крепятся яркие бирки с номерами. Однако они часто ломаются. Чтобы не потерять данные о конкретной буренке, ученые предложили делать это через нейросеть. Уровень распознавания предварительно обученной модели составляет более 97 процентов.
Следующим шагом стал проект по определению веса скота бесконтактным способом: достаточно навести камеру на теленка, и ИИ определит габариты животного, а также даст прогноз по весу подрастающей особи спустя месяц или полгода.
Нынешняя разработка также имеет серьезное прикладное значение, поскольку позволяет на расстоянии контролировать здоровье стада. Безусловно, говорить, что искусственный интеллект готов заменить ветеринаров, еще рано. Истинный специалист способен еще до проведения анализов, только взглянув на животное, понять, что с ним творится неладное, и оценить степень риска. Смысл внедрения нейросети заключается в большем охвате подопечных и более быстрой реакции на изменения ситуации. Проще говоря, коровам хотят обеспечить раннюю диагностику, чтобы заранее предотвратить болезни.
Небольшие датчики позволят наблюдать за самочувствием буренки на расстоянии. Система сможет считывать физиологические параметры животного, а нейросеть - обрабатывать эти цифры и ловить настораживающие отклонения.
Готовый алгоритм пока только формируется. Во время опытов предстоит понять, какие сенсоры точнее оценивают состояние скота и какие показатели наиболее четко сигнализируют об опасности для здоровья животного. Следующая задача - обучить ИИ верно трактовать эти сигналы, чтобы ветеринар смог точно поставить диагноз и начать процесс лечения.