ИИ-доктор видит каждый шаг коров
Специалисты Тимирязевской академии начали выездные испытания системы предиктивной диагностики хромоты и экстерьерной оценки крупного рогатого скота.
Хромота у крупного рогатого скота (КРС) – проблема, влияющая на здоровье, продуктивность и в итоге - на экономические показатели животноводческих хозяйств. Болезнь вызывает боль, из-за чего снижается активность животных, они начинают хуже питаться и становятся вялыми. Как результат: в молочном КРС – падают надои, в мясном - снижается набор веса. Добавим затраты на лечение, повышенный риск возникновения других заболеваний и ухудшения репродуктивной функции. При этом проблема глобальная – исследования почти 4000 стад за 30 лет показывают, что средний уровень хромоты с тяжестью выше 3 баллов колеблется от 5,1 % до 45 %.
В общем, хромоту у животных нужно выявлять на максимально ранних стадиях. Именно тут помогут цифровые технологии контроля и анализа здоровья скота.
Умная камера видит каждую корову
Для ранней диагностики хромоты крупного рогатого скота специалисты Проектного института цифровой трансформации Российского государственного аграрного университета – МСХА имени К.А. Тимирязева (РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева) создают сложную интеллектуальную систему, которая включает технологии компьютерного зрения, тепловизор, 3D-видеосъемку и искусственный интеллект (ИИ). Это эффективное решение, отмечают их российские коллеги, которые тоже занимаются проблемой хромоты КРС.
«На ферме, где содержится тысяча голов, визуально хромых животных определить очень тяжело. Как правило, это видно на поздних стадиях, когда с животным уже тяжело что-то сделать. Умные камеры идентифицируют животное и определяют степень хромоты», – отмечает Нияз Халиуллин генеральный директор АО «Республиканский информационно-вычислительный центр» (АО «РИВЦ») Республики Татарстан.
С помощью камер и нейросетевых алгоритмов система фиксирует движения животных, анализирует постановку конечностей и симметрию шагов, выявляя начальные признаки хромоты. Затем создается цифровой профиль животного, включающий данные о его состоянии и ветеринарно-зоотехнической оценке.
Сейчас ученые Тимирязевки начали исследование эффективности технологии в условиях реального производства. Работы проходят на площадках холдинга АГРОЭКО в Воронежской области. Здесь построен новый молочнотоварный комплекс, который идеально подходит для масштабных исследований – он рассчитан на три с половиной тысячи коров и пять с половиной тысяч телят.
Диагностика с точностью более 96%
ИИ-модель для определения хромоты и экстерьерной оценки животных обучалась специалистами Тимирязевской академии на огромном массиве видеоданных. Предполагается, что итоговая точность распознавания и оценки повторяющихся перемещений животных будет превышать 96%. Новый этап необходим для проверки реальной эффективности работы алгоритмов и дальнейшего дообучения моделей на основе новых данных.
«Переход от лабораторных моделей к работе в реальном производственном секторе – это критическая точка для любого ИТ-проекта в агросфере. Наша система базируется на технологиях компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Полевые испытания на мощностях таких крупных партнеров, как АГРОЭКО, позволяют нам обучать нейросети на уникальных массивах данных, добиваясь максимальной точности в прогнозировании состояния здоровья животных», – подчеркнула Анастасия Греченева, директор Центра «Институт цифровой трансформации АПК».
Когда новая система будет практически гарантированно находить больной скот на ранних стадиях, начнется внедрение в реальное производство. Это будет важным шагом в развитии российской цифровой индустрии. Разработчики создают сложную прикладную нейросеть, использующую комплекс цифровых технологий, в том числе – видеоаналитику, предиктивную диагностику и работу с edge/IoT-инфраструктурой на фермах. В дальнейшем система будет требовать постоянной модернизации, в том числе, для интеграции ее в цифровые комплексы хозяйств.
Потенциал «умной фермы»
Вместе с внедрением цифровых технологий будет повышаться экономическая эффективность российского животноводства. Рост качества ветеринарного контроля и снижение потерь в животноводческих хозяйствах помогут увеличить производство молока и мяса КРС. После практических испытаний и доказанной эффективности такие решения могут стать стандартным элементом цифровой инфраструктуры крупных молочных комплексов.
Результаты работы системы оценят менеджеры нового молочно-товарного комплекса АГРОЭКО в Воронежской области, где запускается в работу этот пилотный проект. Он станет частью комплекса, в котором внедрена полная автоматизация основных производственных процессов, обеспечен сквозной цифровой контроль всего жизненного цикла животных с помощью модулей зоотехнии, ветеринарии и кормления.
С учетом того, что ГК «АГРОЭКО» успешно работает на международных рынках продовольствия – поставляет мясо в страны СНГ, Юго-Восточной Азии и Африки – у российской корпорации и их партнеров из РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева появляется возможность экспортировать новую технологию, как часть комплексной платформы «умной фермы», в которой данные о здоровье, продуктивности, кормлении и движении животных объединены в единую систему управления.
