ИИ увеличит продуктивную жизнь коров
Тимирязевская академия разработала ИИ-систему раннего выявления нарушений опорно-двигательного аппарата коров с точностью 97%.
Болезни опорно-двигательного аппарата крупного рогатого скота (КРС) входят в топ-3 проблем в российском молочном производстве. Особенно уязвима к условиям содержания популярная в стране голштинская порода КРС. По оценкам экспертов, экономические потери от хромоты коров составляют примерно 24 миллиона рублей в год на стадо в 10 000 голов. Помочь аграриям сохранить скот могут цифровые системы раннего выявления заболеваний. Это позволяет вовремя начать лечение животного и увеличить срок его продуктивного статуса в несколько раз.
Цифровая оценка походки
Специалисты Проектного института цифровой трансформации Российского государственного аграрного университета – МСХА имени К.А. Тимирязева (РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева) разработали интеллектуальную систему для анализа биомеханических паттернов здоровья, линейных экстерьерных признаков и, в итоге, ранней диагностики хромоты крупного рогатого скота.
Платформа использует технологии компьютерного зрения, тепловизор, 3D-видеосъемку и искусственный интеллект (ИИ). ИИ-платформа цифрового фенотипирования фиксирует движения животных, проводит анализ походки с помощью камер и нейросетевых алгоритмов, выявляя начальные признаки хромоты. Далее формируется цифровой профиль животного, включающий данные о его состоянии и ветеринарно-зоотехнической оценке. Разработанная система отличается от аналогов количеством контрольных точек на теле животного – используются 45 точек, тогда как другие инструменты работают с 24 точками.
«Это позволяет исключить ситуации, когда животные друг друга перекрывают. Также это помогает более точно анализировать походку, если животное двигается не по прямой, и видеть параметры здоровья более чётко. Метрики точности нашей модели составляют более 97%», – подчеркнул ведущий технолог команды, программист и инженер данных Сергей Лапшин. Информация о патологии на ранней стадии позволяет быстро вылечить животное и продлить время его продуктивной жизни.
Новое качество селекционной работы
Новая платформа не только выявляет нарушения опорно-двигательного аппарата животных. Она в целом автоматизирует процесс линейной оценки экстерьера КРС. Традиционно для этого необходимо проведение ручных замеров, это очень трудозатратный процесс. При этом данные оценки важны в селекционно-племенной работе хозяйств и при принятии управленческих решений для развития стада. Теперь информацию можно получить с помощью RGB-изображений и данных камер глубины. Система автоматически восстанавливает геометрию тела животного, рассчитывает экстерьерные измерения и формирует цифровой профиль особи.
«Мы разработали не только ИИ-алгоритм, работающий в реальном времени, но и методику расстановки камер, а также требования к самим камерам. В перспективе будет создана система стандартов по экстерьерной оценке, фенотипированию и оценке здоровья животных. Любые другие аналогичные системы должны будут соответствовать этой методике, чтобы иметь перспективу внедрения», – отметила Анастасия Греченева, директор центра «Проектный институт цифровой трансформации АПК» Тимирязевской академии, кандидат технических наук, доцент кафедры прикладной информатики.
Развитие умных российских ферм
Платформа востребована в реальном секторе экономики и разрабатывается фактически по заказу животноводов. «Мы общаемся с крупными производителями молока: “Залесье”, “Молвест”, “ЭкоНива” – наши партнёры по этому проекту, также есть партнёрство с “Агроэко” (их молочное хозяйство под брендом “Экополе”). Зоотехники и ортопеды на производстве заняты лечением, на профилактику и мониторинг времени не хватает… Это как раз то, куда стоит внедрять ИИ: он не решает за человека, но помогает видеть события, построенные на известных закономерностях», – подчеркивает Анастасия Греченева.
По оценке разработчиков, российский АПК ежегодно теряет около 30 млрд рублей из-за проблем со здоровьем КРС. Новая платформа повысит производительность труда ветеринаров и зоотехников и сократит потери из-за позднего обнаружения заболеваний.
Ее главное преимущество – возможность за счет систем компьютерного зрения контролировать сразу всё стадо, выделяя животных, которым необходимо дополнительное внимание, и делать прогнозы их развития.
Интеграция проекта Тимирязевской академии в системы умных российских ферм, включающие системы кормления, ветеринарии, управления, логистики и страховые платформы поможет аграриям эффективно контролировать работу животноводческих комплексов в целом. Агрохолдинги получат цифровые системы, позволяющие создавать хозяйства, работающие по принципу Индустрия 4.0.
