Кормят с умом: российский ИИ меняет кормопроизводство в животноводстве
Вкусно и эффективно
Традиционная проблема животноводства – качественный подбор кормовой смеси для животных. Корма должны обеспечивать максимальный эффект - быстрый рост, увеличение надоев, или набор веса. Хорошо подобранные рецепты корма делают бизнес высокорентабельным, а плохо подобранные – убыточным.
Задачу подбора кормов эффективно решает искусственный интеллект (ИИ). Александр Жуковский, руководитель проектов автоматизации бизнес-процессов, отмечает, что ИИ стал в России рабочим инструментом, который ежедневно доказывает свою экономическую эффективность при составлении рациона питания для животных.
ИИ позволяет анализировать данные о питательных веществах. С помощью нейросети можно собирать и обрабатывать информацию о составе кормов, включая белки, жиры, углеводы, витамины и минералы. Сбор осуществляется с использованием сенсоров и программных решений, обеспечивающих высокую точность и скорость обработки информации.
Методы машинного обучения для анализа данных позволяют понять закономерности, которые не видно при старых методах анализа. Интеграция ИИ с базами данных о потребностях животных помогает формировать рационы, способствующие улучшению роста и продуктивности.
Персональный рацион
ИИ дает фермеру уникальную возможность создавать персонализированный рацион для каждого животного, в котором учитываются его личные данные: возраст, вес, потребности в питательных веществах и условия содержания. Кроме того, ИИ учитывает породу и генетические особенности, физическую активность, состояние здоровья.
ИИ позволяет видеть, как изменения рациона питания или состояния окружающей среды влияют на метаболизм животного. Если выявлены отклонения, алгоритмы корректируют рацион в зависимости от текущего состояния здоровья. Прогнозирование потребления корма на основе исторических данных помогает в планировании запасов сырья и снижении отходов.
Цена и результат
Еще одна важная функция ИИ – расчет цен на сырье для кормов и их конечную эффективность - питательность. Если питательность ингредиента изменилась, ИИ адаптирует процесс кормления, алгоритм пересчитывает рецепт и предлагает альтернативный вариант. Существенно уменьшается риск ошибок, при котором возникает дисбаланс питательных веществ или перерасход сырья.
Если изменились цены на сырье, мгновенно предлагается оптимизация состава кормов — замена подорожавших ингредиентов доступными альтернативами. При этом просчитывается конечный экономический эффект – затраты и полученная прибыль.
Как отмечает Александр Жуковский, ИИ снижает затраты на корма в среднем на 5–15%. С учетом размеров поголовья это дает существенное повышение рентабельности.
Управление фермой и логистикой
По оценке Александра Жуковского, сегодня примерно 45% российских животноводческих компаний используют ИИ для оптимизации кормов. Для предиктивной аналитики здоровья животных ИИ работает у 25 % компаний, при управлении фермой и для организации логистики — у 20 % предприятий.
Так агрохолдинг «Прогресс Агро» продолжает внедрение ИИ в животноводстве. Компания разработала и внедрила программу мониторинга кормовых столов на молочно-товарных фермах. Это комплекс видеонаблюдения с технологией компьютерного зрения, который в автоматическом режиме фиксирует очистку кормового стола, раздачу корма, его подталкивание и отсутствие. В режиме реального времени информация доступна сотрудникам фермы и руководителям.
«Мой рабочий день начинается теперь с анализа отчёта, который предоставляет программа. В первую очередь всегда обращаю внимание на промежуток времени между очисткой кормового стола и раздачей нового корма… Ещё программа позволяет оценить, достаточно ли корма, который мы раздаём. Если он заканчивается раньше наступления следующей раздачи, то мы вносим корректировки в рацион. Всё это, конечно, помогает экономить время и оптимизировать производственные процессы», - отмечает Вадим Прохоров, зоотехник МТФ № 3 (ГК «Прогресс Агро»).
Российский ИИ – экспортный продукт
Технологии агропромышленного ИИ в России превратились в распространенный и эффективный инструмент работы. Использование нейросетей в кормопроизводстве будет интегрироваться в единую систему «умной фермы», включающую роботизированные технологии ухода. Все это снижает себестоимость животноводства, а значит, гарантирует для потребителей стабильные цены на продукты питания.
В ближайшие 3-5 лет ИИ на фермах станет нормой, что увеличит объемы производства, а значит, повысит конкурентоспособность российского АПК на мировом рынке.
В дальнейшем Россия может предлагать на экспорт не только продукты животноводства, но свои IT-разработки для ферм. Они будут особенно востребованы в странах с развивающимся сельским хозяйством, прежде всего, в СНГ и странах Глобального Юга, где есть потребность в продуктах животноводства.
