На Южном Урале обучают цифрового доктора для коров
Ученые Южно-Уральского государственного аграрного университета начали проверять эффективность работы нейросети, которая диагностирует болезни КРС до появления первых внешних симптомов.
По оценке экспертов, российский АПК ежегодно теряет около 30 млрд рублей из-за проблем со здоровьем крупного рогатого скота (КРС). Чтобы вести эффективный животноводческий бизнес, фермер должен быстро оказывать своим животным врачебную помощь. А для этого ветеринар должен заметить на ранних стадиях изменения в активности и поведении животного, упадок сил или плохой аппетит, изменения внешнего вида и походки.
Проблема в том, что в современных хозяйствах с большим поголовьем очень сложно проводить регулярный детальный осмотр всех животных. На помощь ветеринарным врачам приходят цифровые системы мониторинга и анализа.
Российская нейросеть и российские датчики
Испытания нейросети, которая позволит диагностировать заболевания у КРС еще до появления явных симптомов, начались в учебном хозяйстве Южно-Уральского государственного аграрного университета (ЮУрГАУ). В проекте участвуют ООО «Технопарк ИТ» («ИТ‑Парк74»), ЮУрГАУ и группа компаний «НейроТехнолоджи». Соглашение о совместных исследованиях было подписано в июле 2026 года во время работы международной промышленной выставки «Иннопром‑2026». Поставлена задача создать платформу на основе ИИ для раннего выявления болезней сельхозживотных с помощью дистанционного мониторинга КРС.
Система будет собирать данные от датчиков, отслеживающих физиологические показатели скота. Коммерческий директор группы компаний «НейроТехнолоджи» Кирилл Гильмутдинов отметил, что его компания в проекте делает акцент на развитии российских датчиков, которые будут использоваться для измерения электродермальной активности и температуры. Они будут протестированы в реальных условиях, что позволит повысить точность интерпретации сигналов.
Разрабатываемая российскими учеными нейросеть будет проводить анализ собранной информации и искать первые отклонения, которые характерны для начала заболевания. Это позволит диагностировать болезнь на самом раннем этапе, примерно за три дня до появления серьезных визуальных признаков, например, корова начинает плохо питаться, меньше двигаться или хромать.
Непрерывный мониторинг животных
Новая платформа в целом автоматизирует процесс контроля здоровья КРС. Формируется система непрерывного мониторинга животных с помощью датчиков – акселерометров, биосенсоров и камер. Эти устройства собирают данные о поведении, физиологических показателях, потреблении корма, а также об условиях окружающей среды – температуре и влажности. Ни одно животное не остается незамеченным.
Ранняя диагностика позволит начать лечение на самом раннем этапе заболевания, что сократит затраты на поддержание здоровья скота примерно на 15%. С помощью цифровой системы можно даже в большом стаде проводить постоянную детальную проверку всех животных, что гарантирует здоровое поголовье.
Российская IT-индустрия получит важный рыночный сегмент. Для животноводов создается система предиктивной аналитики с элементами точного животноводства. Проект объединит IoT, большие данные, машинное обучение и ветеринарную диагностику. Платформа будет нуждаться в постоянной модернизации.
При этом нейросеть не должна заменить ветеринаров. Она создается в качестве умного помощника. Ее задача – сократить нагрузку на ветеринаров за счет постоянного контроля всех животных. Алгоритм только создается. Ученые будут анализировать работу сенсоров, обучать ИИ правильно трактовать их сигналы и передавать данные ветеринару. Ставить конечный диагноз и назначать лечение будет человек.
Умное животноводство для России и дружественных стран
Важно отметить, что в России уже создаются платформы цифрового контроля здоровья КРС, и разработчики будут конкурировать за потребителя. Зеленоградский инновационно-технологический комплекс начал производство электронных капсул, размещаемых в желудке коров. Они передают данные о температуре, pH и двигательной активности, а софт анализирует информацию и может выявлять ряд заболеваний. Ученые Федерального научного агроинженерного центра ВИМ разработали алгоритм автоматической оценки упитанности скота. Тимирязевская академия разработала ИИ-систему раннего выявления нарушений опорно-двигательного аппарата коров с точностью 97%.
Интеграция всех этих проектов в платформы «умных» ферм, включающие системы кормления, управления и логистики, поможет аграриям эффективно контролировать работу животноводческих комплексов, повышать производительность и снижать себестоимость продукции. После проверки их эффективности российские предприниматели смогут экспортировать не только мясо, но и экосистемы цифрового животноводства. Они будут востребованы в странах СНГ, Юго-Восточной Азии и Африки, где уже закупают российское продовольствие.
