Под присмотром ИИ: рождаемость и молочную продуктивность у коров увеличит нейросеть
Цифровая модель, разработанная студентами Уральского федерального университета, повысит продуктивность крупного рогатого скота. «Нейросетевая ферма» поможет увеличить надои молока и повысить успешность осеменения.
Заботливый ИИ
Новую разработку создавали несколько команд Уральского федерального университета (УрФУ). В результате была разработана модель прогнозирования молочной продуктивности коров на основе исторических данных. Система анализа позволит оперативно выявлять влияние микроклимата на молочную продуктивность коров и управлять условиями содержания. Это позволит агроферме планировать объемы производства молока, эффективно распределять корма и персонал, а также вовремя выявлять аномалии в продуктивности для оперативного принятия соответствующих мер.
Кроме того, проанализировано влияние результативности осеменения в зависимости от веса животного и возраста и определен прогноз развития тренда. Студенты предложили внедрить на ферме систему контроля с введением минимального порога осеменения особей с весом 450 кг и запретом осеменения до 400 дней.
Система уже внедрена на одном из предприятий Сысертского района Свердловской области. Студенты и научные работники УрФУ планируют ее развитие. Будет разработана превентивная модель для снижения рисков на ферме, для этого нужно решить проблему подбора климата для животных и уменьшения заболеваний. Будет изучаться влияние особенностей породы на эффективность осеменения. Также разрабатывается технологический блок, включающий: внедрение IoT-сенсоров для мониторинга здоровья в реальном времени, компьютерное зрение для оценки физического состояния животных, и систему динамической корректировки рационов животных.
ИИ выгоден в животноводстве
Экономический эффект внедрения разработки очевиден. Согласно расчетам, модель увеличивает успешность осеменения до 72% и при этом снижает производственные издержки на 3%. Ее преимущество в том, что она полностью российская и может быть интегрирована с другими российскими разработками. Например, с созданным Балтийским Федеральным Университетом по заданию агропромышленного холдинга «Залесье» роботом – автономным пододвигателем корма. Робот решает важную проблему аграриев - риск недоедания. При этом он легко встраивается в другие информационные системы.
Таким образом, проект УрФУ стал еще одним этапом развития и внедрения в России систем точного животноводства. Он уже включает элементы ИИ за счет модели прогнозирования продуктивности и оптимизации осеменения. А планы по внедрению IoT-сенсоров для мониторинга здоровья, развитию компьютерного зрения и внедрению системы динамической корректировки рационов могут применяться в планировании производства и логистике молока. Прогнозы модели помогут определить ожидаемые объемы надоя, что дает возможность заранее договориться с молокозаводами о поставках конкретных объемов продукции.
Ускоренное внедрение цифровых ферм
В России собственники животноводческих ферм давно проявляют интерес к новым IT-технологиям. Для получения информации о животных им скармливают датчики с радиопередатчиком. Устройства передают важную информацию – об уровне кислотности, корме и активности. Таким образом проводится аналитическая работа для оптимизации кормления и содержания.
Весной 2025 года стартовал проект «Нейророга» - российский стартап в области нейротехнологий. Задача - с помощью электрической стимуляции мозга повысить надои и улучшить общее состояние животных.
Использование модели УрФУ для прогнозирования продуктивности, оптимального распределения ресурсов и контроля осеменения по объективным параметрам стало важным звеном в востребованной области «умного» животноводства. Новый проект - индикатор устойчивого тренда на цифровизацию АПК, где университеты становятся центрами разработки практически востребованных инноваций.
В ближайшие 1-2 года в рамках продолжения сотрудничества УрФУ и аграрного предприятия нужно ожидать ускоренное внедрение передовых технологий в молочном животноводстве. Успешный пилот создает потенциал для масштабирования проекта как внутри страны, так и на зарубежные рынки СНГ, где актуальны аналогичные задачи оптимизации молочного производства.
Более того, этот кейс станет катализатором для новых коллабораций между IT-вузами и агробизнесом, стимулируя появление стартапов и коммерческих решений на стыке искусственного интеллекта и сельского хозяйства.
