- У Британії розробили нову систему забою птиці для малого та середнього бізнесу
- Штучний інтелект пасе корів, слідкує за поведінкою та виявляє хвороби
- Вчені НААН розробили перші вітчизняні тест-системи для виявлення АЧС
- Австралійських корів випасатиме робот
- Учені створили свиней, стійких до АЧС
Інновації, що допоможуть запобігати хворобам свиней
Командою науковців Університету Небраски-Лінкольну (UNL) розроблено нову технологію точної обробки даних з відеокамер. Система проводить постійний моніторинг ферми в онлайн-режимі. Зібрані дані дають інформацію про вагу та швидкість росту кожної свині, повідомляє AGGEEK.
Система ідентифікує тварин з агресивною або незрозумілою поведінкою (боротьба, кусання хвоста і т.д.) за допомогою спеціальних алгоритмів. Також технологія може виявляти симптоми різних хвороб та визначати типову поведінку тварин, починаючи від приймання їжі до пересування на фермі.
Дослідники створили свою систему, використовуючи методи глибокого навчання. Щоб простежити за тваринами з усіх можливих кутів, система обробляє великі та малі зображення, обертає та трансформує їх. Полегшити ідентифікацію свиней можна за допомогою вушних бирок, але інноватори прагнуть покладатись на унікальні фізичні характеристики, такі як форма вуха. Це допоможе агровиробникам покращити процес маркування тварин.
За підтримки філії NUtech Ventures при університеті, технологію постійно вдосконалюють. Спочатку система ідентифікувала свиней, однак її алгоритм можна застосовувати також для великої рогатої худоби, коней, кіз та овець.
Нещодавно проект отримав $675 тис. від Національної ради виробників свинини США для двох майбутніх досліджень. В першому дослідженні, що відбуватиметься спільно з Канзаським Державним Університетом, науковці планують удосконалити технологію, яка запобігає хворобам тварин. Щоб система змогла розпізнавати хворобу на ранній стадії, потрібно зібрати всі дані щодо здорових та хворих свиней.
В другому дослідженні стартапери аналізуватимуть тривалість життя свиноматок і ознаки, що впливають на довголіття. Вони стежитимуть за тваринами протягом певного часу і визначатимуть зміни в русі, моделі пересування та фізичну активність. Ці дані можуть пов’язати генетичний фон з довголіттям. Визначити ці зв’язки раніше було неможливо, оскільки не існувало відповідних технологій.
