Как быстро и точно определить изменения в весе и состоянии каждого конкретного животного, если поголовье – более 10 000 фуражных коров? И как при этом исключить человеческий фактор?
АПХ «Зеленая Долина» делает ставку на искусственный интеллект в производственных процессах. В числе первых среди животноводческих предприятий России внедряется проект с использованием машинного зрения для оперативного и достоверного определения упитанности коров. Традиционно это делает ветеринар визуально или с помощью прощупывания мускулатуры и подкожного жира. Искусственный интеллект может справиться с задачей анализа за доли секунды, через анализ массы параметров, точнее и без субъективных оценок.
В первом квартале 2022 года пилотный проект машинного зрения будет внедрен на одной из ферм агрохолдинга.
Как работает проект «Определение упитанности» с помощью машинного зрения?
Камера с блоком аналитики – нейронной сетью – установлена в доильном зале. Через доильную установку поголовье фермы проходит трижды в день, поэтому лучшего места не найти. С помощью машинного зрения система считывает данные каждой коровы в отдельности.
По контурам разных частей тела, так называемым контрольным точкам, всего их порядка 10, система определяет степень упитанности коровы, — поясняют в Дирекции информационных технологий агрохолдинга.
Поток данных анализируется практически мгновенно, и персональная карточка животного дополняется степенью упитанности трижды в день. Состояние поголовья отражается в корпоративной системе бизнес-аналитики ежечасно, позволяя руководителям всех уровней принимать взвешенные решения, основанные на достоверных данных.
Главное здесь — даже не само значение оценки, а динамика ее изменения. Необходимо концентрироваться на животных, которые отклоняются от заданного значения и нуждаются в дополнительном контроле. При отклонении от заданных параметров, система автоматически оповещает ветеринарного врача о необходимости повышенного внимание к конкретной корове. Специального обучения для работы в системе персоналу не потребуется.
Система, которая обучается сама
А вот сама система искусственного интеллекта постоянно обучается, пополняя базу данных и совершенствуя точность оценки.
Если ветеринарные врачи выявили у животного отклонения в весе постфактум, а система их не заметила или о них не предупредила, в нее вносятся корректировки, и в дальнейшем искусственный интеллект это запоминает и использует, — отмечают специалисты Дирекции по информационным технологиям агрохолдинга. Ожидаемая точность оценки после тестового периода внедрения должна составить не менее 98%.
Сейчас контроль состояния животного на фермах АПХ «Зеленая Долина» осуществляют датчики системы «Му-Монитор», направляя данные о жизненных показателях коровы в программу управления стадом «Dairy Comp 305». Искусственный интеллект системы «Определения упитанности» будет дополнять эти данные параметрами упитанности. Способности искусственного интеллекта к самообучению позволит повысить точность анализа текущего состояния и формировать прогноз о здоровье каждой коровы на 6 месяцев вперед.
Нейронная сеть, являющаяся частью системы машинного зрения «Определение упитанности», создана специально для «Зеленой Долиной» с учетом потребностей агрохолдинга. Если пилотный проект покажет свою эффективность, он будет внедрен на всех молочно-товарных и нетельных комплексах «Зеленой Долины».
Новая система позволит в режиме онлайн следить за состоянием коров и оперативно реагировать на любые отклонения, что снизит риск развития заболеваний, позволит точнее и оперативнее формировать животных по группам, сократить издержки производства и, в конечном итоге, увеличить продуктивность стада.
