Как искусственный интеллект помогает в животноводстве
Как искусственный интеллект помогает в животноводстве
Российское животноводство за последние 20 лет выросло в большую капиталоёмкую индустрию и сегодня столкнулось с необходимостью повышения эффективности по всему циклу производства из-за ужесточающийся конкуренции. Для решения этой задачи бизнес привлекает возможности искусственного интеллекта (ИИ).
Сельское хозяйство вошло в перечень приоритетных отраслей для внедрения ИИ. По официальным оценкам, в отрасли 12% предприятий уже используют «умные» технологии и ещё более трети планируют их внедрять.
По оценкам АНО «Цифровая экономика», применение ИИ позволяет увеличить объёмы производства продукции растениеводства на 5%, животноводства на 3% в основном за счёт дистанционного наблюдения и оперативного реагирования на нештатные ситуации. Кроме того, такие решения позволяют снизить затраты и уровень рисков.
Цифровые технологии помогают организовать более эффективный персонифицированный контроль за состоянием животных (с помощью датчиков и «умных» камер и аналитических систем), выявлять болезни на ранней стадии, предотвращая заражение стада, вести точный учёт. Автоматизированный контроль параметров окружающей среды — от температуры, загазованности помещений и сквозняков до наполненности кормового стола — стал важной составляющей при решении задачи увеличения продуктивности животных и птицы.
Перспективные решения для животноводства
Мониторинг за состоянием животных на фермах
Наблюдение за состоянием животного — изменением веса, поведением и возможными симптомами заболеваний — обычно трудоёмкий процесс. Непрерывный мониторинг и распознавание аномалий с помощью компьютерного зрения и анализа аудиоданных позволяет оперативно реагировать на ЧП и назначать лечение животному, корректировать условия его содержания.
Результат: увеличение продуктивности молочного и мясного животноводства на 15%, сокращение расходов на лечение животных на 11%.
Машинное зрение помогает сохранять численность поголовья в разных ситуациях. Например, зачастую свиноматки придавливают поросят. ИИ распознаёт такие случаи и при инциденте отправляет уведомления работникам для оперативного реагирования.
Результат: сокращение смертности поросят в два раза.
Системы видеоаналитики на базе ИИ играют большую роль для контроля за состоянием животных. Наличие информации позволяет специалистам онлайн отслеживать параметры выращивания животных и таким образом сокращать себестоимость процесса, оптимизировать работу животноводческого направления в целом, прокомментировали в Отраслевом клубе в сфере ИИ (АПК) Альянса в сфере искусственного интеллекта.
Яркий пример — опыт «Башкирской мясной компании» (входит в ГК «Таврос» — участницу Отраслевого клуба). По словам её генерального директора Рината Зайнуллина, благодаря системе видеоаналитики предприятие планирует оптимизировать следующие технологические процессы:
- инвентаризацию поголовья для определения количества и веса животных в станках и на площадках в целом;
- перемещения как внутри станка (индекс подвижности, сигнализирующий о состоянии животных), так и внутри фермы. В процессе выращивания свиней перемещают в зависимости от стадии роста (подсосное выращивание, доращивание и откорм) или при возникновении технологической необходимости, например, изоляции особей с признаками повышенной температуры;
- отгрузку животных с контролем прохождения через погрузочную рампу при перемещении с фермы.
Селекция животных с приоритетными характеристиками
Процесс селекции занимает годы, кроме того, традиционные методы не позволяют учесть все факторы, влияющие на данные выводимых животных. ИИ же может анализировать и интерпретировать большие массивы геномных данных и аннотировать (маркировать) широкий спектр элементов геномной последовательности за короткий промежуток времени, что позволяет снизить затраты на исследования.
Более того, можно создавать генетический код под требования заказчиков. ИИ позволяет определить наиболее приоритетные характеристики: межмышечный жир, чистый вес туши, вкус и другие.
Результат: ускорение процесса селекции в 10 раз.
Фенотипирование сельскохозяйственных животных с помощью нейросетей уже начинают применять в российском АПК.
Контроль соблюдения санитарных норм
Ручной контроль за соблюдением санитарных норм сотрудниками (температуры тела, ношения средств индивидуальной защиты, выполнения антисептических мер и контроля доступа в «чистую зону») не всегда эффективен в силу человеческого фактора, особенно на больших производствах.
Системы на основе ИИ в режиме реального времени выявляют отклонения по данным камер. Они ведут персональную статистику и рассылают уведомления по выявленным рискам в режиме реального времени 24/7.
Результат: сокращение нарушений санитарных норм на 80%.
Мониторинг выполнения технологических регламентов на птицефабриках и животноводческих комплексах
Контроль за соблюдением регламентов на площадках, например, по выращиванию индейки осуществляется и не покрывает всех операций. Интеллектуальные системы по данным камер и носимых устройств выявляют инциденты в режиме реального времени. Ведётся персональная статистика и рассылаются уведомления о нарушениях.
Результат: прирост выживаемости птицы на 5%.
По оценкам экспертов Альянса в сфере ИИ, расширению цифровизации АПК будет способствовать обмен опытом и повышение компетенций, а также информационная и инфраструктурная поддержка участников рынка.
Основные запланированные меры для ускоренного внедрения ИИ в экономику:
- Финансовая господдержка исследовательских центров в области ИИ.
- Опережающее внедрение ИИ в компаниях с государственным участием.
- Организация доступа к большим массивам данных и их защита, в том числе на законодательном уровне.
- Развитие экспериментальных правовых режимов в сфере цифровых инноваций, в том числе введение профильного страхования.
- Включение требования по обязательному использованию ИИ для компаний, которые планируют получать субсидии из федерального бюджета.
- Подготовка специалистов в области искусственного интеллекта.
Поделиться ссылкой:
