Исторически сложилось так, что животноводство всегда было децентрализованным, в таком масштабе, что несколько человек могли собраться вместе и управлять им. И еще десять лет назад у большинства животноводов не было доступа к современным технологиям, таким как высокоскоростной интернет, смартфоны и дешевая вычислительная мощность. Сейчас оба эти условия быстро меняются.
ИИ обещает точное животноводство. Искусственный интеллект позволяет производителям анализировать данные, полученные датчиками и другими аппаратными технологиями, и предлагать интерпретации и решения, имитируя принятие решений человеком, что, возможно, революционизирует работу молочной фермы.
ИИ для управления животноводством
Основным фактором затрат в животноводстве является уровень поголовья, определяемый как количество животных, пасущихся на данном участке земли в течение определенного времени. В дополнение к этому, как скажет вам любой фермер, две основные статьи расходов в животноводстве — это корма и борьба с болезнями.
Люди оценивают нормы кормления, выявляют и лечат болезни и заботятся о производстве. Это накладывает ограничения на количество животных, о которых можно заботиться. Теоретически, если меньше людей смогут заботиться о гораздо большем количестве животных, это устранит самое большое препятствие в увеличении производства, а также прибыли. Наряду с разведением, для повышения производительности необходимы надлежащее управление домашним скотом и методы мониторинга, такие как уход за домашним скотом до и после родов, своевременная вакцинация и дегельминтизация, индивидуальное питание и управление кормлением.
Микросхемы и датчики с искусственным интеллектом, мобильные ветеринарные службы картографирования и дроны, оснащенные термодатчиками, меняют способы наблюдения и защиты животных у животноводов. Это необходимо для обнаружения и мониторинга аспектов здоровья, таких как еда, питье, отдых, фертильность, температура и многое другое.
Чтобы применить механистические модели в животноводстве, нам необходимо собрать большой объем разнообразных наборов данных. Некоторые из них могут включать местные данные о погоде, данные о качестве воздуха, голосовые сигналы животных, визуальные данные о различных движениях животных и другие подобные данные о поведении животных. Различные датчики могут помочь нам эффективно собирать данные в реальном времени.
Применение ИИ в животноводстве
Выявление болезней
Вспышка инфекционного заболевания может привести к серьезным потерям на крупной животноводческой ферме, где вместе приютились тысячи животных. Фермеру или опекуну также трудно заметить изменения в привычках кормления, потреблении жидкости и необычных движениях тела больного животного среди большого стада животных. Именно здесь датчики, большие данные и машинное обучение могут сыграть важную роль, помогая фермерам узнавать о таком ненормальном поведении, тем самым быстро прогнозируя и предотвращая вспышки заболеваний. Предупрежденные фермеры смогут принять своевременные меры для предотвращения дальнейшего распространения инфекции. Такая система спасает несколько жизней животных и предотвращает финансовые потери.
Монитор выпаса скота
В процессе выпуска скота на пастбище кто-то должен вручную подсчитать количество выпущенного скота и сделать то же самое, когда он вернется. Локализация аннотаций может помочь разместить ограничивающие прямоугольники над животными. С классификацией аннотаций мы можем добавлять метки видов к каждой аннотации. Затем помеченный набор данных может обучать алгоритм идентификации крупного рогатого скота и подсчитывать его, когда его выпускают на пастбище или впускают. Благодаря новым технологиям он может отслеживать перемещение скота и предупреждать фермеров с помощью мобильных сообщений в случае, если животные выходят за пределы границы фермы.
Аннотации данных для управления животноводством
Подводя итог, можно сказать, что искусственный интеллект позволяет легко вводить данные в записи на ферме, отслеживать деятельность фермы, анализировать экономические показатели, улучшать здоровье животных и улучшать плодородие почвы. Все эти функции и решения направлены на «умное сельское хозяйство».
Аннотации к изображениям и видео оказались критически важными компонентами в разработке систем искусственного интеллекта для управления скотом. Для разработчиков крайне важно иметь доступ к необходимым объемам приемлемых данных, чтобы появляющаяся технология соответствовала заявленным целям.
TagX предлагает аннотировать изображения для различных моделей ИИ, используемых в сельском хозяйстве и сельском хозяйстве. От робототехники до автономных летающих объектов, таких как дроны, он может создавать высококачественные обучающие наборы данных для компьютерного зрения в точном земледелии. Он работает с хорошо обученными аннотаторами, чтобы аннотировать изображения с наилучшим качеством для точного распознавания машинами для правильных прогнозов.
