Adatalapú jövő a tehenészetben
Sushil Paudyal, a tejipari tudományok adjunktusa vezetésével folyamatosan olyan megoldásokon dolgoznak, amelyek gyorsabbá, okosabbá és olcsóbbá teszik a gazdaságok mindennapi működését. Kutatásaik megmutatták, hogy mesterséges intelligencia és gépi tanulás segítségével már most felismerhetők a sánta, tőgygyulladásos vagy hőstressztől szenvedő egyedek viselkedésbeli jelei – mindez kameraképek és fejlett elemző algoritmusok felhasználásával.
A labor jelenleg hatékonyságnövelő, gépi tanuláson alapuló modelleken dolgozik: például a fejőrobotok működési hibáit, üresjáratait is felismerik, amivel jelentősen javítható a rendszer hatékonysága.
Meglepő eredmények a hőstresszről és betegségekről
Az amerikai kutatók friss vizsgálatai jól mutatják, mennyire fontos a hőstressz kezelése: a forróbb környezetben kevesebb tej termelődik, romlik a robotok kihasználtsága, és csökken az állatok teljesítménye is. A tanulmányok alapján csak megfelelő hűtéssel, szellőztetéssel és etetési protokollal tartható fent a jó termelékenység és az állatok jóléte.
Egy másik projektben videós megfigyelőrendszert hoztak létre, amely MI segítségével valós időben, viselkedésalapú jelekből azonosítja a hőstresszes és tőgygyulladásos teheneket, jelentősen javítva a gyors beavatkozás lehetőségét.
Emellett a digitális dermatitisz – egy nagyon gyakori lábbetegség – idejekorán felismerhető MI-vel és képfeldolgozással, jóval hamarabb, mint a hagyományos, szubjektív vizuális módszerekkel.
Robotasszisztens és kamerák: olcsó és hatékony diagnosztika
Az új fejlesztések között kiemelkedik a DairyBot nevű virtuális asszisztens, amely egy laborban fejlesztett generatív MI-eszköz: képes valós időben értelmezni a gazdaság adatait, válaszolni a takarmányozási, betegségi vagy termelékenységi kérdésekre, így jelentős támogatást nyújt a gazdáknak – anélkül, hogy leváltaná az állatorvost vagy a takarmányozási szakértőt.
Paudyal szerint a kamerák alkalmazása jelentősen lecsökkenti a kiépítés költségeit (nem kell minden állatra szenzort felszerelni), így a kisgazdaságok is könnyebben bevezethetik a rendszert, ez pedig segíthet áthidalni a digitális szakadékot.
Gyakorlatias megoldások magyar szemmel is
A texasi kutatók célja, hogy minden tehenészetben, kicsiben és nagyban is működő, könnyen adaptálható technológiát fejlesszenek. A hangsúly mindig azon van, hogy az MI-alapú rendszerek olcsók, bővíthetők, és valódi segítséget nyújtsanak a mindennapokban. Ez jó példa arra, hogyan segítheti a tudomány a gazdákat a valódi problémák megoldásában, például a hőstressz, betegségek vagy akár a munkaerőhiány kezelésében.
