Точность ведет к ранней диагностике

Автоматические кормушки фиксируют поведение телят при кормлении, например количество посещений и количество потребленного молока.

Устройства «Интернета вещей», такие как автоматические кормушки, могут помочь обнаружить изменения в поведении до появления внешних клинических признаков заболевания.

Согласно результатам нового исследования, мониторинг молочных телят с помощью прецизионных технологий, основанных на «Интернете вещей», приводит к более ранней диагностике респираторных заболеваний крупного рогатого скота. Новые технологии становятся все более доступными. Это дает фермерам возможность обнаружить проблемы со здоровьем животных достаточно быстро, чтобы вмешаться, спасая телят и инвестиции, которые они представляют, говорит Мелисса Кантор, доцент кафедры точных молочных наук в Университете штата Пенсильвания.

Интернет вещей — это встроенные устройства, оснащенные датчиками, возможностями обработки и связи, программным обеспечением и другими технологиями для подключения и обмена данными с другими устройствами через Интернет. В исследовании Университета штата Пенсильвания для наблюдения и анализа состояния телят использовались технологии Интернета вещей, такие как носимые датчики и автоматические кормушки.

Такие устройства генерируют огромное количество данных, отслеживая поведение животных. Чтобы облегчить интерпретацию данных и дать представление о проблемах со здоровьем телят, исследователи применили машинное обучение. Это отрасль искусственного интеллекта, которая изучает скрытые закономерности в данных, чтобы различать больных и здоровых телят, учитывая данные, поступающие от устройств Интернета вещей.

«Мы надеваем на икры повязки, которые записывают данные об активности и поведении, такие как количество шагов и время лежания», — сказал Кантор. «И мы использовали автоматические кормушки, которые раздают молоко и зерно и записывают поведение при кормлении, например, количество посещений и количество литров выпитого молока. Информация из этих источников сигнализировала о том, что состояние теленка было на грани ухудшения».

По ее словам, диагностика респираторных заболеваний крупного рогатого скота требует интенсивного и специализированного труда, который трудно найти.

«Таким образом, точные технологии, основанные на устройствах Интернета вещей, таких как автоматические кормушки, весы и акселерометры, могут помочь обнаружить поведенческие изменения до того, как проявятся внешние клинические признаки заболевания», — сказала она.

Она и ее коллеги из Университета штата Пенсильвания собрали данные о 159 молочных телятах, используя точные технологии животноводства. Исследователи из Университета Кентукки ежедневно проводили осмотр телят. Исследователи записали результаты как автоматического сбора данных, так и результаты ручного сбора данных, и сравнили их.

Исследователи сообщили, что этот подход позволяет быстрее выявлять телят, у которых развилось респираторное заболевание крупного рогатого скота. В численном отношении система достигла точности 88 процентов при маркировке больных и здоровых телят. Семьдесят процентов больных телят прогнозировали за четыре дня до постановки диагноза. У восьмидесяти процентов телят, у которых развилось хроническое заболевание, было выявлено в течение первых пяти дней болезни.

«Мы были очень удивлены, узнав, что связь с поведенческими изменениями у этих животных сильно отличалась от животных, которым стало лучше после одного лечения», — сказала она. «Мы пришли к выводу, что если эти животные действительно ведут себя по-разному, то, вероятно, есть шанс, что технологии Интернета вещей, оснащенные методами машинного обучения и вывода, смогут идентифицировать их раньше, прежде чем кто-либо сможет это сделать невооруженным глазом. Это открывает производителям варианты».

Энрико Казелла с факультета зоотехники и молочного хозяйства Университета Висконсина был одним из исследователей, внесших вклад в исследование. Посетите сайт Animalscience.psu.edu – найдите «Мелисса Кантор» – для получения дополнительной информации.

Мелисса Кантор

Джефф Малхоллем — научный обозреватель Университета штата Пенсильвания.

Ежедневные новости сельского хозяйства и информация о рынках со всего Среднего Запада.

Запись на курс «Основы планирования выпаса» Академии Grassland 2.0 был заполнен всего за три дня. Список ожидания лета 2024 года растет по мере того, как…