Как ИИ помогает хозяйствам выйти на новый уровень

Данные и ИИ: мощный ресурс для молочных хозяйств

Поиск по ключевому слову «искусственный интеллект» в базе Journal of Dairy Science даёт всего 18 упоминаний (14 из которых — за последние 5 лет). А «машинное обучение» — более 110, с аналогичным ростом за последние годы. Это говорит о том, что интерес к теме растёт, и ИИ становится всё более востребованным.

В основе большинства технологий ИИ лежат большие массивы данных. Современные молочные комплексы — источник огромного числа таких данных: от датчиков активности и видеокамер до систем контроля качества молока. Но большие данные бесполезны без анализа. Одно дело — увидеть карту, другое — получить оптимальный маршрут, учитывающий пробки и ваши цели.

Если объединить данные о продуктивности, здоровье, поведении животных и экономических показателях, можно получать точную, полезную аналитику для бизнеса. Программы ИИ помогут предсказывать заболевания, улучшать кормление, управлять стадом более эффективно.

Что уже применяют на практике?

Исследователи тестируют ИИ-модели для:

• прогнозирования здоровья коров на основе активности, жвачки и удоев;

• определения генетических маркеров, связанных с устойчивостью к болезням;

• анализа изображений с ферм для мониторинга состояния животных;

• оптимизации племенной работы.

Ещё один пример — ExtBot. Это инструмент искусственного интеллекта, созданный на базе 112 американских университетов. Он анализирует научные статьи и даёт практические советы. Например, при обнаружении микотоксина DON в корме ExtBot предложит пошаговые действия: как проверить точность результата, как интерпретировать данные, чем заменить или как обработать загрязнённый корм.

Таким образом, даже один показатель, сам по себе кажущийся незначительным, можно превратить в конкретные решения — если связать его с другими данными.

Препятствия и нюансы

Хотя технологии впечатляют, их эффективность зависит от одного: качества и совместимости данных. Сегодня многое хранится в «облаке», что удобно. Но если данные от разных систем плохо сочетаются (разные форматы, нет общих идентификаторов животных), это снижает точность анализа.

Классический пример: учёные обнаружили, что жвачка в лежачем положении положительно влияет на жирность молока. Но чтобы использовать это знание, надо совместить данные о поведении, жвачке и удоях. Это становится возможным только при грамотной интеграции систем.

На некоторых молочных хозяйствах также озабочены вопросами безопасности данных. Логично: надёжность хранения информации становится частью продовольственной безопасности. ИИ и роботизированные системы — от механизации дойки до кормораздатчиков — действительно сокращают потребность в ручном труде. Но если техника выходит из строя, должен быть план Б.

Как использовать данные с пользой

Поток данных в животноводстве растёт быстрее, чем мы успеваем с ним справляться. Но если подойти к делу с умом — наладить сбор, хранение и анализ информации — предприятие может получить мощное конкурентное преимущество.

Так же, как генетическое тестирование ускоряет рост продуктивности, аналитика данных помогает найти «скрытые резервы» — будь то в кормлении, управлении стадом или профилактике болезней.

Главное — встроить данные в управленческий процесс. Пусть они реально "ведут" хозяйство, а не просто лежат в хранилищах. С правильной стратегией цифровизация может вывести фермы на новый уровень рентабельности и устойчивости.

Источник: https://www.agproud.com/articles/62789-putting-data-in-the-driver-seat