Российские ученые научили нейросеть оценивать вес животных и прогнозировать прирост мяса

Ученые усовершенствовали методику бесконтактного взвешивания скота и оценки его продуктивности: умную камеру на основе искусственного интеллекта можно навести на теленка и узнать, каким будет его вес спустя полгода. Технологию разработали исследователи Челябинского государственного университета (ЧелГУ) вместе с коллегами из Федерального научного центра биологических систем и агротехнологий Российской академии наук (ФГБНУ ФНЦ БСТ РАН, г. Оренбург).

Сегодня в промышленном животноводстве оценка экстерьера и продуктивности скота производится экспертом в ручном режиме, что делает ее субъективной. Традиционное взвешивание скота сопровождается стрессом для животного, что может привести к потере массы тела. Разрабатываемая методика помогает автоматизировать процесс и исключить эти риски. Умная система при помощи технологии компьютерного зрения позволяет измерить вес и определить морфологические характеристики животного, а возможно в будущем и прогнозировать изменение веса.

«Не прикасаясь к корове, мы определяем массу ее тела и присваиваем категорию мяса. Например, не секрет, что гурманы высоко ценят мраморную говядину. Можно спрогнозировать, сколько такого деликатеса получится, когда теленок подрастет. Мониторинг, который мы проводим, позволяет принимать верное решение об оптимальном времени забоя скота, что дает возможность сократить затраты на его выращивание», — пояснил Алексей Ручай, автор методики, заведующий кафедрой компьютерной безопасности и прикладной алгебры математического факультета ЧелГУ.

С помощью бесконтактной системы измерять можно не только крупный рогатый скот, но и мелкий, например свиней и овец.

Эффективность и точность оценки напрямую зависит от размера базы данных. Чтобы она пополнялась, нужно постоянно проводить эксперименты по бесконтактному взвешиванию разных животных.

«Это сложный и трудоемкий процесс, но мы справляемся благодаря сотрудничеству с ФНЦ БСТ РАН, обладающим своей экспертной базой. К тому же производители охотно идут на контакт и предоставляют доступ к животным для исследований, ведь они заинтересованы в результатах нашей работы», — добавил Алексей Ручай.

Эксперименты показали, что погрешность бесконтактного измерения пока составляет 5–10 %, что сопоставимо с обычным взвешиванием.

Разработчики пробуют разные камеры и способы их установки, отрабатывая алгоритм нейросети на разных видах животных. Первоначально эксперимент строился на основе трех камер. Исследователям требовалось откалибровать камеры и зафиксировать животное в неподвижном состоянии.

Сейчас ученые работают над методикой измерения при помощи одной камеры, мимо которой проходит животное. Цель научного коллектива — создать простую и универсальную автоматизированную систему бесконтактного измерения, настроить которую сможет каждый желающий без специальной подготовки.

Проект поддержан Российским научным фондом. Результаты исследований опубликованы в научном журнале первого квартиля.

Больше актуальных новостей здесь: https://t.me/emeat_ru