Producătorii de animale se confruntă cu provocarea constantă a monitorizării comportamentului animalelor pentru semne de boală sau vătămare.
Pentru a rezolva această problemă, o echipă interdisciplinară de la Universitatea din Nebraska a dezvoltat o tehnologie de precizie care ajută producătorii să monitorizeze constant animalele și să utilizeze datele pentru a-și îmbunătăți calitatea. Grupul include ingineri electrici și oameni de informatică din Nebraska, precum și oameni de știință zoologici care au dezvoltat un sistem tehnologic folosind înregistrări video la porci.
Sistemul procesează materialele video primite de la fermele de animale în permanență și folosește metoda de analiză a datelor de „învățare automată”, care folosește algoritmi statistici pentru a ajuta sistemele informatice să se îmbunătățească fără o programare explicită. Identifică porcii individuali și oferă date despre activitățile lor zilnice, cum ar fi mâncare, băutură și mișcare.Pe baza acestor date, sistemul poate estima, de asemenea, cât cântărește fiecare porc și cât de rapid crește. „Sistemul nostru oferă un model de comportament tipic”, a declarat Eric Psota, profesor asociat, profesor de inginerie electrică și informatică. „Când un animal se abate de la acest tipar, poate fi un semn că ceva nu este în regulă. Acest lucru face mai ușor să detecteze problemele înainte ca acestea să devină prea mari pentru a fi rezolvate. ”
Echipa și-a creat sistemul folosind rețele de învățare profundă, o formă de învățare automată cu milioane de factori și parametri. Pentru a identifica porcii de pe toate părțile, rețelele prelucrează imagini mari și mici, le rotesc și le transformă altfel.Echipa folosește etichete pentru a ajuta la identificarea, dar încearcă să se bazeze pe caracteristici fizice unice, cum ar fi forma urechii, păstrând în același timp producătorii lucrări suplimentare de etichetare. Deși sistemul a fost conceput pentru a identifica porcii, algoritmii săi pot fi folosiți pentru alte tipuri de animale, precum bovine, cai, capre și oi.