Na primer, sistem može upotrebljavati video za rano prepoznavanje šepanja krava. Ako se krava spotakne preko praga, kreira se upozorenje koje se zatim šalje na farmerov mobilni ili njegov softverski sistem.
Kako raste svetska populacija, tako se povećava i potražnja za hranom, a poljoprivrednici pokušavaju da pronađu nove načine za povećanje svoje proizvodnje. Međutim, održiva proizvodnja mleka nije samo pitanje uzgoja većeg broja životinja. Budući da zakonodavstvo ograničava emisije štetnih gasova u stočarstvu, budućnost mlekarstva leži u povećanju efikasnosti, a ne u širenju uzgoja.
Kako piše dairyglobal, Teri Kaning, suosnivač i izvršni direktor kompanije "CattleEye", dobro razume ove izazove - odrastao je na farmi krava u Severnoj Irskoj i studirao inženjerstvo i proveo devet godina radeći u telekomunikacijama i računarstvu.
U budućnosti manje goveda zbog štetnih gasova: Jedino rešenje ekstenzivan uzgoj?
Još 2004. godine svoje je znanje primenio na stočarsku industriju i osnovao FarmWizard, a 2015. godine ga je prodao grupi "Wheatsheaf". U martu prošle godine odlučio je da zauzme novi pristup u praćenju stoke.
"Moje prethodno poslovanje uključivalo je da ljudi tek beleže podatke o stoci pomoću aplikacija, a nisu mogli da snime njihovo kretanje", objašnjava Kaning.
"Ono što želim da učinim sa CattleEye-om je da omogućim i tu opciju, automatski, bez da farmer mora da bude uključen", dodaje.
CattleEye tehnologija koristi najnovija dostignuća u industriji.
"Alati poput Amazon Webservice i boljih mogućnosti računarstva "u oblaku" omogućavaju nam da razvijemo veštačku inteligenciju koja se može koristiti video analitikom”, nastavlja on.
Ovaj koncept napredovao je kad je Kaning naišao na suosnivača Adama Askeva, koji je proveo 12 godina radeći s istom vrstom tehnologije u otkrivanju raka. Prikupili su oko milion evra ulaganja.
“Kad smo započeli s radom, radili smo na vrlo maloj farmi od samo 90 krava koristeći mnogo kamera koje su 'učile' kako da rade. Sada nadgledamo 11.000 krava”, dodaje.
"Snimamo puno videozapisa i sastavljamo rezultate, što rade veterinari koji odlaze na farme kako bi ocenjivali krave. Te podatke zatim koristimo za izradu naših 'neuronskih' mreža. One se upoređuju sa snimcima krava, izvlače podatke, identifikuju ih i nude uvid u aktere kao što su mobilnost i telesno stanje“, pojašnjava on.
"Na primer, sistem može upotrebiti video za rano prepoznavanje šepanja krava. Ako se krava spotakne preko praga, kreira se upozorenje koje se zatim šalje na farmerov mobilni ili njegov softverski sistem”, objašnjava Kaning.
"Zbog virusa korona bilo je teško otići i posetiti neke od pilot farmi, ali shvatili smo da bi farmeri mogli sami da postave kamere koje mogu kupiti na Amazonu”, kaže Kaning pojasnivši da u svom poslu koriste kamere od 120 evra.
"Savetujemo gde da ih smeste, a zatim se kamera poveže s oblakom“, tvrdi on i dodaje da veštačka inteligencija (AI) tada počinje da uči, pronalazi krave i kreira izveštaj o njima, a tada se informacije dostavljaju stočaru.
Ogrlice za upravljanje govedima apsurd ili komercijalna stvarnost?
“Smatramo da će nam AI dati druge uvide koje još ni sami nismo svesni. Prikupićemo podatke, a to će nam omogućiti da povežemo druge stvari koje mogu poboljšati zdravlje i dobrobit muznih krava“, zaključuje Kaning.
Tagovi
Autorka
