Статті

IT-ТЕХНОЛОГІЇ У ТВАРИННИЦТВІ: РАНО ЧИ ПІЗНО

Світ дедалі швидше набирає обертів завдяки комп'ютерам, точніше їхній здатності «перетравлювати» та аналізувати інформацію, опрацьовувати величезні масиви даних набагато швидше за людину. І людині, щоби керувати такими процесами, доводиться залучати все більше суперсучасних обчислювальних машин у свою роботу та самій пришвидшуватись.

Це напряму стосується і сільського господарства: програєш у технологіях — програєш у ціні, у ринках збуту, в економічності. Питання застосування новітніх технології — завжди виклик. Адже доводиться вибирати, як кажуть, між тим що є і тим що хочеться. Тобто не поспішати і працювати у звичному режимі і темпі, бо приносить копійчину. Або ж вкладатися у впровадження нового, яке потребує значних коштів, зусиль, знань і навченого персоналу. До того ж не всі сміливці-піонери подолали нові виклики і змогли опанувати нові технології, використавши всі їхні переваги. Тому людство й обережне — без різниці, чи-то космічна галузь, чи начебто приземлене свинарство.

На Agro Animal IT Forum 2020, що днями відбувся в столиці, ми почули про цифрові технології, що запроваджені чи запроваджуються у тваринництві. Серед них представлялися й українські проєкти. Розробки були виокремлені за напрямками: штучний інтелект, роботи, дрони, Інтернет речей (див. ТОП-10 ТЕХНО-ТРЕНДІВ ДЛЯ СІЛЬСЬКОГО ГОСПОДАРСТВА, ТОП-10 ТЕХНО-ТРЕНДІВ ДЛЯ СІЛЬСЬКОГО ГОСПОДАРСТВА. ПРОДОВЖЕННЯ, — «Агропрофі», №3 від 31 січня 2020 р. та №4 від 14 лютого 2020 р. — прим. ред.) тощо.

За цими напрямками і ми також розділили запропоновану статтю. Хоча, певне, тут є логічна похибка. Наприклад, Інтернет речей може включати в себе штучний інтелект, роботів, дронів, датчики та хоч би й віртуальну реальність. Ці технології поєднуються у будь-якій комбінації. Ми наводимо їх так, як почули, а коли застосовувати їх — окремо чи спільно — це вже ваша господарська справа. Однозначно лише те, що колись їх точно застосовувати доведеться. Рано чи пізно.

Штучний інтелект

На сторожі сисунців. Одна з причин загибелі поросят-сисунців — це задушення їх свиноматкою. Більшість випадків трапляється протягом перших 5 днів після опоросу.

Проблема не нова, і щоб запобігти цьому, ще минулого століття станки для свиней вдосконалювалися обмежувальними пристроями. На зменшення смертності поросят також впливає догляд за підлогою у приміщенні — на слизькій підлозі тварина не може плавно лягти, а також за ратицями свиноматок — маючи проблеми з кінцівками, свиня також схильна різко вкладатися.

Інженерні рішення та інші заходи зменшили проблему, але не вирішили її. За даними Національної системи моніторингу здоров'я тварин (США), більше 50% від усієї смертності поросят припадає саме на цю причину.

Однак прогрес не стоїть на місці, і 21 сторіччя американська компанія  SwineTech запропонувала продукт SmartGuard. Ця система, заснована на штучному інтелекті, виявляє, коли порося потрапило в біду, аналізуючи форми хвилі та частоту верещання поросят, поведінку кожної свиноматки та навколишнє середовище. У разі, якщо алгоритм побачить небезпеку, він посилає на пристрій, закріплений на боці свині, вібраційний імпульс. Якщо свиноматка не встане і після цього, пристрій видає вже електричний сигнал, подібний до використовуваних у собачих нашийниках. Якщо ж і це не допоможе, система надсилає повідомлення оператору, і той вже має вирішувати проблему власноруч.

За даними компанії, SmartGuard здатний зменшити смертність поросят від задушення на 15-20%. І хоча це також остаточно не вирішує проблему, якщо її взагалі можна вирішити остаточно, дозволить власнику збільшити виживання поросят і скоротити збитки.

Безпечне зважування алігаторів. Бездротова система дистанційного зважування ClicRweight від компанії ClicRtechnologies пропонує сучасний підхід до точної настройки програм годування.

Система забезпечує зважування свині без втручання людини 24/7. Для позиціонування тварини використовується спеціальний загін, куди свиня заходить попити. Там її ідентифікують за допомогою RFID-мітки, фотографують (без участі людини). Алгоритми пристрою на основі фото обчислюють вагу тварини. Потім ці дані потрапляють до оператора і накопичуються для аналітики.

Система також може маркувати фарбою свиней, які потрапляють у попередньо встановлений діапазон, наприклад, для забою по бажаній вазі.

За даними розробників, ClicRweight підвищує загальну ефективність виробництва, зокрема, дозволяє зменшити витрати на корм, пов'язані з відгодуванням понад ідеальну вагу, відслідкувати, чи не почала окрема тварина втрачати вагу і вчасно викликати ветеринара. Також можна відслідковувати загальну вагу поголів'я щодо окремих ферм, загонів чи господарства в цілому.

Подібні рішення компанія має також для господарств, що утримують ВРХ і навіть алігаторових ферм. Серед недоліків системи фахівці зазначали необхідність чіпувати RFID-мітками окремих особин, що при великому поголів'ї спричиняє значний шматок додаткової роботи.

Менше мозок, більше м'яса. На українських теренах також наразі впроваджується проєкт із застосуванням штучного інтелекту у свинарстві. Зокрема, компанія Intelligent farm B.V. на підприємстві «Тернопільський бекон» планує розгорнути мережу зі 130 відеокамер, поєднаних зі штучним інтелектом. Система в цілому дозволить ідентифікувати і відстежувати тварин, неінвазивно їх зважувати, виявляти хворих особин, збільшувати конверсію кормів, оцінювати ефективність роботи персоналу.

За словами розробників, вони дійшли необхідності використовувати цифрові 3D моделі тварин, оскільки це потребуватиме значно менше місця для розміщення даних, аніж би штучний інтелект працював з 2D об'єктами — фотографіями. Для цього були розроблені 12 3D моделей свиней окремої породи у різному віці. Штучний інтелект порівнює модель свині у загоні зі, скажімо так, моделлю-прототипом, на основі обчислень дає інформацію про її вагу й інші параметри.

Цікаво, як саме розробники пояснюють підвищену конверсію кормів від застосування штучного інтелекту: за їхніми словами, у 1,5 місячному віці мозок поросяти починає активно розвиватися. У 5 місяців мозок свині споживає 10% енергії, а конверсія корму погіршується вдвічі. Причина прискореного розвитку мозку полягає в необхідності долати труднощі, хвороби, несприятливі зміни в умовах утримання. Відтак, чим менше тварина стресує, а стресує вона і від присутності людини, тим гірша конверсія корму. Тож якщо штучний інтелект замінить людину у значній кількості операцій, тим стресу буде менше, відповідно меншим буде розвиток мозку тварини і споживання ним енергії.

Свинячі дослідження. Свині — тварини допитливі і досліджують світ навколо себе. А оскільки інструментів для дослідження у них не дуже багато, то вони часто користуються пащею — пробують на смак все довкола себе. І часто до цієї пащі потрапляє сусідський хвіст. Якщо вчасно не зупинити цей процес, до дослідження підключаються інші свині, і в результаті на місці хвоста в свині наявна незагоєна рана. Такі свинячі дослідження можуть дорого коштувати власнику, адже існує залежність між звичкою гризти хвости і втратою продуктивності, первинними і вторинними інфекціями тварин і вибраковкою туш на бойнях.

Зараз у Великій Британії фінансуються дослідження, які б за допомогою відеомоніторингу відслідковували свинячі хвости у загонах і, за виявлення проблеми (тобто погризеного хвоста), повідомляли оператора про необхідність втрутитися.

Інтернет речей

Інтернет речей — концепція обчислювальної мережі фізичних предметів («речей»), оснащених вбудованими технологіями для взаємодії одна з одною або з зовнішнім середовищем, яка розглядає організацію таких мереж як явище, здатне перебудувати економічні та суспільні процеси, що виключає необхідність участі людини в певних діях і операціях.

Інтернет речей контролює людину. Годівля це 60% витрат на молочній фермі. Тому контроль цього процесу — це контроль над 60% результату. Тобто в цю частину вкладаються великі кошти, час і знання технологій, а в кінці результат може залежати від роботи однієї людини. Українська компанія Profeed Technology розробила систему, що допомагає уникнути таких помилок, як неналежне змішування кормів, невчасна годівля.

Працює це наступним чином. Мікропроцесорний пристрій встановлюється на кормозмішувальну техніку. Причому прилад сумісний з усіма видами кормозмішувачів. Потім по блютус-каналу з'єднується з мобільним пристроєм тракториста. Усі дані потрапляють також і на віддалений сервер.

Тобто технолог або власник з будь-якого телефону може зайти і подивитися, що наразі відбувається на фермі в онлайн-режимі. Можна навіть контролювати, скільки часу буде тривати кормозмішування: робітник має знати, скільки корму йому потрібно вивантажити на певну ділянку чи ферму, і поки не пройде необхідний для якісного кормозмішування час, система не покаже йому ці дані. Причому це відбувається без участі людини — пристрої самі обмінюються даними і функціонують за раніше закладеною програмою.

Система в цілому забезпечує докладні звіти про результати годування, безперебійну роботу операторів годівлі, чіткий контроль кормів і їх залишків, економію кормів і кормових домішок.

Датчики

Датчики чомусь завжди ставлять в окрему категорію, коли описують IT рішення для сільського господарства. Але, власне, без датчиків ані Інтернет речей, ані штучний інтелект (у розумінні інтелекту, який робить висновки і розвивається на основі власноруч отриманих даних, а не введених людиною), ані роботи і дрони існувати не зможуть. Саме датчики надають комп'ютеру, роботу чи людині потрібну інформацію, яка потім обробляється. Втім, іноді рішення настільки просте, що потребує лише кількох рядків коду і, власне, датчиків.

Прості датчикові рішення. Новітнє прислів'я стверджує, що завжди знайдеться азіат, який зробить це краще за тебе. Або дешевше. Одна китайська компанія вирішила не мудрувати з зі складними системами для визначення здоров'я поголів'я. Вони просто вживили свиноматкам у вуха RFID-мітки з датчиками температури. Адже зміна температури — це універсальний маркер, що розроблений еволюцією за мільйони років. Унікальна мітка ідентифікує тварину, ці дані разом із температурою можна відстежувати онлайн. Таким чином вирішується два питання: відстежується, яка тварина перебуває в охоті, і також, якщо показники температури перевищують завдані норми, сигналізується про необхідність провести ветеринарний огляд такої особини. Рішення справді просте і відносно дешеве, оскільки розробники сконцентрувалися на здоров'ї саме материнського стада (як-то кажуть: здорова мати, здорове і дитя) відтак не потрібно часто здійснювати роботи по ідентифікації всього поголів'я.

Дрони

Всюдисущі дрони. Куди тільки не пролізли, точніше — пролетіли, останнім часом дрони. Це і спорт, і доставка, і військова техніка, і журналістика, і агроіндустрія, і багато чого іншого. Втім, дрони в сільському господарстві частіше пов'язують з рослинництвом, переважно як засіб аерофотозйомки. У тваринництві ж дрони знаходять застосування як охоронці. Вони не відкидають необхідність у людині охоронці і стаціонарних камерах, проте можуть відлякувати потенційних злодіїв на додачу до можливості проводити фото- та відеозйомку порушень. Також дрони можуть відлякувати птахів і здійснювати доставку ветпрепаратів. Поки що під сумнівом залишається лише ціна питання — один розбитий дрон з якісною оптикою вартує кількох місяців оплати праці охоронця.

Роботи

Роботами в наш час вже нікого не здивувати. Та що там в наш час — ще давньоєврейська міфологія містила згадки про големів — створінь з глини, що були викликані до життя чародіями, і які після виконаної роботи розсипалися на порох. Це, звісно, легенди. Не так міфічно звучать вже згадки про чотири фігури на Фароському маяку (збудований близько 200 року до н. е.), які через певний проміжок часу оберталися і видавали звуки, що попереджували моряків про близькість берега — все це автоматично, за заздалегідь вкладеною людиною програмою. Ну і якщо роботами вважати всілякі механічні музичні інструменти і фігурки на годинниках, то підтверджена історія роботів веде лік на тисячоліття.

Кнуробот. Американська компанія Swine Robotics Inc., як видно з назви, спеціалізується на роботах для свинарства. Одна з їхніх розробок — Boar Bot — призначена для тих фермерів, хто використовує природне запліднення свиней у своїй роботі.

Здатний тягнути дві легкові автівки, цей робот із легкістю може тягнути кнурів вздовж загонів зі свиноматками і контролювати їхні рухи. Це убезпечує оператора від безпосереднього контакту з твариною, а самому кабанчику дозволяє детальніше і у відносному спокої розглянути наречених.

Доповнена реальність

Доповнена реальність — це результат додавання до елементів реального світу уявних об'єктів, зазвичай в якості допоміжної інформації.

Дороге задоволення. На основі зібраних даних із реального світу на екрані вашого планшету чи на склі спеціальних окулярів відбивається також інформація про те, що вашій базі даних чи штучному інтелекту відомо про об'єкт у фокусі зору. Це, наприклад, може бути інформація про захворювання тварини, заснована на аналізі її зовнішнього вигляду, або просто номер телефону найближчого ветеринара. Доповнену реальність можна використовувати для віддаленого методу освіти, кваліфікованої допомоги спеціалістів, використання інструкцій для роботи з обладнанням у полі зору. Однак для влаштування такої доповненої реальності потрібні зусилля не одного десятка людей і купа попередньо виконаної роботи. Можна врахувати і дороге обладнання — доповнену реальність зазвичай використовують із застосуванням спеціальних окулярів. А інакше можна і колезі фотографію скинути телефоном, і отримати на той самий телефон від нього відповідь. Тим не менше, дослідження і проєкти у цьому напрямку для тваринництва також тривають.

Віртуальна реальність

Ферма. Перезавантаження. Певний час в Інтернеті була досить популярною гра «Ферма», де користувачі могли розвивати ферму на свій смак — щоправда, це була більше гра, адже навичок реального фермера там здобути було неможливо. Дещо раніше набув популярності проєкт польотний симулятор, де користувач справді міг навчитися літати на тому чи іншому літаку. Якщо не помиляюся, це був проєкт «Microsoft», і його використовували для підготовки справжніх пілотів.

Компанія ForgeFx Simulations займається розробкою саме таких віртуальних симуляторів. Одним із їхніх проєктів стала симуляція свиноферми.

Як зазначають розробники, ця симуляція забезпечує значну віддачу від інвестицій за рахунок підвищення продуктивності робітників. Моделювання робочих місць використовуються для навчання та тестування процедур, що базуються на реальній роботі ферми. Водночас усе це відбувається у безпечному віртуальному середовищі, де похибки стають можливостями для навчання замість дорогих помилок.

Реальність

Ну, і наостанок, не дуже оптимістичні цифри. Неоптимістичні вони, втім, лише для вітчизняних виробників м'яса свиней та ВРХ. Хоча можуть стати в нагоді вітчизняним айтішникам. На грантовий проєкт Clear Farm, що триває до кінця вересня 2023 року, Європейська комісія виділила майже EUR 7 млрд. Порівнювати з вітчизняною держпідтримкою аграрної науки і агросектору в цілому просто недоречно.

Павло Мороз

Популярні статті

Error: No articles to display

© 2018 ТОВ "Агромедіа-Про"