Chov 4.0 pro větší životní podmínky zvířat ve stodole
Umělá inteligence pro větší životní podmínky zvířat ve stáji. Boxberg (LSZ) a univerzita v Hohenheimu vyvíjejí zdroje dat pro udržitelný chov prasat, údaje o chování zvířat, rutinní biologická data, údaje o chovu zvířat, stádo zvířat: včetně stáda prasat včetně chovu selat a výkrmu prasat ve vzdělávacím a znalostním centru Boxberg (LSZ) existuje obrovské množství dat. Poklad, který dosud nebyl použitelný. Protože datové záznamy, zaznamenané v tabulkách Excelu, papírové formuláře nebo speciální aplikace, nejsou propojeny do sítě. Obchodní vědci z Univerzity v Hohenheimu ve Stuttgartu spojují tato data do digitální platformy v projektu „Zemědělství 4.0: Informační systém pro chov prasat“ - otevírá se tak analýze dat a strojovému učení. To umožňuje nové poznatky, které prospívají dobrým životním podmínkám zvířat a udržitelnou orientaci chovu prasat. Ministerstvo pro venkovské záležitosti a ochranu spotřebitele (MLR) podporuje projekt pod vedením LSZ. S grantem téměř 200.000 Euro pro univerzitu v Hohenheimu to představuje těžkou váhu ve výzkumu.
Postmortální stres, boj o přístup ke zdrojům, jako je voda, krmivo a materiál pro zaměstnání, zdravotní problémy, nadměrné množství škodlivého plynu v kompartmentu - všechny tyto faktory podporují kousání ocasu u prasat. Věda a praxe předpokládají, že interakce těchto rizikových faktorů hraje roli - ale stále existuje mnoho mezer ve znalostech.
Zde přichází inteligentní analytika velkých dat. „To nám umožňuje analyzovat velké množství údajů o těchto faktorech z různých zdrojů - získáváme tak nové informace a odkrýváme dříve neznámé vztahy,“ vysvětluje prof. Dr. med. Stefan Kirn, vedoucí katedry podnikové informatiky II na univerzitě v Hohenheimu.
„Chov zvířat nabízí náročné aplikace pro strojové učení, například lze zlepšit pohodu zvířat nebo optimalizovat provozní řízení,“ zdůrazňuje komerční počítačový vědec Martin Riekert, který vede podprojekt univerzity v Hohenheimu.
Různé aplikace v chovu zvířat
Jedním z témat, na které se vědci zaměřují, je otázka, jak pomocí strojového učení odhalit včasná zdravotní rizika selat. Za tímto účelem v současné době zkoumají proměnné 25 a vyhodnocují údaje od doby, kdy 2011 u prasat 50.000 otestuje, zda je možné předpovídat včasná zdravotní rizika.
„Další možnou aplikací by bylo sledování chování zvířat v rámci sledování dobrých životních podmínek zvířat, aby bylo možné odhalit stres v rané fázi,“ říká Riekert. Tým používá videokamery s hlubokým učením k vyhodnocení spacího chování zvířat.
To je také důležitá aplikace pro širokou praxi. Chov hospodářských zvířat čelí úkolům zaměřeným na budoucnost. Mnoho spotřebitelů dnes chce vědět, odkud zvířata pocházejí, jak jsou chována a krmena a jak dobře jsou. Údaje o samotném zvířeti a prostředí, technikách chovu a zdravotním stavu poskytují informace o mnoha otázkách. Digitalizace a vytváření sítí přináší významné příspěvky k většímu přijetí chovu zvířat ve společnosti a lepší image.
Mnoho individuálních datových ostrovů ve vzdělávacím a znalostním centru Boxberg
Vědci z Hohenheimu to hodlají implementovat konkrétně pomocí vzdělávacího a znalostního centra Boxberg (LSZ). Výzva na LSZ: „Existuje mnoho dat, ale nejsou použitelná, protože se jedná o ostrovní řešení. Nejsou propojeni “ Achim Klein, který do konce srpna vedl 2019 pracovní prostor Knowledge Extraction, ke kterému je subprojekt přiřazen. „V živočišné výrobě existuje obrovský počet nevyřízených. Protože na rozdíl od rostlinné výroby jsou datové soubory jen stěží dostupné pro analýzu dat. “
Shromažďují se velmi odlišné údaje o prasnicích, secích a výkrmech ve výuce a pokusných stájích. „Rutinně shromažďujeme strukturovaná data, jako jsou data plánovače prasnic nebo údaje o výkrmech a porážkách,“ říká Riekert. „Kromě toho existují další strukturovaná data o prostředí bydlení, jako je teplota prostoru, nastavení větrání, průtok vody nebo spotřeba krmiva. Navíc nestrukturované experimentální údaje o chování zvířat, které nám mimo jiné poskytují videokamery 50. ““
Digitální síť namísto izolovaných řešení
Dosud byla tato data zachycena v tabulkách Excelu a specializovaných aplikacích - sběr dat není ani digitálně dostupný. V projektu vědci slučují tato heterogenní data do datového skladu (Data Warehouse).
Vybavují celou stájí WLAN a instalují průmyslové počítače s dotykovými obrazovkami. Existující externí systémy, jako jsou ventilační a napájecí systémy, je integrují. Cíl: V bezpapírových stabilních manuálních krocích jsou eliminována data okamžitě s novou vstupní maskou přímo do datové platformy. „Zadávání dat bude rychlejší a efektivnější,“ vysvětluje Tobias Zimpel, výzkumný spolupracovník v projektu. "Na místě je kontrola věrohodnosti a zaměstnanci mají přístup k informačnímu systému kdykoli."
Prostřednictvím sítě jsou pak data připravena k analýze dat. "Díky strojovému učení dokáže systém rozpoznat vzorce a zákony v různých datech," vysvětluje Riekert. „Cílem je odvodit dříve nerozpoznané vztahy a vyvinout modely podpory rozhodování a modely prognózy, které prospívají dobrým životním podmínkám zvířat, výzkumu a individuálnímu řízení.“
POZADÍ: Projekt „Zemědělství 4.0: Informační systém pro chov prasat“
Projekt „Zemědělství 4.0: Informační systém pro chov prasat“ je financován ministerstvem venkova a ochrany spotřebitele Bádensko-Württembersko (MLR) v rámci strategie regionální vlády „Zemědělství 4.0 nachhalt.digital“. Projektový management je umístěn ve vzdělávacím a znalostním centru Boxberg (LSZ). Oddělení informačních systémů II na univerzitě v Hohenheimu dostává za svou část projektu 197.648 Euro, celkové financování činí přibližně 0,3 milionů EUR. Projekt začal na 1.11.2016 a končí na 31.12.2019.
Souvislosti: těžká váha výzkumu
32,5 miliony eur ve třetích stranách získaly vědce z University of Hohenheim 2018 pro výzkum a výuku. Řada seriózních výzkumů představuje řadu významných výzkumných projektů s finančním objemem nejméně 350.000 Euro pro apparetivní výzkum a 150.000 Euro pro neinformační výzkum.
Text: Elsner (Univerzita v Hohenheimu)
AI ve stodole: LSZ Boxberg a univerzita v Hohenheimu otevírají zdroje dat pro lepší a úspornější chov prasat | Zdroj: University of Hohenheim / Sacha Dauphin
