Agricultura 4.0 para mais bem-estar animal no estábulo
Inteligência artificial para mais bem-estar animal no estábulo. O Centro de Educação e Conhecimento Boxberg (LSZ) e a Universidade de Hohenheim desenvolvem fontes de dados para a suinocultura sustentável. Dados experimentais sobre o comportamento animal, dados biológicos de operações de rotina, dados sobre o ambiente agrícola, genética animal: sobre o rebanho de porcas, incluindo a criação de leitões e engorda de suínos no Centro de Educação e Conhecimento Boxberg (LSZ), há imensas quantidades de dados disponíveis. Um tesouro que quase não foi usado ainda. Os conjuntos de dados, registados em tabelas Excel, formulários em papel ou através de aplicações especializadas, não estão ligados em rede. No projecto “Agricultura 4.0: Sistema de Informação para a Suinocultura”, especialistas em TI empresariais da Universidade de Hohenheim em Estugarda estão a combinar estes dados numa plataforma digital - e assim a disponibilizá-los para análise de dados e aprendizagem automática. Isto permite novos conhecimentos que beneficiam o bem-estar animal e uma orientação sustentável da suinocultura. O Ministério das Áreas Rurais e Defesa do Consumidor (MLR) está financiando o projeto sob a liderança do LSZ. Com um financiamento total de quase 200.000 euros para a Universidade de Hohenheim, representa um peso pesado na investigação.
Estresse com o vizinho do curral, luta pelo acesso a recursos como água, ração e materiais de atividade, problemas de saúde, altos níveis de gases nocivos no compartimento - todos esses fatores promovem mordedura de cauda em suínos. A ciência e a prática assumem que uma interacção destes factores de risco desempenha um papel - mas ainda existem muitas lacunas no nosso conhecimento.
É aqui que entra a análise inteligente de big data. “Isso nos permite analisar grandes quantidades de dados sobre esses fatores de diferentes fontes – e assim obter novas informações e descobrir conexões até então desconhecidas”, explica o Prof. Stefan Kirn, chefe do departamento de Informática Empresarial II da Universidade de Hohenheim.
“A pecuária oferece casos de uso desafiadores para métodos de aprendizado de máquina, por exemplo, o bem-estar dos animais pode ser melhorado ou o gerenciamento operacional pode ser otimizado”, enfatiza o especialista em TI empresarial Martin Riekert, que lidera o subprojeto na Universidade de Hohenheim.
Ampla gama de possíveis aplicações na pecuária
Um tema que os investigadores têm em vista é a questão de como identificar riscos para a saúde dos leitões numa fase inicial, utilizando métodos de aprendizagem automática. Para isso, estão actualmente a examinar cerca de 25 variáveis e a avaliar dados de cerca de 2011 suínos desde 50.000 para verificar se são possíveis previsões sobre riscos precoces para a saúde.
“Outra aplicação concebível seria monitorizar o comportamento animal como parte da monitorização do bem-estar animal, a fim de detectar o stress numa fase inicial”, diz Riekert. A equipe usa câmeras de vídeo para avaliar o comportamento mentiroso dos animais por meio de aprendizado profundo.
Isso também tem uma aplicação importante para a prática ampla. A pecuária agrícola enfrenta tarefas orientadas para o futuro. Muitos consumidores hoje querem saber de onde vêm os animais, como são mantidos e alimentados e se estão bem. Os dados do próprio animal e do ambiente de criação, a tecnologia de criação e o estado de saúde fornecem informações sobre muitas questões quando combinados. A digitalização e a ligação em rede contribuem significativamente para uma maior aceitação da pecuária na sociedade e para uma melhor imagem.
Muitas ilhas de dados individuais no centro de educação e conhecimento de Boxberg
Os cientistas de Hohenheim querem implementar isso especificamente com o Centro de Educação e Conhecimento Boxberg (LSZ). O desafio no LSZ: “Há muitos dados lá, mas não podem ser usados porque são todas soluções isoladas. Eles não estão conectados”, diz o Dr. Achim Klein, que chefiou a área de trabalho Extração de Conhecimento até o final de agosto de 2019, à qual está atribuído o subprojeto. “Há uma enorme quantidade de atualização a ser feita na produção animal. Porque, ao contrário da produção vegetal, os conjuntos de dados são dificilmente acessíveis para análise de dados.”
Dados muito diferentes são registados sobre porcas, leitões e porcos de engorda nos estábulos de treino e experimentais. “Coletamos rotineiramente dados estruturados, como dados de planejamento de porcas ou dados de engorda e abate”, relata Riekert. “Há também outros dados estruturados sobre o ambiente do alojamento, como temperatura do compartimento, configurações de ventilação, fluxo de água ou consumo de ração. Além disso, dados experimentais não estruturados sobre comportamento animal, que, entre outras coisas, nos fornecem mais de 50 câmeras de vídeo.”
Rede digital em vez de soluções isoladas
Até agora, estes dados eram registados através de tabelas Excel e aplicações especializadas – a recolha de dados nem sequer é digital em todo o lado. No projeto, os cientistas reúnem esses dados heterogêneos em uma plataforma de dados (data warehouse).
Para isso, equipam todo o estábulo com WiFi e instalam computadores industriais com telas sensíveis ao toque. Integram sistemas externos existentes, por exemplo sistemas de ventilação e alimentação. O objetivo: No ambiente sem papel, as etapas manuais não são mais necessárias; os dados agora são inseridos diretamente na plataforma de dados por meio da nova máscara de entrada. “Isso torna a entrada de dados mais rápida e eficiente”, explica Tobias Zimpel, assistente de pesquisa do projeto. “Uma verificação de plausibilidade é realizada no local e os funcionários podem acessar o sistema de informação a qualquer momento.”
Através da rede, os dados ficam então disponíveis para análise de dados. “Através do aprendizado de máquina, o sistema pode reconhecer padrões e regularidades nos diversos dados”, explica Riekert. “O objetivo é derivar conexões anteriormente não reconhecidas e usá-las para desenvolver auxílios à tomada de decisões e modelos de previsão que beneficiem o bem-estar animal, a pesquisa e a gestão individual das fazendas.”
CONTEXTO: Projeto “Agricultura 4.0: Sistema de informação para suinocultura”
O projeto “Agricultura 4.0: Sistema de informação para a suinocultura” é financiado pelo Ministério de Áreas Rurais e Proteção ao Consumidor (MLR) de Baden-Württemberg como parte da estratégia “Agricultura 4.0 sustentável.digital” do governo estadual. A gestão do projeto cabe ao Boxberg Education and Knowledge Center (LSZ). O Departamento de Informática Empresarial II da Universidade de Hohenheim receberá 197.648 euros pela sua parte do projeto; o valor total do financiamento ronda os 0,3 milhões de euros. O projeto teve início em 1.11.2016º de novembro de 31.12.2019 e término em XNUMX de dezembro de XNUMX.
Antecedentes: Pesquisa de pesos pesados
Cientistas da Universidade de Hohenheim adquiriram 32,5 milhões de euros em fundos de terceiros para pesquisa e ensino em 2018. A série "Pesados Pesados de Pesquisa" apresenta projetos de pesquisa de destaque com um volume financeiro de pelo menos 350.000 euros para pesquisa técnica e 150.000 euros para pesquisa não técnica.
Texto: Elsner (Universidade de Hohenheim)
IA no estábulo: A LSZ Boxberg e a Universidade de Hohenheim desenvolvem fontes de dados para uma suinocultura melhor e mais econômica | Fonte da imagem: Universidade de Hohenheim / Sacha Dauphin
