Сельское хозяйство 4.0 для большего благополучия животных в коровнике
Искусственный интеллект для улучшения благополучия животных в конюшне. Центр образования и знаний Боксберга (LSZ) и Университет Хоэнхайма разрабатывают источники данных для устойчивого свиноводства.Экспериментальные данные о поведении животных, биологические данные рутинных операций, данные об окружающей среде на ферме, генетика животных: о стаде свиноматок, включая выращивание поросят. и откорме свиней в Центре образования и знаний Боксберга (LSZ), имеется огромное количество данных. Сокровище, которым еще почти не пользовались. Наборы данных, записанные в таблицах Excel, бумажных формах или с помощью специализированных приложений, не объединены в сеть. В проекте «Сельское хозяйство 4.0: Информационная система для свиноводства» специалисты по бизнес-ИТ из Университета Хоэнхайма в Штутгарте объединяют эти данные в цифровую платформу и, таким образом, делают их доступными для анализа данных и машинного обучения. Это позволяет получить новые идеи, которые принесут пользу благополучию животных и устойчивой ориентации свиноводства. Министерство сельских территорий и защиты прав потребителей (MLR) финансирует проект под руководством LSZ. Общий объем финансирования Университета Хоэнхайма составляет почти 200.000 XNUMX евро, и он представляет собой тяжеловес в области исследований.
Стресс с соседом по загону, борьба за доступ к таким ресурсам, как вода, корма и материалы для занятий, проблемы со здоровьем, высокий уровень вредных газов в отсеке – все эти факторы способствуют кусанию хвоста у свиней. Наука и практика предполагают, что определенную роль играет взаимодействие этих факторов риска, но в наших знаниях все еще существует много пробелов.
Именно здесь на помощь приходит интеллектуальная аналитика больших данных. «Это позволяет нам анализировать большие объемы данных об этих факторах из разных источников — и таким образом получать новую информацию и раскрывать ранее неизвестные связи», — объясняет профессор доктор. Стефан Кирн, заведующий кафедрой бизнес-информатики II Университета Хоэнхайма.
«Животноводство предлагает сложные варианты использования методов машинного обучения, например, можно улучшить благополучие животных или оптимизировать оперативное управление», — подчеркивает специалист по бизнес-ИТ Мартин Рикерт, который возглавляет подпроект в Университете Хоэнхайма.
Широкий спектр возможного применения в животноводстве.
Одной из тем, которая волнует исследователей, является вопрос о том, как выявить риски для здоровья поросят на ранней стадии с помощью методов машинного обучения. Для этого они в настоящее время изучают около 25 переменных и оценивают данные примерно по 2011 50.000 свиней с XNUMX года, чтобы проверить, возможны ли прогнозы о ранних рисках для здоровья.
«Еще одним возможным применением может быть мониторинг поведения животных в рамках мониторинга благополучия животных с целью выявления стресса на ранней стадии», — говорит Рикерт. Команда использует видеокамеры, чтобы оценить лживое поведение животных с помощью глубокого обучения.
Это также имеет важное применение в широкой практике. Перед сельскохозяйственным животноводством стоят задачи, ориентированные на будущее. Сегодня многие потребители хотят знать, откуда берутся животные, как их содержат и кормят и что с ними все в порядке. Данные о самом животном и условиях содержания, технологии содержания и состоянии здоровья в совокупности дают информацию по многим вопросам. Цифровизация и создание сетей вносят значительный вклад в более широкое признание животноводства в обществе и улучшение его имиджа.
Множество отдельных островков данных в образовательно-информационном центре Боксберга.
Ученые Хоэнхайма хотят реализовать это специально с помощью Центра образования и знаний Боксберга (LSZ). Задача в LSZ: «Данных много, но их нельзя использовать, потому что это все изолированные решения. Они не связаны», — говорит доктор. Ахим Кляйн, который до конца августа 2019 года возглавлял рабочее направление «Извлечение знаний», за которым закреплен подпроект. «В животноводстве предстоит еще многое наверстать. Потому что, в отличие от растениеводства, наборы данных вряд ли доступны для анализа».
Совсем разные данные зафиксированы по свиноматкам, поросятам и поросятам на откорме в учебных и экспериментальных конюшнях. «Мы регулярно собираем структурированные данные, такие как данные планирования свиноматок или данные об откорме и убое», — сообщает Рикерт. «Существуют также дополнительные структурированные данные об условиях содержания, такие как температура в отсеке, настройки вентиляции, поток воды или потребление корма. Кроме того, неструктурированные экспериментальные данные о поведении животных, которые, помимо прочего, нам предоставляют более 50 видеокамер».
Цифровые сети вместо изолированных решений
До сих пор эти данные фиксировались с помощью таблиц Excel и специализированных приложений — сбор данных не везде даже цифровой. В проекте ученые объединяют эти разнородные данные в платформе данных (хранилище данных).
Для этого всю конюшню оборудуют Wi-Fi и устанавливают промышленные компьютеры с сенсорными экранами. Они интегрируют существующие внешние системы, например, системы вентиляции и кормления. Цель: в безбумажной конюшне больше не нужны ручные действия; данные теперь вводятся непосредственно в платформу данных через новую маску ввода. «Это делает ввод данных более быстрым и эффективным», — объясняет Тобиас Зимпель, научный сотрудник проекта. «Проверка достоверности осуществляется на месте, и сотрудники могут получить доступ к информационной системе в любое время».
Через сеть данные затем доступны для анализа. «Благодаря машинному обучению система может распознавать закономерности и закономерности в разнообразных данных», — объясняет Рикерт. «Цель состоит в том, чтобы выявить ранее нераспознанные связи и использовать их для разработки средств принятия решений и моделей прогнозирования, которые приносят пользу животным, исследованиям и управлению отдельными фермами».
ПРЕДЫСТОРИЯ: Проект «Сельское хозяйство 4.0: Информационная система для свиноводства»
Проект «Сельское хозяйство 4.0: Информационная система для свиноводства» финансируется Министерством сельских территорий и защиты прав потребителей земли Баден-Вюртемберг (MLR) в рамках стратегии правительства земли «Сельское хозяйство 4.0, устойчивое цифровое». Управление проектом осуществляет Центр образования и знаний Боксберга (LSZ). Кафедра бизнес-информатики II Университета Хоэнхайма за свою часть проекта получит 197.648 0,3 евро, общая сумма финансирования составит около 1.11.2016 млн евро. Проект стартовал 31.12.2019 ноября XNUMX года и завершится XNUMX декабря XNUMX года.
Предыстория: исследования тяжеловесов
В 32,5 году ученые из Университета Хоэнхайма приобрели 2018 миллиона евро в качестве сторонних фондов для исследований и обучения. В серии «Исследования-тяжеловесы» представлены выдающиеся исследовательские проекты с финансовым объемом не менее 350.000 150.000 евро на технические исследования и XNUMX XNUMX евро на нетехнические исследования.
Текст: Эльснер (Университет Хоэнхайма)
ИИ в конюшне: LSZ Boxberg и Университет Хоэнхайма разрабатывают источники данных для более эффективного и экономичного свиноводства | Источник изображения: Университет Хоэнхайма / Саша Дофин
