Nông nghiệp 4.0 để nâng cao phúc lợi động vật trong chuồng
Trí tuệ nhân tạo giúp nâng cao phúc lợi động vật trong chuồng. Trung tâm Kiến thức và Giáo dục Boxberg (LSZ) và Đại học Hohenheim phát triển các nguồn dữ liệu cho chăn nuôi lợn bền vững. và vỗ béo lợn tại Trung tâm Kiến thức và Giáo dục Boxberg (LSZ), có rất nhiều dữ liệu sẵn có. Một kho báu hầu như chưa được sử dụng. Các bộ dữ liệu được ghi dưới dạng bảng Excel, biểu mẫu giấy hoặc thông qua các ứng dụng chuyên dụng không được nối mạng. Trong dự án “Nông nghiệp 4.0: Hệ thống thông tin cho chăn nuôi lợn”, các chuyên gia CNTT kinh doanh tại Đại học Hohenheim ở Stuttgart đang kết hợp dữ liệu này thành một nền tảng kỹ thuật số - và do đó cung cấp dữ liệu này cho phân tích dữ liệu và học máy. Điều này mang lại những hiểu biết mới có lợi cho phúc lợi động vật và định hướng chăn nuôi lợn bền vững. Bộ Khu vực Nông thôn và Bảo vệ Người tiêu dùng (MLR) đang tài trợ cho dự án dưới sự lãnh đạo của LSZ. Với tổng số tiền tài trợ gần 200.000 euro cho Đại học Hohenheim, nó đại diện cho một đối thủ nặng ký trong nghiên cứu.
Căng thẳng với hàng xóm trong chuồng, đấu tranh để tiếp cận các nguồn tài nguyên như nước, thức ăn và vật liệu hoạt động, các vấn đề về sức khỏe, nồng độ khí độc hại cao trong chuồng - tất cả những yếu tố này thúc đẩy việc cắn đuôi ở lợn. Khoa học và thực tiễn cho rằng sự tương tác của các yếu tố rủi ro này đóng một vai trò nào đó - nhưng kiến thức của chúng ta vẫn còn nhiều lỗ hổng.
Đây là nơi phân tích dữ liệu lớn thông minh xuất hiện. Giáo sư Tiến sĩ John giải thích: “Điều này cho phép chúng tôi phân tích lượng lớn dữ liệu về các yếu tố này từ các nguồn khác nhau - và do đó thu được thông tin mới và phát hiện ra các kết nối chưa biết trước đây”. Stefan Kirn, trưởng khoa Tin học kinh doanh II tại Đại học Hohenheim.
Chuyên gia CNTT kinh doanh Martin Riekert, người đứng đầu tiểu dự án tại Đại học Hohenheim, nhấn mạnh: “Chăn nuôi động vật mang lại những trường hợp sử dụng đầy thách thức cho các phương pháp học máy, chẳng hạn như phúc lợi của động vật có thể được cải thiện hoặc quản lý vận hành có thể được tối ưu hóa”.
Nhiều ứng dụng có thể có trong chăn nuôi
Một chủ đề mà các nhà nghiên cứu đang quan tâm là câu hỏi làm thế nào để xác định rủi ro sức khỏe ở heo con ở giai đoạn đầu bằng phương pháp học máy. Để làm được điều này, họ hiện đang kiểm tra khoảng 25 biến số và đánh giá dữ liệu về khoảng 2011 con lợn kể từ năm 50.000 để kiểm tra xem liệu có thể dự đoán được các nguy cơ sức khỏe sớm hay không.
Riekert cho biết: “Một ứng dụng khác có thể hình dung được là theo dõi hành vi của động vật như một phần của việc giám sát phúc lợi động vật nhằm phát hiện căng thẳng ở giai đoạn đầu”. Nhóm nghiên cứu sử dụng máy quay video để đánh giá hành vi nói dối của động vật bằng phương pháp học sâu.
Điều này cũng có một ứng dụng quan trọng cho thực tiễn rộng rãi. Chăn nuôi nông nghiệp phải đối mặt với những nhiệm vụ định hướng tương lai. Nhiều người tiêu dùng ngày nay muốn biết động vật đến từ đâu, chúng được nuôi dưỡng và cho ăn như thế nào cũng như tình trạng sức khỏe của chúng. Dữ liệu từ chính động vật và từ môi trường chăn nuôi, công nghệ chăn nuôi và tình trạng sức khỏe cung cấp thông tin về nhiều câu hỏi khi kết hợp lại. Số hóa và kết nối mạng đóng góp đáng kể vào việc chấp nhận chăn nuôi nhiều hơn trong xã hội và tạo ra một hình ảnh tốt hơn.
Nhiều đảo dữ liệu riêng lẻ tại trung tâm giáo dục và tri thức Boxberg
Các nhà khoa học Hohenheim muốn triển khai điều này một cách cụ thể với Trung tâm Kiến thức và Giáo dục Boxberg (LSZ). Thử thách ở LSZ: “Có rất nhiều dữ liệu ở đó nhưng không thể sử dụng được vì toàn là giải pháp biệt lập. Chúng không được kết nối,” Tiến sĩ nói. Achim Klein, người đứng đầu khu vực làm việc Khai thác tri thức cho đến cuối tháng 2019 năm XNUMX, nơi tiểu dự án được giao. “Có rất nhiều việc phải làm trong lĩnh vực chăn nuôi. Bởi vì không giống như sản xuất tại nhà máy, các bộ dữ liệu khó có thể truy cập được để phân tích dữ liệu.”
Dữ liệu rất khác nhau được ghi lại trên lợn nái, lợn con và lợn vỗ béo trong chuồng huấn luyện và chuồng thí nghiệm. Riekert báo cáo: “Chúng tôi thường xuyên thu thập dữ liệu có cấu trúc như dữ liệu kế hoạch gieo hạt hoặc dữ liệu vỗ béo và giết mổ”. “Ngoài ra còn có dữ liệu có cấu trúc sâu hơn về môi trường chuồng nuôi như nhiệt độ ngăn, cài đặt thông gió, lưu lượng nước hoặc mức tiêu thụ thức ăn. Ngoài ra, dữ liệu thực nghiệm phi cấu trúc về hành vi của động vật, cùng với những dữ liệu khác, cung cấp cho chúng tôi hơn 50 máy quay video.”
Mạng kỹ thuật số thay vì các giải pháp biệt lập
Cho đến nay, dữ liệu này được ghi lại bằng bảng Excel và các ứng dụng chuyên dụng - việc thu thập dữ liệu thậm chí không phải ở đâu cũng được kỹ thuật số. Trong dự án, các nhà khoa học tập hợp những dữ liệu không đồng nhất này vào một nền tảng dữ liệu (kho dữ liệu).
Để làm được điều này, họ trang bị WiFi cho toàn bộ chuồng ngựa và lắp đặt các máy tính công nghiệp có màn hình cảm ứng. Họ tích hợp các hệ thống bên ngoài hiện có, ví dụ như hệ thống thông gió và cấp liệu. Mục tiêu: Trong môi trường ổn định không cần giấy tờ, các bước thủ công không còn cần thiết nữa; dữ liệu hiện được gửi trực tiếp đến nền tảng dữ liệu thông qua mặt nạ đầu vào mới. Tobias Zimpel, trợ lý nghiên cứu của dự án, giải thích: “Điều này giúp việc nhập dữ liệu nhanh hơn và hiệu quả hơn”. “Việc kiểm tra tính hợp lý được thực hiện tại chỗ và nhân viên có thể truy cập hệ thống thông tin bất cứ lúc nào.”
Thông qua mạng, dữ liệu sau đó có sẵn để phân tích dữ liệu. Riekert giải thích: “Thông qua học máy, hệ thống có thể nhận ra các mẫu và tính quy luật trong dữ liệu đa dạng”. “Mục đích là lấy ra các kết nối chưa được công nhận trước đây và sử dụng chúng để phát triển các công cụ hỗ trợ ra quyết định và dự báo các mô hình có lợi cho phúc lợi động vật, nghiên cứu và quản lý trang trại cá nhân.”
NỀN TẢNG: Dự án “Nông nghiệp 4.0: Hệ thống thông tin cho chăn nuôi lợn”
Dự án “Nông nghiệp 4.0: Hệ thống thông tin cho chăn nuôi lợn” được tài trợ bởi Bộ Nông thôn và Bảo vệ người tiêu dùng (MLR) Baden-Württemberg như một phần trong chiến lược “Nông nghiệp 4.0 bền vững.kỹ thuật số” của chính phủ tiểu bang. Việc quản lý dự án thuộc về Trung tâm Kiến thức và Giáo dục Boxberg (LSZ). Khoa Tin học Kinh doanh II tại Đại học Hohenheim sẽ nhận được 197.648 euro cho phần dự án; tổng số tiền tài trợ là khoảng 0,3 triệu euro. Dự án bắt đầu vào ngày 1.11.2016/31.12.2019/XNUMX và kết thúc vào ngày XNUMX/XNUMX/XNUMX.
Bối cảnh: Nghiên cứu đối thủ nặng ký
Các nhà khoa học tại Đại học Hohenheim đã nhận được 32,5 triệu euro tài trợ của bên thứ ba cho nghiên cứu và giảng dạy vào năm 2018. Chuỗi “Nghiên cứu hạng nặng” trình bày các dự án nghiên cứu xuất sắc với khối lượng tài chính ít nhất là 350.000 euro cho nghiên cứu công cụ hoặc 150.000 euro cho nghiên cứu phi công cụ.
Văn bản: Elsner (Đại học Hohenheim)
AI trong chuồng: LSZ Boxberg và Đại học Hohenheim phát triển nguồn dữ liệu để chăn nuôi lợn tốt hơn và tiết kiệm hơn | Nguồn ảnh: Đại học Hohenheim/Sacha Dauphin
