Producenci żywego inwentarza stoją przed ciągłym wyzwaniem monitorowania zachowania zwierząt pod kątem oznak choroby lub obrażeń.
Aby rozwiązać ten problem, interdyscyplinarny zespół z University of Nebraska opracował precyzyjną technologię, która pomaga producentom stale monitorować zwierzęta i wykorzystywać dane w celu poprawy ich jakości. Grupa obejmuje inżynierów elektryków i informatyków z Nebraski, a także zoologów, którzy opracowali system technologiczny wykorzystujący nagrania wideo świń.
System przetwarza materiały wideo otrzymywane z gospodarstw hodowlanych przez całą dobę i wykorzystuje metodę analizy danych „uczenia maszynowego”, która wykorzystuje algorytmy statystyczne, aby pomóc ulepszać systemy komputerowe bez wyraźnego programowania. Identyfikuje poszczególne świnie i dostarcza danych na temat ich codziennych czynności, takich jak jedzenie, picie i ruch.![](http://img.tomahnousfarm.org/img/ferm-2020/16019/image_mtzwVeg5SycKiw14B406Z.jpg)
Na podstawie tych danych system może również oszacować, ile waży każda świnia i jak szybko rośnie. „Nasz system zapewnia model typowego zachowania” - powiedział Eric Psota, profesor nadzwyczajny, profesor inżynierii elektrycznej i komputerowej. „Gdy zwierzę odbiega od tego wzoru, może to być znak, że coś jest nie tak. Ułatwia to wykrywanie problemów, zanim staną się zbyt duże, aby je naprawić. ”
Zespół stworzył swój system za pomocą sieci głębokiego uczenia się, formy uczenia maszynowego z milionami czynników i parametrów. Aby zidentyfikować świnie ze wszystkich stron, sieci przetwarzają duże i małe obrazy, obracają je i w inny sposób przekształcają.![](http://img.tomahnousfarm.org/img/ferm-2020/16019/image_TZhF7tolcl.jpg)
Zespół używa kolczyków w celu ułatwienia identyfikacji, ale stara się polegać na unikalnych cechach fizycznych, takich jak kształt ucha, przy jednoczesnym zachowaniu dodatkowej pracy producenta nad etykietowaniem. Chociaż system został zaprojektowany do identyfikacji świń, jego algorytmy mogą być stosowane do innych rodzajów zwierząt gospodarskich, takich jak bydło, konie, kozy i owce.