Студенты Уральского федерального университета разработали систему на основе искусственного интеллекта для автоматического контроля состояния крупного рогатого скота. Обычные камеры круглосуточно фиксируют внешний вид, движения и поведение животных, а нейросеть анализирует полученные данные. Для работы системы не требуются чипы, бирки или специальные считыватели — достаточно правильно установленных видеокамер.
Технология уже определяет хромоту с точностью более 95%. Разработчики также работают над распознаванием мастита и бурсита, а в перспективе планируют научить систему прогнозировать время родов. Информация о каждой корове сохраняется в цифровой карточке, где формируется история изменений. При выявлении подозрительных признаков ветеринар получает уведомление и может определить животных, которым требуется осмотр.
Проект стал резидентом «Сколково» и получил статус лауреата конкурса «Стартап как диплом». Разработчиками системы выступили выпускники Института радиоэлектроники и информационных технологий УрФУ Глеб Мозгляков и Кирилл Белоцерковский. Сейчас молодые стартаперы ведут переговоры с несколькими агропредприятиями Свердловской области о внедрении разработки. Об этом сообщают «Известия».
По оценкам экспертов, видеоаналитика в животноводстве позволяет замечать изменения, которые могут быть упущены при обычном обходе. Зарубежные исследования показывают, что аналогичные системы способны обнаруживать хромоту за четыре недели до того, как это заметит человек. Вместе с тем точность нейросети может зависеть от ракурса камер, освещения и породы животных — эти вопросы разработчикам предстоит решить в ходе дальнейших испытаний.
