Drona cu inteligență artificială care monitorizează creșterea bovinelor fără cântăriri stresante
În producția de carne de vită, stabilirea momentului ideal pentru vânzare poate face diferența între profit și pierdere. Odată ce animalul își atinge limita naturală de creștere, nu mai câștigă semnificativ în greutate, iar fiecare zi suplimentară petrecută în fermă înseamnă hrană consumată fără randament. Pentru a identifica această fereastră optimă fără a cântări fiecare animal, cercetătorii au dezvoltat o soluție neinvazivă care combină dronele cu inteligența artificială.
Cum funcționează sistemul
Sistemul folosește imagini aeriene captate de drone care zboară la o altitudine de 15 metri. Cu ajutorul unor algoritmi avansați de învățare profundă, tehnologia segmentează corpul animalelor și extrage metrici morfologice pentru a urmări curba de îngrășare în timp real. Cercetătorii au dezvoltat două modele de inteligență artificială: unul pentru detectarea obiectelor, care localizează fiecare taur din rasa Nelore cu o precizie de 95,56%, și altul care delimitează conturul corpului la nivel de pixel. Pe baza acestor date, sistemul compară lățimea animalului cu lungimea sa — un raport care rămâne stabil indiferent de altitudinea la care zboară drona.
Filtrarea datelor în medii comerciale complexe
Pentru a asigura fiabilitatea datelor, cercetătorii au dezvoltat un filtru care analizează întregul lot și elimină automat animalele culcate sau aflate în poziții nefavorabile, păstrând doar exemplarele care stau în picioare, în poziție dreaptă, în fereastra centrală a imaginii. Astfel, sistemul poate calcula o medie extrem de precisă pentru efectivul de animale.
Testare în condiții reale de producție
Tehnologia a fost testată și validată în condiții reale la o fermă din statul Mato Grosso do Sul, care găzduiește aproximativ 14.600 de capete de bovine în sistem de îngrășare. Experimentul a monitorizat un efectiv de 110 bovine Nelore, cu vârsta medie inițială de 18 luni, pe parcursul unui ciclu de îngrășare de 112 zile, cu 12 misiuni aeriene periodice la fiecare 10 zile. Datele colectate au alimentat un model matematic capabil să identifice clar cele trei faze biologice de dezvoltare: adaptarea, creșterea rapidă și platoul de saturație economică.
Economii semnificative pentru fermieri
Sistemul a detectat intrarea efectivului în faza de decelerare a creșterii cu o săptămână înainte de data proiectată prin metodele convenționale, indicând astfel în avans fereastra optimă de sacrificare și evitând consumul inutil de hrană. Pentru lotul de test de 110 animale, economiile au ajuns la 15.000 de reali brazilieni. Extrapolat la capacitatea totală a fermei, câștigurile de eficiență operațională și financiară ar putea ajunge la aproximativ 2 milioane de reali.
Avantajele față de metoda tradițională
Metoda tradițională presupune ca bovinele să fie adunate periodic în țarcuri și trecute prin așa-numitul culoar de contenție — o structură îngustă concepută pentru a imobiliza animalele una câte una, pentru a fi cântărite pe o balanță fizică. Forțarea animalelor în acest spațiu restrâns necesită mult efort din partea echipei și crește stresul, riscul de răniri și vânătăi, precum și uzura echipamentelor. Din cauza acestor dificultăți, cântăririle se fac de obicei doar la intrarea și ieșirea din fermă, lăsând producătorii fără informații timp de săptămâni întregi. În timpul testelor, la altitudinea de 15 metri, bovinele nici măcar nu au observat prezența dronei, continuându-și comportamentul natural de pășunat și odihnă.
Aplicații viitoare
Pe lângă monitorizarea creșterii în greutate, tehnologia este adaptată pentru a identifica de la distanță comportamentele legate de stres din ferme, precum disputele pentru hrană sau incapacitatea animalelor de a se alinia la jgheab. O altă aplicație potențială vizează sectorul laptelui, unde cercetătorii studiază aplicarea sistemului pentru detectarea timpurie a unor boli precum mastita și analiza modelelor de hrănire ale vacilor. Următorul pas vizează transferul tehnologiei către piață, prin parteneriate cu companii din sector.
