«Ефективність» — є двигуном програми розведення РІС
Як показано на рисунку 1, швидкість росту та ефективність годівлі — завжди були центральними в основній меті селекції всіх ліній PIC. Особливо зараз, через збільшення витрат на корми, це є вирішальним критерієм економічного успіху. Не забуваючи також про те, що споживання корму стає все більш важливим показником для вимірювання екологічного сліду в тваринництві, ефективність корму була і буде основним критерієм у розведенні свиней.
Рисунок 1: Генетичний прогрес швидкості росту та ефективності годівлі
Продуктивність у поєднанні з вимогами до управління
На додаток до постійної оптимізації нашого селекційного індексу з акцентом на продуктивність, якість продукції, ефективність, економічність та міцність – ми використовуємо новітні, науково перевірені технології для подальшого прогресу селекції. Зокрема, наразі увага зосереджена на розумінні поведінки тварин. Розведення простих у догляді свиней, які водночас відповідають вимогам економічності та ефективності – є постійним викликом. З одного боку, генетична основа поведінки ще недостатньо вивчена, а з іншого боку, її особливо важко надійно виміряти.
Технології та штучний інтелект забезпечують об’єктивний запис
Науково обґрунтований шлях, яким завжди йшли у PIC, іноді може здатися довготривалим, але треба розуміти, що оскільки це дослідний процес – може знадобитися деякий час, щоб наукові висновки чи технології в дослідженнях перетворилися на щось справді практичне та були впроваджені. Зрештою, найуспішніший шлях заснований на фактах. Наука – і, отже, також PIC – все більше покладаються на інноваційні технічні рішення з використанням штучного інтелекту щодо, наприклад, запису поведінки. Наприклад, завдяки технологічному прогресу відеокамери стають дедалі доступнішими та водночас менш чутливими до неоптимальних умов на фермі (дія дезінфектантів, пил, аміак) і, отже, більш цікавими для стандартизованого практичного використання. Щоб досягти максимально можливої користі, компанія PIC брала участь у дослідницьких проектах з різними університетами щодо автоматизованого збору даних. Однак зараз безпосередньо в PIC у цій галузі працює команда під керівництвом Еріка Псоти, раніше професора електротехніки та інформатики в Університеті Небраски. У своїх дослідженнях Ерік Псота зосереджується на автоматизації на фермі, зокрема – на автоматичному розпізнаванні різноманітної поведінки за допомогою відеозображень та інших датчиків. Ці алгоритми та їх автоматизація зараз постійно розвиваються в РІС.
Але як працює такий автоматизований алгоритм?
Вчений говорить про «нейронну мережу», яка лежить в основі системи. Простіше кажучи, якщо ви хочете навчити систему автоматично розпізнавати, що на зображенні є свиня, вам спочатку потрібні тисячі зображень різних свиней у різних позах, щоб система могла постійно «навчатися». Коли це навчання проходить успішно, система може правильно призначати невідомі зображення та, наприклад, правильно відрізняти свиню від корови або одну поведінку від іншої.
Отже, це історія не про те щоби просто повісити відеокамеру на ручку та збирати зображення, справжня робота починається, коли зроблені зображення зберігаються та передаються для аналізу. Після того, як система навчена розпізнавати (одну) свиню і, наприклад, розпізнавати кількість тварин у групі. Далі, з точки зору розведення, потрібно мати можливість відрізнити тварин окремо одна від одної. Алгоритм PIC, як і фермер, спирається на індивідуальні вушні бирки. Таким чином, навіть у послідовностях зображень, коли свині переїхали або були в групі, ми можемо переконатися, що всі свині все ще правильно ідентифіковані або визначені.
Коли ми можемо відстежувати окремих осіб, ми можемо автоматично призначати поведінку. Знову ж таки, навчальні зображення повинні бути позначені відповідною поведінкою (наприклад, відпочинок, стояння, споживання корму, специфічні взаємодії). Алгоритм PIC тепер здатний автоматично розпізнавати поведінку в боковому положенні, положення лежачи, стоячи, сидіння, споживання корму, пиття та пройдену відстань. Приклад такого розпізнавання, яке відбувається 24/7, показано на рисунку 2.
Рисунок 2: За допомогою алгоритму РІС, тварини у станку можуть автоматично ідентифікуватись такі категорії поведінки як – пиття, бокове лежання, лежання на череві (блакитний), стояння (червоний), сидіння (жовтий), споживання корму (зелений).
Алгоритм PIC зараз використовується на нуклеусних фермах. Система постійно «навчається» завдяки безперервним потокам даних і стає більш точною. Таким чином можна постійно реєструвати поведінку, і, наприклад, рівень активності або поведінку тварин щодо споживання корму можна додатково оцінити та дослідити.
Штучний інтелект для об’єктивної оцінки тілобудови
Модифікація алгоритму PIC для автоматичного розпізнавання поведінки вже використовується в оцінці тілобудови (положення кінцівок). Оцінка ніг раніше проводилася навченими селекціонерами, а зараз вона перетворюється на розпізнавання на основі відео та специфічно корелює з тривалістю життя свиноматок в умовах товарних ферм. Різні ділянки суглобів визначаються автоматично, і можна розрахувати кут кінцівок (див. рисунок 3). Таким чином покращується якість селекції, а отже, зрештою, і прибутковість у виробництві поросят, і з високою точністю та об’єктивністю частка варіації ознак, яку ми можемо віднести до генетики – продовжуватиме зростати, що призведе до пришвидшення процесу селекції.
Рисунок 3: Автоматичний розподіл положення кінцівок: певні ділянки суглобів автоматично визначаються за допомогою відеозображень і кут кінцівок може бути оцінений автоматично.
Успішні рішення та перевірені ефективні інструменти разом з використанням і подальшим розвитком новітніх наукових технологій дозволяє клієнтам РІС економічно вигідно вирощувати свиней – сьогодні та в майбутньому. І автоматизований аналіз поведінки – є ще одним будівельним блоком для цього успіху.
Щоб отримати додаткову інформацію, як продукти та рішення компанії РІС можуть підвищити ефективність та прибутковість Вашого бізнесу – зверніться до свого менеджера у РІС або до спеціалістів технічної служби.
Генетичний прогрес в племінному поголів'ї PIC передається все швидше. А наше і Ваше майбутнє виглядає багатообіцяючим, адже ми продовжуємо
ПОСТІЙНО ВДОСКОНАЛЮВАТИСЯ!
Геннадій Чернецький, керівник відділу продажу ТОВ «ГЕНЕТИЧНА КОМПАНІЯ»:
79 071, Україна, м. Львів, вул. В. Великого 117/40
+38 050 353 22 27
genetic.pic.ukraine@gmail.com