Нейросети научились предсказывать вес телят и расшифровывать кудахтанье кур

Технологии совершенствуются с каждым днем, и, возможно, однажды вы не поймете, кто написал эту статью — журналист или нейросеть. Использование искусственного интеллекта (ИИ) ограничено только фантазией — и в сельском хозяйстве его тоже уже активно применяют. Рассказываем, для чего используют нейросети ученые по всему миру. 

Предсказать вес коровы  

Нейросети научились взвешивать животных, причем бесконтактно, а если конкретнее — визуально, с помощью камеры. Используется методика компьютерного зрения и база данных — пакет видеоинформации за 100 дней откорма свиней, на основе которого разрабатывается алгоритм для определения веса. Тульские свиноводы из племенного хозяйства «Лазаревское» с помощью этой технологии рассчитывают сократить затраты на эту процедуру на 49,9 млн руб. Технология, которую испытывают на тульской ферме, фиксирует вес свиней каждый день и предоставляет данные о приросте. 

Бесконтактный способ гораздо безопаснее обычного, когда работники могут получить травмы, а животное — испытать стресс и даже похудеть. 

Ученые из Челябинского государственного университета и Федерального научного центра биологических систем и агротехнологий РАН пошли еще дальше: они решили научить ИИ не только определять массу тела животного, но и прогнозировать его вес через полгода, учитывая анатомические особенности (вес, рост, пропорции тела и др.) конкретного животного. Система поможет сократить затраты на выращивание скота. 

Тестировалась технология на телятах, но она подходит также для свиней и овец. Погрешность при взвешивании составляет 5-10% — разработчики говорят, что это не намного больше, чем при обычном взвешивании.

Расшифровывать кудахтанье кур  

Ученые из Токийского университета при помощи искусственного интеллекта научились понимать кур. Разработка позволяет выявлять с точностью до 80% основные эмоции птиц: гнев, страх, голод, волнение, удовлетворение и страдание.

Ученые протестировали систему при помощи 200 часов записей, полученных от 80 птиц. Ветврачи и зоопсихологи подтвердили, что работает она довольно точно. Но рецензирование результаты исследования пока не прошли, а сами ученые признают, что куры разных пород и кудахтают по-разному. 

В прошлом году подобную нейросеть создали ученые из Гонконга. Они утверждали, что разработка поможет определять крик больной курицы среди тысяч других. По их мнению, такая технология может быть полезна для прогнозирования роста поголовья или уровня смертности на ферме.   

Похожую разработку тестируют ученые Донского государственного технического университета. Правда, они решили анализировать не звуки, а видеозаписи — нейросеть может быстрее человека заметить тревожное поведение птиц. Со своим проектом ученые победили в конкурсе прорывных исследовательских проектов «Blue Sky Research — искусственный интеллект в АПК и пищевой промышленности» и получили грант в 1,5 млн руб. на развитие технологии.

Распознавать агрессию у свиней 

Исследователи из китайского Северо-восточного сельскохозяйственного университета в Харбине решили научить нейросеть выявлять агрессию у свиней, при которой животные могут травмировать друг друга. Голодные животные и вовсе могут съесть своего сородича, но мы надеемся, что это не тот случай. 

Ученые разделили поведение свиней на агрессивное и неагрессивное. К первому отнесли укусы, гонки друг за другом, затаптывание и стучание копытами. Обычные повседневные действия свиней — отдых, сон и питье, а также игры — классифицировались как неагрессивное поведение.  В модель интегрировали 541 видеозапись агрессивного поведения и 565 с неагрессивным, длительность каждого ролика — всего три секунды. 

Результатами эксперимента ученые в целом остались довольны, но будут улучшать технологию. Они хотят снизить погрешность, а также научить нейросеть при помощи нескольких камер определять, какие части тела задействуют животные, которые проявляют агрессию. 

Выявлять хромых животных 

Пока исследователи пытаются расшифровать поведение и язык животных, компании уже успешно монетизируют нейросети. Например, британская CattleEye продает технологию, которая помогает находить хромых коров. Клиенту нужно установить камеры, которые распознают коров по форме головы и узорам, и оплатить подписку (чем больше стадо, тем получается выгоднее). Как рассказывали основатели компании в 2021 г., затраты на одну корову в маленьких стадах составляли примерно $35 в год, а если стадо больше — то и вовсе $2.

Пользу разработки отрицать сложно: хромые коровы дают меньше молока. А с CattleEye можно сэкономить до $420 на корову в год, утверждают создатели нейросети. Оценили технологию и фермеры. По крайней мере, в Великобритании компания получила несколько премий в сфере сельскохозяйственных инноваций: British Farming Award в 2021 г. и The Royal Dairy Innovation Award в 2023 г. 

Искать потерянных питомцев 

Российская компания NtechLab, которая создает системы распознавания лиц, задумала создать нейросеть для поиска домашних животных. Разработку планировали летом протестировать в нескольких регионах. Идея проста: загружать фотографии потерянного или найденного питомца в бот, приложение или на сайт. Искусственный интеллект проверит снимки по базе. 

Компания обещает, что в будущем животных можно будет искать с помощью городских видеокамер, но сейчас они решили ограничиться сотрудничеством с организациями, которые ищут животных. Пока у нейросети есть и минусы — она плохо распознает черных кошек, потому что они для нее слишком похожи. 

Похожую технологию использует в своем проекте «Хвост удачи» для идентификации животных и «Гознак». Почему этим занялся производитель банкнот — не очень понятно, но систему, вероятно, будут продвигать как часть закона по регистрации домашних животных, который вступил в силу с 1 сентября. Согласно ему, владельцы собак должны регистрировать их обязательно, кошек — по желанию.   

Нужно сфотографировать морду собаки или кошки и загрузить фото в систему, где животному присвоится ID номер. Если кто-то находит потерявшуюся собаку, то ее тоже нужно «показать» системе, которая по фотографии выдаст остальные данные. Первый зампред комитета Госдумы по экологии, природным ресурсам и охране окружающей среды Владимир Бурматов рассказывал «Парламентской газете»: «Рисунок носа у собаки точно так же индивидуален, как индивидуален, например, наш отпечаток пальца. Так что выше 90% уровень тестового поиска».