Технологии точного животноводства для молочных ферм

Технологии, аналогичные тем, что предупреждают беспилотный автомобиль о пешеходе, могут помочь молочному фермеру вовремя заметить заболевшего телёнка, даже среди десятков здоровых животных.

Исследования Жоао Дореа, нового доцента кафедры молочного животноводства Университета Висконсин-Мэдисон, закладывают основу для таких технологий, которые собирают и анализируют данные, выявляя закономерности для принятия лучших решений.

Мониторинг поведения телят

Автоматизированная камера распознаёт активность телёнка: стоит, ест, пьёт молоко, пьёт воду, лежит. К концу дня система может указать: «Вот телёнок, который лежит на 30% больше нормы».

Животные меняют поведение при болезни: увеличивается время лежания, сокращается количество шагов. Выявить эти небольшие различия в крупном хозяйстве сложно. К моменту, когда фермер замечает проблему, может быть уже слишком поздно.

Направления исследований

В новой должности Дореа сосредоточится на исследованиях и преподавании, связанных с применением технологий точного земледелия и анализа данных в молочном животноводстве. Он уже работает над несколькими проектами:

1. Оценка роста телят: Использование камер для отслеживания роста с целью выявления корреляции между моделью роста и будущей молочной продуктивностью, составом молока и способностью к воспроизводству.
2. Анализ потребления корма: Участие в проекте по анализу спектра света, отражённого от молока коровы, для оценки количества потреблённого ею корма. Эти данные помогут фермерам выявлять наиболее эффективных в конверсии корма в молоко животных.

Экспертиза в области данных

Виктор Кабрера, профессор UW–Madison, разрабатывающий инструменты для принятия решений на основе данных, отмечает важность экспертизы Дореа. Применение новых технологий требует двух видов знаний: понимания сенсорных технологий сбора данных (визуализация, анализ молока, мониторинг активности) и умения анализировать эти данные. Дореа выделяется сильной базой в биологии, физиологии и зоотехнии, которую он умеет соединять с технологиями, их разработкой и аналитикой.

Научный бэкграунд

Дореа вырос на семейной ферме в Бразилии с 250 коровами, что вдохновило его на получение степени бакалавра в агрономии и учёных степеней в области питания жвачных животных. Его экспертиза в аналитике данных и сенсорных технологиях сформировалась после прихода в UW–Madison в 2016 году, где он работал с нутрициологами Лу Арментано и Дэйвом Комбсом, а затем в лаборатории зоотехника Гильерме Розы, специализирующегося на применении анализа данных и искусственного интеллекта в сельском хозяйстве.

«Меня интересуют те же биологические вопросы, что и раньше, — говорит Дореа. — Теперь, с объёмом генерируемых данных, я могу применять больше аналитики и количественного анализа, чтобы лучше на них отвечать».