Boerdery 4.0 vir meer dierewelsyn in die skuur
Kunsmatige intelligensie vir meer dierewelsyn in die stal. Die Boxberg Education and Knowledge Centre (LSZ) en die Universiteit van Hohenheim ontwikkel databronne vir volhoubare varkboerdery Eksperimentele data oor dieregedrag, biologiese data van roetine-bedrywighede, data oor die boerdery-omgewing, diere-genetika: oor die sogkudde, insluitend varkie grootmaak. en varkvet by die Boxberg Education and Knowledge Centre (LSZ) is daar geweldige hoeveelhede data beskikbaar. ’n Skat wat nog skaars gebruik is. Die datastelle, wat in Excel-tabelle, papiervorms of deur spesialistoepassings aangeteken is, is nie genetwerk nie. In die "Landbou 4.0: Inligtingstelsel vir varkboerdery"-projek, kombineer besigheids-IT-spesialiste by die Universiteit van Hohenheim in Stuttgart hierdie data in 'n digitale platform - en maak dit so beskikbaar vir data-analise en masjienleer. Dit maak nuwe insigte moontlik wat dierewelsyn en 'n volhoubare oriëntasie van varkboerdery bevoordeel. Die Ministerie van Landelike Gebiede en Verbruikersbeskerming (MLR) befonds die projek onder leiding van die LSZ. Met finansiering van byna 200.000 XNUMX euro vir die Universiteit van Hohenheim, verteenwoordig dit 'n swaargewig in navorsing.
Stres met die hokbuurman, stryd om toegang tot hulpbronne soos water, voer en aktiwiteitsmateriaal, gesondheidsprobleme, hoë vlakke van skadelike gasse in die kompartement – al hierdie faktore bevorder stertbyt by varke. Wetenskap en praktyk neem aan dat 'n interaksie van hierdie risikofaktore 'n rol speel - maar daar is nog baie leemtes in ons kennis.
Dit is waar intelligente grootdata-analise inkom. “Dit stel ons in staat om groot hoeveelhede data oor hierdie faktore uit verskillende bronne te ontleed – en sodoende nuwe inligting in te win en voorheen onbekende verbande te ontbloot,” verduidelik prof. dr. Stefan Kirn, hoof van die Besigheidsinformatika II-departement aan die Universiteit van Hohenheim.
“Diereboerdery bied uitdagende gebruiksgevalle vir masjienleermetodes, byvoorbeeld die welsyn van diere kan verbeter word of operasionele bestuur kan geoptimaliseer word,” beklemtoon die sake-IT-spesialis Martin Riekert, wat die subprojek aan die Universiteit van Hohenheim lei.
Wye reeks moontlike toepassings in veeteelt
Een onderwerp wat die navorsers in hul visier het, is die vraag hoe om gesondheidsrisiko's by varkies vroegtydig met behulp van masjienleermetodes te identifiseer. Om dit te doen, ondersoek hulle tans ongeveer 25 veranderlikes en evalueer data oor ongeveer 2011 50.000 varke sedert XNUMX om te kyk of voorspellings oor vroeë gesondheidsrisiko's moontlik is.
“Nog ’n denkbare toepassing sou wees om dieregedrag as deel van dierewelsynmonitering te monitor om stres vroegtydig op te spoor,” sê Riekert. Die span gebruik videokameras om die diere se leuengedrag te evalueer deur diep leer te gebruik.
Dit het ook 'n belangrike toepassing vir breë praktyk. Landbouveeboerdery staar toekomsgerigte take in die gesig. Baie verbruikers wil vandag weet waar die diere vandaan kom, hoe hulle aangehou en gevoer word en dat dit goed gaan met hulle. Die data van die dier self en van die boerdery-omgewing, die boerdery-tegnologie en die toestand van gesondheid verskaf inligting oor die baie vrae wanneer dit gekombineer word. Digitalisering en netwerkvorming lewer beduidende bydraes tot groter aanvaarding van veeteelt in die samelewing en 'n beter beeld.
Baie individuele data-eilande by die Boxberg-onderwys- en kennissentrum
Die Hohenheim-wetenskaplikes wil dit spesifiek met die Boxberg Education and Knowledge Centre (LSZ) implementeer. Die uitdaging by die LSZ: “Daar is baie data daar, maar dit kan nie gebruik word nie, want dit is alles geïsoleerde oplossings. Hulle is nie verbind nie,” sê dr. Achim Klein, wat tot einde Augustus 2019 aan die hoof van die Knowledge Extraction-werkarea gestaan het, waaraan die subprojek toegewys is. “Daar is geweldig baie om in te haal in diereproduksie. Want anders as in plantproduksie, is die datastelle skaars toeganklik vir data-analise.”
Heel verskillende data word aangeteken oor die sôe, varkies en vetvarke in die oefen- en proefstalle. “Ons het gereeld gestruktureerde data soos sogbeplannerdata of vet- en slagdata ingesamel,” berig Riekert. “Daar is ook verdere gestruktureerde data oor die behuisingsomgewing soos kompartementtemperatuur, ventilasie-instellings, watervloei of voerverbruik. Daarbenewens ongestruktureerde eksperimentele data oor dieregedrag, wat ons onder meer van meer as 50 videokameras voorsien.”
Digitale netwerke in plaas van geïsoleerde oplossings
Tot nou toe is hierdie data met behulp van Excel-tabelle en spesialistoepassings aangeteken – data-insameling is nie eens oral digitaal nie. In die projek bring die wetenskaplikes hierdie heterogene data saam in 'n dataplatform (datapakhuis).
Om dit te doen, rus hulle die hele stal met WiFi toe en installeer industriële rekenaars met raakskerms. Hulle integreer bestaande eksterne stelsels, byvoorbeeld ventilasie- en voedingstelsels. Die doelwit: In die papierlose stal is handstappe nie meer nodig nie, word die data nou direk na die dataplatform gestuur via die nuwe invoermasker. "Dit maak data-invoer vinniger en doeltreffender," verduidelik Tobias Zimpel, 'n navorsingsassistent in die projek. “’n Aanneemlikheidstoets word op die terrein uitgevoer en werknemers kan enige tyd toegang tot die inligtingstelsel kry.”
Deur middel van netwerke is die data dan beskikbaar vir data-analise. "Deur masjienleer kan die stelsel patrone en reëlmatighede in die diverse data herken," verduidelik Riekert. “Die doel is om voorheen onerkende verbande af te lei en dit te gebruik om besluitnemingshulpmiddels en voorspellingsmodelle te ontwikkel wat dierewelsyn, navorsing en individuele maatskappybestuur bevoordeel.”
AGTERGROND: Projek “Landbou 4.0: Inligtingstelsel vir varkboerdery”
Die projek "Landbou 4.0: Inligtingstelsel vir varkboerdery" word befonds deur die Baden-Württemberg Ministerie van Landelike Gebiede en Verbruikersbeskerming (MLR) as deel van die staatsregering se "Landbou 4.0 volhoubare.digitale" strategie. Die projekbestuur berus by die Boxberg Education and Knowledge Centre (LSZ). Die Departement Besigheidsinformatika II aan die Universiteit van Hohenheim sal 197.648 0,3 euro ontvang vir sy deel van die projek die totale befondsingsbedrag is ongeveer 1.11.2016 miljoen euro. Die projek het op 31.12.2019 November XNUMX begin en eindig op XNUMX Desember XNUMX.
Agtergrond: Ondersoek swaargewigte
32,5 miljoen euro in derdeparty-fondse het wetenskaplikes van die Universiteit van Hohenheim 2018 vir navorsing en onderrig verkry. In 'n ry bied die reeks "swaargewigte van navorsing" uitstaande navorsingsprojekte met 'n finansiële volume van minstens 350.000 Euro vir apparatiewe navorsing en 150.000 Euro vir nie-instrumentele navorsing.
Teks: Elsner (Universiteit van Hohenheim)
KI in die stal: Die LSZ Boxberg en die Universiteit van Hohenheim ontwikkel databronne vir beter en meer ekonomiese varkboerdery | Beeldbron: Universiteit van Hohenheim / Sacha Dauphin
