4.0i kasvatamine laudas loomade heaolu suurendamiseks
Tehisintellekt loomade suuremaks heaoluks laudas. Haridus- ja Teadmuskeskus Boxberg (LSZ) ja Hohenheimi Ülikool arendavad jätkusuutliku seakasvatuse andmeallikaid Eksperimentaalsed andmed loomade käitumise kohta, bioloogilised andmed rutiinsetest operatsioonidest, andmed pidamiskeskkonna kohta, loomade geneetika: emiste karja kohta sh. põrsaste kasvatamise ja nuumamise kohta Boxbergi haridus- ja teadmistekeskuses (LSZ) on tohutul hulgal andmeid. Aare, mida seni on vähe kasutatud. Kuna Exceli tabelitesse, pabervormidesse või spetsiaalsete rakenduste kaudu salvestatud andmekirjed ei ole võrku ühendatud. Projektis "Põllumajandus 4.0: seakasvatuse infosüsteem" ühendavad Stuttgarti Hohenheimi ülikooli äri-IT-spetsialistid need andmed digitaalsele platvormile ja avavad need seega andmeanalüüsiks ja masinõppeks. See võimaldab saada uusi teadmisi, mis on kasulikud loomade heaolule ja seakasvatuse jätkusuutlikule orientatsioonile. Maaelu- ja Tarbijakaitseministeerium (MLR) toetab projekti LSZ juhtimisel. Hohenheimi ülikooli rahastamise summaga ligi 200.000 XNUMX eurot on see uurimisfookus.
Stress aedikutes naabritega, võitlus ressurssidele, nagu vesi, sööt ja manipuleeritavad materjalid, juurdepääsu pärast, terviseprobleemid, kahjulike gaaside liigne tase sektsioonis – kõik need tegurid julgustavad sigu saba hammustama. Teadus ja praktika eeldavad, et nende riskitegurite kombinatsioon mängib rolli – kuid teadmistes on endiselt palju lünki.
Siin tuleb appi intelligentne suurandmete analüüs. "See võimaldab meil analüüsida erinevatest allikatest pärinevaid suuri andmemahtusid nende tegurite kohta – ja seeläbi saada uut teavet ja avastada senitundmatuid seoseid," selgitab prof dr. Stefan Kirn, Hohenheimi ülikooli äriinformaatika II osakonna juhataja.
"Loomakasvatus pakub masinõppemeetoditele väljakutseid pakkuvaid rakendusi, näiteks saab parandada loomade heaolu või optimeerida operatiivjuhtimist," rõhutab Hohenheimi ülikooli alamprojekti juht Martin Riekert.
Mitmekesised rakendusvõimalused loomakasvatuses
Üks teema, mis teadlaste huviorbiidis on, on küsimus, kuidas masinõppe meetodeid kasutades tuvastada põrsaste terviseriske varajases staadiumis. Selleks uurivad nad praegu ligikaudu 25 muutujat ja on alates 2011. aastast hinnanud ligikaudu 50.000 XNUMX sea andmeid, et kontrollida, kas on võimalik varaseid terviseriske ennustada.
"Teine mõeldav rakendus oleks loomade käitumise jälgimine loomade heaolu monitooringu raames, et stress varakult tuvastada," ütleb Riekert. Meeskond kasutab süvaõppega videokaameraid, et hinnata loomade valelikku käitumist.
Selles peitub üldpraktika oluline rakendus. Põllumajandusloomakasvatus seisab silmitsi tulevikku suunatud ülesannetega. Paljud tarbijad tahavad tänapäeval teada, kust loomad pärinevad, kuidas neid peetakse ja toidetakse ning kas neil läheb hästi. Andmed loomast endast ja pidamiskeskkonnast, pidamistehnikast ja tervislikust seisundist annavad teavet nende kombinatsiooni paljude küsimuste kohta. Digiteerimine ja võrgustike loomine aitavad oluliselt kaasa loomakasvatuse suuremale aktsepteerimisele ühiskonnas ja parema maine loomisele.
Paljud üksikud andmesaared Boxbergi haridus- ja teadmistekeskuses
Hohenheimi teadlased soovivad seda Boxbergi haridus- ja teadmistekeskusega (LSZ) ellu viia. LSZ-i väljakutse: "Seal on palju andmeid, kuid neid ei saa kasutada, kuna need on kõik isoleeritud lahendused. Nad ei ole võrku ühendatud, " ütleb dr. Achim Klein, kes juhtis kuni 2019. aasta augusti lõpuni teadmiste ammutamise töövaldkonda, kuhu allprojekt on määratud. “Loomakasvatuses on mahajäämus tohutu. Sest erinevalt taimekasvatusest pole andmekogumid andmeanalüüsi jaoks peaaegu kättesaadavad.
Õppe- ja katselaudas olevate emiste, põrsaste ja nuumsigade kohta registreeritakse väga erinevaid andmeid. "Oleme regulaarselt kogunud struktureeritud andmeid, nagu emiste planeerimise andmed või nuumamise ja tapmise andmed," teatab Riekert. „Lisaks on olemas täiendavad struktureeritud andmed elamukeskkonna kohta, nagu sektsiooni temperatuur, ventilatsiooni seadistused, veevool või sööda tarbimine. Lisaks struktureerimata katseandmed loomade käitumise kohta, mida saame muuhulgas enam kui 50 videokaameralt.“
Digitaalne võrgustik isoleeritud lahenduste asemel
Seni on neid andmeid salvestatud Exceli tabelite ja erialarakenduste abil – seni pole andmete salvestamine igal pool isegi digitaalne olnud. Projektis ühendavad teadlased need heterogeensed andmed andmeplatvormis (andmelaos).
Nad varustavad kogu lauda WLAN-iga ja paigaldavad puutetundliku ekraaniga tööstusarvuteid. Need integreerivad olemasolevaid väliseid süsteeme, nagu ventilatsiooni- ja toitesüsteemid. Eesmärk: paberivabas laudas pole enam vaja käsitsi samme teha ning andmed lähevad uue sisendmaski kaudu otse andmeplatvormile. "Andmete sisestamine on sel viisil kiirem ja tõhusam," selgitab projekti teadur Tobias Zimpel. "Kohapeal tehakse usutavuse kontroll ja töötajad pääsevad infosüsteemi igal ajal."
Võrgustik teeb seejärel andmed andmete analüüsimiseks kättesaadavaks. "Tänu masinõppele suudab süsteem ära tunda mitmekesiste andmete mustrid ja seaduspärasused," selgitab Riekert. "Eesmärk on tuletada seni tuvastamata seoseid ja kasutada neid otsustusabivahendite ja prognoosimudelite väljatöötamiseks, mis toovad kasu loomade heaolule, teadusuuringutele ja üksikute farmide juhtimisele."
TAUST: Projekt "Põllumajandus 4.0: Seakasvatuse infosüsteem"
Projekti "Põllumajandus 4.0: seakasvatuse infosüsteem" rahastab Baden-Württembergi maapiirkondade ja tarbijakaitse ministeerium (MLR) osana osariigi valitsuse strateegiast "Põllumajandus 4.0 jätkusuutlik. digitaalne". Projekti juhib Haridus- ja Teadmuskeskus Boxberg (LSZ). Hohenheimi ülikooli äriinformaatika II osakond saab oma projektiosa jaoks 197.648 0,3 eurot, kogurahastus ulatub 1.11.2016 miljoni euroni. Projekt algas 31.12.2019. novembril XNUMX ja lõpeb XNUMX. detsembril XNUMX.
Taust: Uurige raskekaallasi
32,5 miljonit eurot kolmanda osapoole fondid omandas teadlased Hohenheim 2018 ülikooli teadusuuringute ja õpetamise. Järjekorras esitatakse seerias "Uuringute raskusastmed" suurepäraseid uurimisprojekte, mille finantsmaht on vähemalt 350.000 eurot analüütilise uurimistöö jaoks ja 150.000 Euro mitte-instrumentaalseks teadustööks.
Tekst: Elsner (Hohenheimi Ülikool)
Tehisintellekt laudas: LSZ Boxberg ja Hohenheimi ülikool avavad andmeallikad paremaks ja säästlikumaks seakasvatuseks | Pildi allikas: Hohenheimi Ülikool / Sacha Dauphin
