يواجه منتجو الثروة الحيوانية التحدي المستمر المتمثل في مراقبة سلوك الحيوانات بحثًا عن علامات المرض أو الإصابة.
لحل هذه المشكلة ، طور فريق متعدد التخصصات من جامعة نبراسكا تقنية دقيقة تساعد الشركات المصنعة على مراقبة الحيوانات باستمرار واستخدام البيانات لتحسين جودتها. تضم المجموعة مهندسين كهربائيين وعلماء كمبيوتر من نبراسكا ، بالإضافة إلى علماء في علم الحيوان قاموا بتطوير نظام تكنولوجي باستخدام تسجيلات الفيديو للخنازير.
يعالج النظام مواد الفيديو المستلمة من مزارع الماشية على مدار الساعة ويستخدم طريقة تحليل البيانات "التعلم الآلي" ، والتي تستخدم الخوارزميات الإحصائية لمساعدة أنظمة الكمبيوتر على التحسن دون برمجة صريحة. يحدد الخنازير الفردية ويقدم بيانات عن أنشطتها اليومية ، مثل الطعام والشراب والحركة.
استنادًا إلى هذه البيانات ، يمكن للنظام أيضًا تقدير وزن كل خنزير ومدى سرعة نموه. قال إريك بسوتا ، الأستاذ المساعد ، أستاذ الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر: "يوفر نظامنا نموذجًا للسلوك النموذجي". "عندما ينحرف حيوان عن هذا النمط ، فقد يكون ذلك علامة على وجود خطأ ما. وهذا يجعل من السهل اكتشاف المشكلات قبل أن تصبح أكبر من أن يتم إصلاحها ".
أنشأ الفريق نظامه باستخدام شبكات التعلم العميق ، وهو شكل من أشكال التعلم الآلي مع ملايين العوامل والمعلمات. للتعرف على الخنازير من جميع الجوانب ، تقوم الشبكات بمعالجة الصور الكبيرة والصغيرة وتدويرها وتحويلها.
يستخدم الفريق وسائد أذن للمساعدة في تحديد الهوية ، لكنه يسعى إلى الاعتماد على الخصائص الفيزيائية الفريدة مثل شكل الأذن ، مع الحفاظ على عمل الملصقات الإضافية للمنتجين. على الرغم من أن النظام صمم للتعرف على الخنازير ، يمكن استخدام خوارزمياته لأنواع الماشية الأخرى ، مثل الأبقار والخيول والماعز والأغنام.
