Инновации в животноводстве: Yessenov University внедряет интеллектуальные технологии с использованием ИИ и компьютерного зрения

В Yessenov University стартовал амбициозный проект, который может изменить подход к животноводству. Здесь разрабатывается интеллектуальная система, использующая компьютерное зрение и искусственный интеллект для мониторинга состояния животных. Это нововведение направлено на раннее выявление заболеваний и повышение эффективности фермерства.

Проект называется "Интеллектуальная система для неинвазивного мониторинга физиологического состояния и поведенческих характеристик сельскохозяйственных животных". Его реализует научная группа факультета "Компьютерные науки и искусственный интеллект" вместе с зарубежным профессором из Белгородского государственного национального исследовательского университета. Руководит проектом ассоциированный профессор Олег Иващук.

Цели и актуальность проекта

Основная цель проекта – создать цифровую платформу, которая будет анализировать поведенческие и физиологические параметры животных без физического контакта. Это особенно важно для Мангистауской области, где климатические условия и ограниченные кормовые ресурсы создают высокие риски для животноводства. Раннее выявление отклонений в состоянии животных поможет улучшить управление отраслью.

В рамках проекта разрабатываются алгоритмы для обработки видеоданных и автоматической идентификации животных. Создается программно-аппаратный комплекс, который будет анализировать видеопотоки в реальном времени. Это позволит оценивать двигательные активности, динамику потребления корма и даже признаки стресса у животных.

Практическая реализация

Результаты работы уже протестированы в условиях реального производства. Внедрены интеллектуальный кормораздатчик с компьютерным зрением и стационарная система видеомониторинга. Кроме того, создана мобильная робототехническая платформа для анализа состояния животных.

Проект имеет практическое значение, так как позволяет рано выявлять заболевания и снижать производственные затраты. По итогам исследования опубликованы четыре статьи в научных журналах, индексируемых в базе данных Scopus, и получен патент на полезную модель в Казахстане.