Ferma

432

Evaluarea factorilor de sănătate și bunăstare în fermele de lapte

autor

MeetMilk.ro

distribuie

Industria mondială a laptelui caută în mod constant noi modalități de a îmbunătăți productivitatea și profitabilitatea, adesea prin evaluarea unor factori precum timpul, forța de muncă, inputurile, nutriția, genetica și cunoștințele disponibile, notează DairyGlobal.

Ajutorul tehnologiei

Pentru a avea succes atât pentru fermierii de lapte, cât și pentru animalele lor, această evaluare trebuie, de asemenea, să echilibreze bunăstarea, sănătatea și confortul. Tehnologia ajută la ghidarea acestor eforturi.

În domeniul sănătății animale, lăptăriile sunt locuri invitante pentru boli însoțite de transmisii și focare ulterioare, deoarece vacile trăiesc în apropiere. Dacă o vacă se îmbolnăvește, alții pot prinde rapid aceeași insectă și o pot transmite prietenilor lor. Valurile de boli pot inunda un hambar în scurt timp, chiar trecând de la fermă la fermă pe măsură ce animalele sunt cumpărate, vândute și transportate.

Boala este însoțită de tratamente cu antibiotice, atât rechemari reușite, cât și nereușite și, în unele cazuri și mai costisitoare, deces.

Tehnologia AI pentru a determina sănătatea animală

MyAniML, o companie de tehnologie de sănătate animală din Kansas City, își concentrează atenția asupra unei părți a corpului oarecum neobișnuite în căutarea lor pentru progrese în sănătate - botul vacii. Tehnologia lor de viziune pe computer alimentată de inteligența artificială folosește învățarea automată și recunoașterea facială în timp ce analizează fața și botul în căutarea indicațiilor timpurii ale bolii.

„Bonițele sunt unice, la fel ca amprentele digitale la oameni”, spune Shekhar Gupta, fondatorul și CEO-ul MyAniML. „Cercetarea noastră a arătat că acestea încep să se schimbe chiar înainte ca un animal să se îmbolnăvească vizibil. Tehnologia noastră caută aceste modificări subtile în crestele botului pentru a prezice evenimentele de sănătate cu 2 până la 3 zile înainte de simptomele vizibile.”

Pentru a capta datele de identificare necesare, camerele cu senzori de mișcare sunt amplasate de-a lungul patului de hrană, pe camioane, în saloane și pe carusele și roboți de muls. Acţionează în combinaţie cu senzori ataşaţi crotaliilor.

Sistemul mare bazat pe cloud AI analizează un flux constant de imagini și date, trimițând automat notificări prin e-mail cu înregistrări detaliate de sănătate, videoclipuri și fotografii ale crotalii, feței și botului animalului bolnav.

Costurile forței de muncă, bunăstare, fertilitate

„Vacile nu pot vorbi cu noi, dar asta nu înseamnă că nu se simt stresate sau sub vreme”, spune Gupta. „Recunoașterea facială contribuie la aspectul identificării individuale a lanțului de aprovizionare și devine în mod constant un aspect mai important al biosecurității.”

El prevede că tehnologia MyAniML este benefică pentru fertilitate, confort, bunăstare și comportament. În unele exemple timpurii, analiza botului a identificat deja vacile lipsite de apă, plus a subliniat rația și ajustările nutriționale necesare.

„Modificăm practicile de management”, spune Gupta. „Un mare beneficiu este că fermierii economisesc costurile cu forța de muncă. După pandemie, a fost mai greu să angajezi și să antrenezi oameni să recunoască și să înțeleagă comportamentul animal individual. Sistemul nostru funcționează din prima zi, chiar și pentru noii angajați.”

Deși MyAniML este disponibil comercial în fabricile de furaje pentru carne de vită, aceștia încă finalizează teste în fabrici de lapte mari și mici, în căutarea celor mai bune locații și proceduri pentru utilizarea camerei.

Deoarece tehnologia oferă în prezent indicații „bolnave” versus „sănătoase” pentru fiecare animal văzut, în timpul studiilor, Gupta le cere proprietarilor de lactate să răspundă cu circumstanțele în care bovinele primesc alerte „bolnave” pentru a extinde baza de date a bolilor. Speranța lui este că învățarea automată va ajuta la tranziția de la aceste determinări de bază ale sănătății la recunoașterea unor boli specifice, cum ar fi boala respiratorie bovină, cetoza, mastita și ochiul roz.

„Vrem să mergem cât mai departe posibil”, afirmă Gupta. „Analiza botului și recunoașterea facială revoluționează sănătatea și gestionarea efectivelor de bovine. Lucrăm cu nerăbdare și febră pentru a ajuta nu numai animalele, ci și omenirea, obținând o calitate superioară a produsului de consumat.”

Senzori pentru informații

Vacile de lapte sunt crescute pentru a fi foarte productive, dar mulți factori operează într-un echilibru delicat fie pentru a le ajuta, fie pentru a le descuraja să îndeplinească așteptările. Boala, fertilitatea, nutriția și chiar locația joacă toate un rol în bunăstare și profitabilitate.

Dacă sunt lăsate să se descurce singure, costurile tratamentului se adună, consumul de antibiotice crește, facturile veterinare cresc și apar decese. Fertilitatea suferă, de asemenea, deoarece procesele și produsele de inseminare artificială, inclusiv materialul seminal și hormonii reproductivi, pot fi irosite atunci când reproducerea are loc la un moment nepotrivit sau când un animal este bolnav.

Sisteme precum CowManager, o tehnologie distribuită a companiei-mamă Select Sires Inc., încearcă să stabilizeze acest echilibru și să îmbunătățească în mod pozitiv capacitățile efectivelor.

CowManager folosește senzori pentru urechi, fiecare conținând o baterie, un microcip și un accelerometru și identificați cu un cod QR pentru a monitoriza ciclurile de estr, nutriția, șchiopătarea, plus oferind o indicație timpurie a febrei și a bolii. Codurile QR sunt introduse în program, legate atât de un senzor, cât și de un animal. Routerele sunt plasate strategic în hambare și curți pentru a colecta datele încărcate.

„Urechea este zona cea mai sensibilă de adunat ruminație, mâncare, temperatură și informații despre locație”, spune Peter Scharringa, manager de produs Select Sires Canada. „Mișcarea urechii este constantă, în fiecare secundă, astfel încât senzorul preia o mulțime de date. La fiecare 15 minute, transferă aceste informații prin routere în serverul principal din Țările de Jos. De acolo se întoarce la fermă la oră.”

Scharringa explică că liniile de bază „normale” sunt construite din obiceiurile vacilor de lapte studiate în întreaga lume.

Cercetările au arătat că o vacă sănătoasă obișnuită va acționa într-un anumit mod pentru anumite perioade de timp pe parcursul unei zile. Atunci când senzorii identifică momente prea îndepărtate de această normă, trimit o alertă „suspectă”, „bolnavă” sau „foarte bolnavă” prin smartphone, tabletă sau computer.

Utilitea rapoartelor

Deși alertele nu sunt încă specifice bolii sau afecțiunii, rapoartele programului afișează niveluri orare și date istorice pentru a identifica când comportamentul s-a schimbat.

„Adună managerul și animalul împreună cu mult înainte ca aceștia să interacționeze dacă ar fi folosit doar verificări vizuale”, spune Scharringa. „Sunt capabili să gestioneze fiecare situație în cel mai bun mod posibil.”

El crede că CowManager schimbă practicile de management, în special pe partea reproductivă, deoarece din ce în ce mai multe operații folosesc material seminal sexuat, care trebuie utilizat la momentul corect al perioadei de ovulație. Programul lor oferă date aproape în timp real, cu informații furnizate pe oră.

„Un sistem ar trebui să se plătească singur, dar și să ajute la management”, spune el. „Încercăm mereu să ne îmbunătățim tehnologia. Se schimbă constant, ca o uşă rotativă.”

În viitor, CowManager lucrează pentru a-și îmbunătăți capacitatea de „găsește o vacă”, pentru a adăuga porți de sortare și, potențial, să devină un pachet de management complet capabil să se integreze mai bine cu și mai multe programe de produse lactate.

„Facem progrese vitale. Industria devine dură, cu toată lumea care caută modalități de economisire a banilor. Acest lucru va ajuta”, spune Scharringa.

Tehnologia continuă să îmbunătățească și să avanseze toate aspectele produselor lactate din întreaga lume. Fie după bot, fie după ureche, datele informate și precise conduc la o mai bună luare a deciziilor.

aflat

anterior
urmator

read

newsletter1

newsletter2