Технологии ИИ предложил DeLaval молочным фермам Казахстана

Источник фото: ElDala.kz

Компания DeLaval предлагает новые возможности в технологическом развитии молочного производства – искусственный интеллект (ИИ).

Площадка, получившая название DeepBlue, собирает и анализирует данные с установленного на МТФ оборудования и датчиков, а также информацию, которую вводят специалисты в программу управления стадом DelPro. ИИ не только отражает текущую ситуацию на ферме, но показывает, какие действия (ветеринарные препараты, элементы кормления и др.) привели к данному результату, а также дает прогнозы по производству молока и воспроизводству стада. Кроме того, ИИ может заранее указать на вероятность развития некоторых заболеваний животных и вероятные проблемы с оборудованием.

О том, какие возможности ИИ открывает в молочном животноводстве, порталу ElDala.kz рассказал Сергей Волков, менеджер категории «Системы управления фермой» DeLaval. На сегодня DeepBlue уже показал свою эффективность на рынке, и сейчас расширяется география его применения. В начале июля технология ИИ была презентована на форуме «PRO Молоко 2024» в Астане.

- Принцип работы искусственного интеллекта таков: вся собираемая на МТФ информация загружается в облачный сервис, в котором производится оценка действий и взаимодействий различных факторов, - рассказал Сергей Волков. - Например, ИИ может просчитать, как изменение уровня вакуума на один килопаскаль повлияло на уровень мастита в стаде, как тот или иной препарат повлиял на надои и так далее. Чем больше данных мы вносим в систему, тем система становится умнее и точнее. И в последствии, когда мы, например, применяем какой-то ветеринарный препарат, система это видит и может дать прогноз о том, какие изменения произойдут в течение определенного периода времени с надоями и здоровьем животных.

Доступ к аналитике ИИ могут получить не только фермы, но и, при необходимости, инвесторы или кредиторы. Текущие и прогнозные показатели дают представление об эффективности работы предприятия и надежности вложенных инвестиций.

Новинки цифрового мира

Вместе с тем точность анализа зависит от объема и корректности поступающих данных, поэтому DeLaval планомерно развивает цифровые продукты. Сейчас компания предлагает в Казахстане новый продукт Behavior Analysis. Данная система позволяет определять наступление охоты у коров и вести измерение руминации. Позволяет быстро определять местонахождение каждого животного на территории молочного комплекса, что требуется, если, например, корова после дойки оказалась не в своей группе. А также аналитическая система позволяет отслеживать в целом состояние животных и четкость работы сотрудников фермы.

- Система Behavior Analysis позволяет с высокой точностью подсчитать время нахождения животного у кормового стола, сколько оно находилось в лежке или у поилки, сколько времени сотрудники потратили на перегон животного в доильный зал и обратно, - пояснил Сергей Волков. – Таким образом, мы оцениваем правильность расписания дня животного и работу специалистов, которые занимаются подгонкой, уборкой, раздачей кормов и так далее. Как только эти данные попадают в DeepBlue, они начинают использоваться для анализа поведения животных, расчета вероятных проблем, расчета прогнозируемой охоты, надоев и так далее.

Помимо прочего, аналитическая система помогает выявлять животных, имеющих проблемы с копытами, с пищеварительной системой и в целом со здоровьем. То есть, система управления стадом DelPro на основе данных от Behavior Analysis укажет на конкретное животное, которое должен осмотреть ветеринар или при необходимости дополнительно обследовать.

Еще одно новшество на казахстанском рынке, которое предлагает DeLaval, — это оценка упитанности животных. Специалисты компании считают устаревшей методику простого взвешивания коров, которая не дает высокого эффекта с точки зрения работы по воспроизводству и другим параметрам. Продукт «Система определения упитанности BCS» производит оценку всех дойных животных во время посещения доильного зала или робота. Контроль упитанности, в первую очередь, дает понимание правильности кормления. Данный показатель также важен в предсухостойный период, за 80-90 дней до отёла, так как неправильное кормление грозит проблемами после отела и потерей молока в следующей лактации. Первые 60 дней после отёла контроль упитанности необходим, чтобы не допустить резкого падения упитанности животных и избежать случаев кетоза в стаде, своевременно производя перерасчет рациона.

- Определение упитанности происходит с помощью автоматической 3D камер, которые не требуют никакого ухода, кроме как элементарной протирки, так как среда в коровнике агрессивная и оборудование пачкается, - пояснил эксперт DeLaval. – И также, как другие системы, данная технология является составной частью ИИ и программы управления стадом DelPro.

«Умные» МТФ в Казахстане

Описанные выше системы – новые для Казахстана. А в числе уже известных и хорошо себя зарекомендовавших является программа управления стадом DelPro. Это глобальная математическая и биологическая модель, которая работает локально на каждой ферме, но при желании также может быть подключена к ИИ. Программа поставляется вместе с доильными залами или роботами DeLaval. В Казахстане тоже есть опыт работы с DelPro, и в ближайшее время число «умных» ферм будет расти.

- При общении с фермерами Казахстана мы видим желание развиваться в направлении цифровизации, и в принципе сейчас для этого нет сдерживающих факторов, - продолжил Сергей Волков. - Цены на цифровые технологии, предлагаемые рынку, уже не являются не посильным бременем для инвесторов и владельцев молочного бизнеса. Например, подписка на доступ к искусственному интеллекту варьируется в районе 4-7 евро на голову в год, в зависимости от поголовья. При этом выгода, которую получает клиент, превышает затраты. Задача ИИ провести глобальную аналитику по большому объему данных и выдать оценку, которая базируется на всем объеме полученных ранее данных, прогноз по вероятным пунктам роста, на которые клиент ранее не обращал внимания или считал их не столь важными в своей деятельности. Например, изменение времени первого осеменения на один - два дня: ИИ проведет расчет и сообщит, что в этом случае, вы получите увеличение надоев молока на 1-2%.

То есть, задача искусственного интеллекта - освободить менеджмент от рутинной работы по аналитике. Система прогнозирует результаты действий, а дальше руководитель просчитывает цену решения или игнорирования проблемы.

- В качестве примера приведу заболевание маститом. Один случай мастита обходится примерно в 200-250 евро, - отметил Сергей Волков. - Это лечение и упущенная выгода, так как вы допустили антибиотики, пошла выбраковка молока и падение надоев. Значит, если искусственный интеллект при стоимости обслуживания одного животного в 4-7 евро в год, позволит предотвратить случай мастита, то мы окупили одним выявленным случаем мастита на ранней стадии, который не повлек за собой применение антибиотиков и выбраковку молока, подписку на 50 голов. А дальше все складывается в итоговый объем надоев и рост в целом экономических показателей по ферме.

Сейчас в Казахстане программы управления стадом DeLaval используют более 30 молочно-товарных ферм, но к системе ИИ ни одна из них пока не подключена. Этот опыт у Казахстана впереди. Пока же DeLaval и общество iDDEN (крупнейшее международное партнерство по сбору данных о молочных продуктах, объединяющее фермерские организации и национальные базы данных из тринадцати стран) сформировали крупнейший в мире банк данных в молочном производстве, в который на данный момент включены порядка 20 млн дойных коров. Сервис запущен около трех лет назад, и на данный момент машинное обучение практически завершено. Есть конкретные примеры эффективности работы: например, точность прогнозирования случаев мастита и кетоза у коров достигла 97%. Но обучение ИИ продолжается, так как новые продукты постоянно внедряются.

Что касается роботизации ферм, то Казахстан в этом направлении уверенно развивается. По планам, к концу текущего года число роботов-дояров DeLaval достигнет 38 единиц на пяти молочно-товарных фермах. Также в этом году будут запущены первые в Казахстане Навигаторы Стада 100.

- В этом году мы запустим четыре установки Навигатора Стада 100 на двух роботизированных фермах, - сказал Сергей Волков. – Конечно, мы планируем провести на этих фермах масштабное обучение специалистов по работе с данными от Навигатора стада, возможно, с привлечением иностранных коллег. Мы надеемся, что результаты по воспроизводству стада на этих фермах докажут колоссальную пользу данного уникального продукта нашим потенциальным клиентам.

К слову, обучению работе с технологиями в DeLaval уделяют особое внимание. При работе с аналитическими системами крайне важно, чтобы все исходные данные вносились корректно, поэтому при поставке на фермы оборудования специалисты компании проводят обучение сотрудников. Например, в начале июля обучение персонала эксперты DeLaval провели в шести хозяйствах в Усть-Каменогорске, Павлодаре, Астане. А до конца года компания планирует организовать выездные семинары в других регионах Казахстана для специалистов по работе с программой управления стадом.

Светлана Калинкина