Средства искусственного интеллекта IBM Cloud помогают трансформировать процедуру взвешивания сельскохозяйственных животных

В новой системе взвешивания используются средства машинного обучения IBM Watson — они позволяют повысить точность результатов и снизить уровень стресса у животных.

Корпорация IBM объявила1 о том, что шведская компания Smart Agritech Solution of Sweden будет оптимизировать процедуры взвешивания, классификации и осмотра животных, используя IBM Cloud, IBM Watson Machine Learning и систему MimiqAI, разработанную бизнес-партнером IBM, чешской компанией Cogniware. Новые процедуры обеспечат более высокую точность оценки веса без лишнего стресса для животных, то есть сделают процесс взвешивания более безопасным как для животных, так и для фермеров.

Процесс взвешивания может быть достаточно тревожным для животных и опасным для персонала. Чтобы загнать животное на весы, требуется много сил и времени. Животные нервничают, и результаты часто выходят неточными. Специалисты IBM, Cogniware и Smart Agritech Solution решили задействовать технологии искусственного интеллекта для решения данной задачи — в рамках глобальной технологической трансформации сельского хозяйства. IBM Cloud будет использоваться в качестве базы для машинного обучения, глубокого анализа данных и формирования инфраструктуры. Оказалось, что использование цифровых камер и машинного интеллекта позволяет добиться стабильной и правильной классификации скота, и благодаря этому повышается общее качество сортировки и взвешивания в целом. Новое решение также следит за ростом животных — на основе полученной информации можно корректировать объем и состав рациона и, таким образом, получать большую прибыль.

«Pig Scale, наша система взвешивания с применением камер, не пугает свиней и позволяет экономить время и ресурсы. Графики роста — ценный инструмент в плане расчета количества корма. Таким образом, система помогает корректировать вес животных наиболее выгодным образом, — сказал Маттс Лилья, управляющий директор компании Smart Agritech Solution of Sweden.

Облачные технологии как решение проблем фермерского хозяйства

Ручное взвешивание — сложная и неприятная процедура как для фермеров, так и для животных. У специалистов компании Smart Agritech Solution было представление о том, как решить эту проблему, но им нужен был партнер, который предоставил бы технологическую базу для реализации, масштабирования и существенной доработки исходного решения. Они обратились к IBM Garage в Копенгагене с просьбой усовершенствовать систему машинного зрения и разработать комплексную систему для сбора изображений свиней во время их свободного перемещения по территории фермы. Система должна определять вес животных, рассчитывать скорость роста и фиксировать достижение необходимых параметров.

Трансформация процедур взвешивания поголовья с использованием искусственного интеллекта

Чтобы создать компьютерную систему, которая могла бы находить животных для взвешивания, потребовались инновационные средства глубокого анализа данных. Поэтому к проекту привлекли пражскую команду IBM Watson iLab и бизнес-партнера IBM, чешскую компанию Cogniware — созданное ей решение MimiqAI позволяло просто и эффективно размечать изображения для целей обучения.

«Команда IBM Watson iLab проработала ряд моделей машинного обучения, которые вычленяют отдельных животных, свободно перемещающихся по территории фермы, проводят предварительный анализ и по положению животного проверяют, нужно ли будет его взвесить. Для проработки моделей мы использовали IBM Cloud и платформу машинного обучения IBM Watson. Для связывания моделей мы создали координирующий компонент на основе IBM Cloud. В течение жизненного цикла модели искусственного интеллекта не только взаимодействуют друг с другом, но и совершенствуются по мере поступления новых данных, поэтому мы предусмотрели вариант переобучения систем — его также можно использовать для адаптации моделей к условиям конкретной фермы или к особенностям отдельной породы свиней», — сказал Мартин Свик, директор по технологиям IBM в странах Центральной и Восточной Европы.

Источник: www.linkedin.com

Комментарии: