СТАЛЕ ТВАРИННИЦТВО ТА БЛАГОПОЛУЧЧЯ ТВАРИН SULAWE

SUSTAINABLE LIVESTOCK PRODUCTION AND ANIMAL WELFARE

МОДУЛЬ 3 ЦИФРОВЕ ТВАРИННИЦТВО/MODULE 3 DIGITAL LIVESTOCK FARMING

Електронний посібник/The electronic manual

ГОЛОВНА/ HOME PAGE	ТЕОРЕТИЧНІ ВІДОМОСТІ/ THEORETICAL INFORMATION	АНОТАЦІЯ/ ABSTRACT
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ/ LIST OF REFERENCES		УКЛАДАЧІ/ COMPILED BY

3. ЗАСТОСУВАННЯ ЦИФРОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ У ТВАРИННИЦТВІ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ СТІЙКОСТІ

ТА БЛАГОПОЛУЧЧЯ ТВАРИН

ПРАКТИЧНА РОБОТА

1. Практичне застосування цифрових технологій у свинарстві

1.1. Моніторинг благополуччя свиней за допомогою цифрових технологій (кульгавість, оцінка кондицій організму, синдром пролапсу, благополуччя на рівні групи)

1.2. Ідентифікація свиней за допомогою радіочастотного обладнання (чіп RFID), оптичного розпізнавання символів та розпізнавання вигляду

1.3. Моніторинг температури, вологості, CO₂ та освітлення за допомогою бездротових сенсорних мереж на свинофермах

Цифрові технології стають невід'ємною частиною сучасного свинарства, сприяючи поліпшенню продуктивності, зниженню витрат та підвищенню благополуччя тварин (Mascarenhas, Costa, Pereira, Caldas, Batista, Andrade, 2018).

У цьому підрозділі розгляньмо основні аспекти застосування цифрових рішень у цій галузі, зокрема моніторинг благополуччя, ідентифікацію тварин та контроль параметрів середовища.

1.1. Моніторинг благополуччя свиней за допомогою цифрових технологій (кульгавість, оцінка кондицій організму, синдром пролапсу, благополуччя на рівні групи)

Використання відеоаналітики та алгоритмів машинного навчання для виявлення тварин із порушеннями ходи. Цифрові системи відеоспостереження дедалі частіше використовують для виявлення кульгавості у свиней. Алгоритми комп'ютерного зору аналізують рух тварин і можуть розпізнавати навіть невеликі відхилення в ході. Наприклад, у дослідженнях було встановлено, що системи відеоаналітики можуть знижувати витрати на ветеринарне обслуговування на 15-20%, вчасно ідентифікуючи проблеми (Reza, et al., 2024).

Кульгавість є поширеним симптомом багатьох захворювань, які можуть суттєво впливати на продуктивність свиней. Цифрові технології дають змогу виявити проблему ще до появи зовнішніх симптомів, як-от запалення або набряки. Подібні системи використовують на великих фермах у Нідерландах, що дає змогу зменшити кількість хворих свиней до 30%. Системи аналізу руху автоматично ідентифікують потенційні проблеми зі здоров'ям, що дає змогу раннього втручання (Neethirajan, 2023).

Оцінка кондицій організму. Камери високої роздільної здатності у поєднанні з програмним забезпеченням для 3D-сканування тіла дають змогу визначити відсоток жиру, м'язової маси та оцінити загальний стан тварини. Ці системи створюють візуальну карту тіла свині, оцінюючи співвідношення жирової та м'язової маси. Наголошується, що точність таких технологій досягає 90%, що дає змогу фермеру оперативно коригувати годування та утримання (Chen, 2020).

Синдром пролапсу (випадіння) внутрішніх органів, особливо матки або кишківника, є складною проблемою у свинарстві. Раннє виявлення змін у поведінці свиней, як-от часті спроби сісти або неприродні пози, може запобігти розвитку цього стану. Дослідження свідчать, що поведінковий аналіз через камери допомагає виявити до 80% таких випадків ще на ранніх стадіях (Benjamin, & Yik, 2019).

Використання зображень та комп’ютерного зору як методів дистанційного моніторингу для раннього виявлення респіраторних захворювань у свиней.

Поєднання відеоспостереження та аналізу поведінкових моделей сприяє швидкому виявленню таких проблем. Зображення та комп’ютерні алгоритми було застосовано для дистанційного вимірювання фізіологічних параметрів у свиней (частота серцевих скорочень і частота дихання). Методи комп’ютерного зору виявилися корисним інструментом для раннього виявлення фізіологічних змін у свиней, уражених респіраторними захворюваннями, до того, як симптоми зможуть спостерігати тваринники, допомагаючи ранньому виявленню та лікуванню респіраторних захворювань у свиней. Зміни температури очей і частоти серцевих скорочень, отримані дистанційно, показали чіткі відмінності між хворими та здоровими свинями протягом періоду оцінювання. Однак істотні зміни частоти дихання відбулися на більш пізній стадії початку захворювання (Jorquera-Chavez, 2021).

Моніторинг добробуту свиней за їх взаємодії у групі. Цифрові технології дають змогу моніторити цілі групи свиней, виявляючи відхилення у їх активності, годуванні або відпочинку. Наприклад, системи RFID у поєднанні зі штучним інтелектом збирають дані про поведінку кожної тварини, а також групові показники, як-от частота відпочинку чи активності. Ферми, що використовують такі системи, демонструють на 25% кращі показники у запобіганні стресу тварин (Pandey, S., Kalwa, U., Kong, T., Guo, B., Gauger, P. C., Peters, D. J., & Yoon, K. J. 2021).

Системи на основі штучного інтелекту для моніторингу поведінки та росту свиней. Розроблено системи, які можуть контролювати поведінку та ріст свиней у свинарнику. Ця система використовує технології інтернету речей (IoT) і штучного інтелекту (AI) для розпізнавання зображень на голові, хвості та всьому тілі свиней. Вона може відстежувати положення кожної свині в свинарнику та виявляти їх поведінку під час годування та пиття. Коли споживання корму або води свинями є ненормальним, така система може це вчасно виявити. Також така система може фіксувати зміни площі тіла свиней, за якими можна можна робити висновки щодо їх росту (Chen, 2020).

1.2. Ідентифікація свиней за допомогою радіочастотного обладнання (чіп RFID), оптичного розпізнавання символів та розпізнавання вигляду

RFID-чіпи є золотим стандартом ідентифікації у тваринництві. Це мікропристрої, які вживлюють під шкіру або прикріплюють до вуха тварини, що дає змогу автоматично відстежувати її місцезнаходження, споживання корму, вагу тощо. Впровадження RFID на фермах знижує адміністративні витрати на 30% (Mora, Piles, David, & Rosa, 2024).

Оптичне розпізнавання символів. Ця технологія особливо корисна на великих фермах, де фізична ідентифікація може бути трудомісткою. Відеокамери зчитують спеціальні номери чи коди, нанесені на свиней. Система оптичного розпізнавання дає змогу автоматизувати процес ідентифікації до 95%, що економить час працівників (Hansen et al., 2018).

Розпізнавання вигляду. Технологія розпізнавання морди свині є інноваційною альтернативою маркуванню. За допомогою спеціальних алгоритмів системи аналізують унікальні риси морди свиней. Дослідження показують, що точність розпізнавання сягає 93%, і це дає змогу уникати стресу, викликаного фізичними методами ідентифікації (Hansen et al., 2018).

1.3. Моніторинг параметрів середовища на свинофермах

Температура. Забезпечення оптимальної температури на фермі є одним із ключових чинників для підтримання здоров'я та продуктивності свиней. Датчики температури, які інтегровані в систему управління фермою, автоматично передають дані до центрального комп'ютера. Це дає змогу фермеру оперативно регулювати вентиляцію чи опалення (Mahfuz, 2022).

Вологість повітря має прямий вплив на стан шкіри свиней та ризик респіраторних захворювань. Технології моніторингу вологості використовують спеціальні датчики, які працюють безперервно. Згідно з дослідженням такі системи можуть знизити рівень респіраторних захворювань на 20% (Mahfuz, 2022).

Моніторинг рівня CO₂ дає змогу фермеру контролювати якість повітря. Занадто високий рівень вуглекислого газу викликає у свиней стрес та зниження апетиту. Інтеграція сенсорів CO₂ у системи вентиляції дає змогу зменшити рівень стресу тварин на 25% (Mahfuz, 2022).

Оптимальне освітлення допомагає підтримувати біологічний ритм свиней, що впливає на рівень їх продуктивності. Розумні системи освітлення автоматично змінюють інтенсивність залежно від часу доби. Ферми з автоматизованим регулюванням рівня освітлення показують на 15% більший приріст живої маси свиней (Mahfuz, 2022).

Попередня тема

На початок

Наступна тема