Умные технологии для животноводства в Университете Ессенова

В Университете Ессенова реализуется инновационный научный проект, направленный на создание интеллектуальной системы для неинвазивного мониторинга физиологического состояния и поведения сельскохозяйственных животных. Этот проект осуществляется факультетом "Компьютерные науки и искусственный интеллект" при участии зарубежного профессора из Белгородского государственного национального исследовательского университета. Руководит проектом ассоциированный профессор Олег Иващук.

Цели и технологии проекта

Основная цель исследования заключается в разработке цифровой платформы, которая будет использовать технологии искусственного интеллекта, компьютерного зрения и робототехники для автоматизированного анализа физиологических и поведенческих параметров животных без физического контакта. Это особенно актуально в условиях Мангистауской области, где наблюдаются ограничения кормовых ресурсов и высокие производственные риски в животноводстве.

Разработка и применение технологий

В рамках проекта создаются алгоритмы компьютерного зрения для обработки видеоданных, а также системы автоматической идентификации животных и формирования их цифровых профилей. Методы анализа поведенческих паттернов будут использовать глубокие нейронные сети. Разрабатываемый программно-аппаратный комплекс позволит анализировать видеопотоки в реальном времени, интегрируясь с мобильной робототехнической платформой и инфраструктурой обработки больших данных.

Система будет способна автоматически оценивать тысячи актов наблюдения в сутки, анализируя двигательную активность животных, динамику потребления корма, групповое поведение, изменения физического состояния и признаки стресса. Эти результаты уже были апробированы в производственных условиях, где был разработан интеллектуальный кормораздатчик с модулем компьютерного зрения и внедрена стационарная система видеомониторинга на базе фермерского хозяйства.

Практическое значение проекта заключается в возможности раннего выявления заболеваний, снижении производственных затрат и переходе к модели управления в животноводстве, основанной на данных. По итогам исследования опубликовано четыре статьи в научных журналах, индексируемых в базе данных Scopus, получен патент на полезную модель в Республике Казахстан, а также поданы две заявки на патенты.