O pășune de start-upuri promite să consolideze industria bovinelor.

Acești pionieri în ceea ce devine cunoscut sub numele de Internetul vacilor folosesc algoritmi de recunoaștere a imaginilor pentru a ajuta la detectarea problemelor de sănătate a bovinelor și pentru a oferi analize pentru îmbunătățirea gestionării fermelor pe piețele de lactate și carne de vită, de miliarde de dolari.

Companii care punctează globul - în Israel, Canada, Irlanda, Amsterdam, India și SUA - s-au concentrat pe creșterea producției de bovine, întrucât IA a ajuns în prim planul agriculturii în ultimii ani.

„Avem o abordare a Internetului obiectelor”, a declarat Joy Parr Drach, CEO al Advanced Animal Diagnostics. „Punctul de îngrijire pentru noi este punctul de vacă”.

AAD, cu sediul în Morrisville, N.C., are un dispozitiv comercial portabil de testare a produselor lactate și este în încercări cu dispozitivul său destinat industriei bovine de vită. AAD folosește AI pentru a analiza imagini cu celule albe din sânge fluorescente într-o picătură de lapte sau sânge.

Folosind algoritmi de învățare profundă, dispozitivul determină cantități din fiecare tip de celule albe din sânge, traducând rezultatele în starea de sănătate a animalelor. AAD procesează teste pe animale pe serverele sale care rulează GPU-uri NVIDIA, atingând învățarea automată pentru a diferenția celulele care luptă împotriva infecțiilor.

Dispozitivul de testare a fermei QScout de la AAD își propune să prezică performanța animalelor și să detecteze infecțiile la bovinele de carne înainte ca acestea să apară. Laboratorul său portabil conectat la internet poate transmite rezultatele către nor și poate oferi alerte pentru steagurile roșii în sănătatea vacilor.

internetul

Unitatea sa de testare poate, de asemenea, să țină cont de starea de sănătate a vacilor pentru producția de lapte. Dispozitivul de testare poate monitoriza tipurile crescute ale anumitor celule albe din sânge la vaci, un indicator pentru mastită, care este inflamația glandei mamare a ugerului care poate amenința producția de lapte. Utilizarea acestor noi tehnologii poate oferi detecție timpurie și permite fermelor să depășească afecțiunea în unele cazuri și să evite utilizarea antibioticelor.

Tehnologia startupului promovează utilizarea redusă a antibioticelor la vaci, asigurând în același timp sănătatea și bunăstarea acelor animale care au nevoie de tratament, a spus Parr Drach.

Parr Drach nu este străin de creșterea bovinelor. „Jobul meu de weekend este ca producător de animale. Este o afacere de familie ”, a spus ea.

Deep Learning Drives IoC

La fel ca AAD, SomaDetect încearcă să îmbunătățească producția de lapte cu ajutorul AI. Startup-ul, cu sediul în Fredericton, New Brunswick, Canada și Buffalo, New York, folosește senzori optici pentru a produce imagini din tiparele de dispersie a luminii în lapte. SomaDetect își aplică modelele de învățare profundă pentru a analiza imaginile.

SomaDetect și-a instruit rețeaua neuronală convoluțională cu privire la datele de laborator - practic, folosind toate datele de sănătate ale vacilor luate anterior și alimentându-le în modelul său. Baza de date pe care a dezvoltat-o ​​păstrează un set de imagini preluate de la senzorii săi, precum și rezultatele de laborator și continuă să fie hrănită pentru a-și dezvolta algoritmul.

Startupul măsoară grăsimile și proteinele, precum și pentru apariția mastitei indicată de un număr crescut de celule albe din sânge, starea reproductivă și reziduurile de antibiotice.

„Învățarea profundă este ceea ce deblochează acest lucru”, a spus Bethany Deshpande, cofondator și CEO la SomaDetect. "Folosim învățarea profundă pentru a furniza date critice fermierului, astfel încât aceștia să își poată îmbunătăți și optimiza funcționarea."

Tehnologia SomaDetect este utilizată la Universitatea Cornell și compania are 20 de ferme identificate ca adoptatori timpurii pentru instalații la sfârșitul anului 2018. Clienții își achiziționează senzorii și licențiază utilizarea algoritmului său, oferind venituri pentru pornire.

Fitbit pentru vaci

Connecterra, cu sediul la Amsterdam, ia o altă abordare cu vacile: startupul are o afacere Fitbit pentru vaci. Senzorii companiei pentru vaci captează date care pot ajuta la detectarea tulburărilor alimentare, a stresului termic și a fertilității. Informațiile pot fi încărcate în cloud pentru analize și predicții ale tiparelor de comportament ale vacilor.

În mod similar, Afimilk din Israel oferă un guler inteligent pentru urmărirea vacilor. Dispozitivul său, numit Silent Herdsman, monitorizează căldura și alte semne de sănătate ale vacilor. Afimilk furnizează software de urmărire a sănătății și alerte la potențiali indicatori de probleme.

Stellapps cu sediul în India, care oferă o fermă bazată pe cloud și un sistem de gestionare a efectivelor, urmărește valorile vacilor, inclusiv fertilitatea și pașii de activitate, cu dispozitivele sale de urmărire, alerte promițătoare de sănătate bazate pe internet și productivitate crescută pentru ferme.

Apariția sectorului internet al vacilor le-a oferit fermierilor mai multe opțiuni pentru a ajuta la gestionarea sănătății bovinelor lor. De exemplu, majoritatea vacilor se mulg de două ori pe zi, dar dacă știi că una primește mastită, poți mulge vaca de patru ori pe zi pentru a ajuta la spălarea ei și pentru a evita antibioticele.

„Învățarea profundă ne-a permis să exploatăm această tehnologie la un nivel care cu ani în urmă nu ar fi fost niciodată posibil”, a spus Deshpande.