Исследователи разработали систему на основе искусственного интеллекта, которая по звуку и видео точно определяет, какая именно свинья кашляет в группе. Технология работает даже в темноте и может стать основой для ранней диагностики респираторных заболеваний, наносящих свиноводству многомиллиардные убытки.
Болезни органов дыхания – одна из главных экономических проблем в отрасли. Только от репродуктивно-респираторного синдрома свиней американские фермеры, по оценкам, теряют более 1 млрд долларов в год. Существующие методы диагностики, такие как ветеринарные осмотры, анализы и вскрытие павших животных, трудозатратны и часто применяются, когда болезнь уже распространилась. Контактные датчики, в свою очередь, дороги и вызывают у животных стресс.
Новая система непрерывно анализирует видео с камер и звук с микрофонов. В отличие от предыдущих разработок, которые могли лишь зафиксировать факт кашля в помещении или в лучшем случае определить загон с больным животным, этот алгоритм точно указывает на конкретную особь. Это позволяет выявлять заболевание на ранней стадии и своевременно изолировать свинью, не допуская эпидемии.
Технологию испытали в лаборатории Академии сельскохозяйственных наук Цзянсу в Китае. В эксперименте участвовали десять свиней, половину из которых заразили распространённым респираторным патогеном Mycoplasma hyopneumoniae. Система круглосуточно наблюдала за животными в течение 42 дней. По итогам испытаний алгоритм продемонстрировал высокую точность: он правильно определял кашляющих и здоровых свиней в 80% случаев. Эффективность системы не снижалась и при слабом ночном освещении, что особенно важно, так как ночью уровень постороннего шума и активности животных ниже.
Разработчики признают, что исследование проводилось в контролируемых лабораторных условиях на небольшой группе животных. Прежде чем внедрять технологию на коммерческих фермах, предстоит проверить её работоспособность в условиях разной плотности поголовья и конфигурации свинарников. Тем не менее, работа доказывает, что аудиовизуальный мониторинг может стать эффективным инструментом для непрерывного и неинвазивного контроля за здоровьем стада.