Rússia: pesquisa estuda método de pesagem de gado sem contato

Pesquisadores da Universidade Estadual de Chelyabinsk, na Rússia, projetaram uma rede neural para analisar vigilância por vídeo para a pesagem sem contato de gado.

Os cientistas explicaram que a pesagem das vacas é necessária para avaliar seu desempenho produtivo e identificar problemas de saúde em tempo hábil. Por outro lado, a pesagem tradicional de gado é estressante para os animais. Hoje, o peso da maioria das vacas na Rússia é estimado aproximadamente por trabalhadores rurais, mas a avaliação "a olho" é extremamente imprecisa.
 

Redução de custos

A rede neural usa visão computacional não apenas para calcular o peso atual dos animais, mas também para avaliar suas características morfológicas e até prever seu futuro desempenho de produção, afirmaram os cientistas.

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O novo sistema pode ajudar os produtores a ajustar os custos operacionais, disse Aleksey Ruchai, chefe do Departamento de Segurança de Computadores da Universidade Estadual de Chelyabinsk e um dos autores do estudo. Entre outras coisas, pode sinalizar o momento certo para abater uma vaca.
 

Melhor precisão é uma prioridade

Atualmente, os cientistas estão trabalhando no estabelecimento de um banco de dados abrangente para ensinar algoritmos a cumprir melhor suas funções. O tamanho do banco de dados é crucial para o aprendizado de máquina.

Em sua versão atual, o sistema possui uma margem de erro que varia entre 5% e 10%, comparável à pesagem convencional. À medida que o tamanho do banco de dados cresce, espera-se que o sistema melhore a precisão.

Atualmente, os cientistas estão trabalhando para ensinar a rede neural a confiar nas imagens de uma única câmera e calcular o peso de um animal em movimento em questão de segundos.
 

Não é o primeiro sistema

O novo desenvolvimento não é a primeira tentativa na Rússia de usar visão de máquina para melhorar as operações na indústria de laticínios. Em 2021, outro grupo de cientistas da Universidade Estadual de Novosibirsk lançou o sistema VectorMoo projetado para analisar imagens de vigilância por vídeo para identificar doenças animais em tempo hábil e formular recomendações que ajudam os produtores a moldar as operações.

Os cientistas disseram que seu sistema poderia ser integrado a uma fazenda moderna em 12 horas. A expectativa era de que o investimento fosse pago em um ano. No entanto, não há mais informações sobre este sistema.

As informações são do Dairy Global, traduzidas pela Equipe MilkPoint.