`

Schneider Electric - Узнайте все про энергоэффективность ЦОД


СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

AI-решения IBM позволяют обойтись без процедуры взвешивания в животноводстве

02
голоса

AI-решения IBM позволяют обойтись без процедуры взвешивания в животноводстве

Корпорация IBM объявила о том, что шведская Smart Agritech Solution of Sweden будет оптимизировать процедуры взвешивания, классификации и осмотра животных, используя IBM Cloud, IBM Watson Machine Learning и систему MimiqAI, разработанную бизнес-партнером IBM, чешской компанией Cogniware.

Как отмечается, новые процедуры обеспечат более высокую точность оценки веса без лишнего стресса для животных, то есть сделают процесс взвешивания более безопасным как для животных, так и для фермеров.

Чтобы загнать животное на весы, требуется много сил и времени. Животные нервничают, и результаты часто выходят неточными. Специалисты IBM, Cogniware и Smart Agritech Solution решили задействовать технологии искусственного интеллекта для решения данной задачи — в рамках глобальной технологической трансформации сельского хозяйства. IBM Cloud будет использоваться в качестве базы для машинного обучения, глубокого анализа данных и формирования инфраструктуры. Оказалось, что использование цифровых камер и машинного интеллекта позволяет добиться стабильной и правильной классификации, и благодаря этому повышается общее качество сортировки и взвешивания в целом. Новое решение также следит за ростом животных — на основе полученной информации можно корректировать объем и состав рациона и, таким образом, получать большую прибыль.

У специалистов компании Smart Agritech Solution было представление о том, как решить эту проблему, но им нужен был партнер, который предоставил бы технологическую базу для реализации, масштабирования и существенной доработки исходного решения. Они обратились к IBM Garage в Копенгагене с просьбой усовершенствовать систему машинного зрения и разработать комплексную систему для сбора изображений свиней во время их свободного перемещения по территории фермы. Система должна определять вес животных, рассчитывать скорость роста и фиксировать достижение необходимых параметров.

Чтобы создать компьютерную систему, которая могла бы находить животных для взвешивания, потребовались инновационные средства глубокого анализа данных. Поэтому к проекту привлекли пражскую команду IBM Watson iLab и бизнес-партнера IBM, чешскую компанию Cogniware — созданное ей решение MimiqAI позволяло просто и эффективно размечать изображения для целей обучения.

«Команда IBM Watson iLab проработала ряд моделей машинного обучения, которые определяют отдельных животных, свободно перемещающихся по территории фермы, проводят предварительный анализ и по положению животного проверяют, нужно ли будет его взвесить. Для проработки моделей мы использовали IBM Cloud и платформу машинного обучения IBM Watson. Для связывания моделей мы создали координирующий компонент на основе IBM Cloud. В течение жизненного цикла модели искусственного интеллекта не только взаимодействуют друг с другом, но и совершенствуются по мере поступления новых данных, поэтому мы предусмотрели вариант переобучения систем — его также можно использовать для адаптации моделей к условиям конкретной фермы или к особенностям отдельной породы свиней», — заявил Мартин Свик, директор по технологиям IBM в странах Центральной и Восточной Европы.

AI-решения IBM позволяют обойтись без процедуры взвешивания в животноводстве


Вы можете подписаться на наш Telegram-канал для получения наиболее интересной информации

02
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

А почему нельзя исрльзовать годами проверенные методы: прогон животных, по-одному через узкий проход с автоматическими весами? Никого не нужно ловить, никого не нужно поднимать. Животные, на ферме, уже много лет - с клипсой на ухе, чтобы точно идентифицировать каждое животное. Зачем строить сложную систему, над каждым загончиком на ферме. Зачем, вообще, пытаться использовать "облака" там, где это не решает вопрос по сути? ИМХО. Любые камеры, да и вообще-любые поверхности, в условиях фермы - практически мновенно покрывает конденсат и, немного медленне, но также верно - засиживают мухи. Если,согласно описанию этой системы, хозяин обнаружит, что несколько конкретных животных нужно отловить в загоне для каких-то процедур - это будет ровно тот же самый стресс для всех животных в загоне. В чём тогда смысл этой системы? Просто, чтобы видеть на смартфоне: сколько у тебя худых или слишком толстых животных и в каких загончиках? Давайте: в метро такую систему поставим, если её ещё нету там.

"А почему нельзя исрльзовать годами проверенные методы: прогон животных, по-одному через узкий проход с автоматическими весами?"

Животные чувствуют, что "это жжж не спроста" - набранный вес это прямая дорога на бойню.

"Животные нервничают, и результаты часто выходят неточными" (с)

Интеллект у них слабый, но достаточный для определенных предчувствий. Это, кстати, заметно для тех, кто держит домашних животных "на мясо".

 
 
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT