Учёные Южно-Уральского государственного аграрного университета разработали и планируют исследовать работу нейросети, которая будет помогать в выявлении заболевания у коров ещё до появления явных его симптомов. О проекте написала «Российская газета».
Испытания новинки начнутся в учебном хозяйстве вуза. Технология разрабатывается российскими специалистами при участии одной из инновационных компаний, которая является резидентом инновационного центра «Сколково», а также предприятия из Челябинского технопарка. Названия обоих объектов не уточняются. Соглашение о совместной работе было заключено на международной промышленной выставке «Иннопром», а практические исследования планируется начать с нового учебного года.
Также газета уже озвучила детали работы новой системы на основе ИИ. Она получает и предоставляет данные о физиологических показателях животных, которые отслеживают небольшие датчики. Платформа сможет анализировать эти параметры и обнаруживать отклонения, которые могут свидетельствовать о начале заболевания. По задумке разработчиков, это позволит заметить проблемы примерно за два-три дня до того, как корова, например, перестанет нормально есть или начнёт хромать. Ожидается, что такое более раннее чем при классической диагностике вмешательство поможет снизить расходы на лечение животных на уровень до 15%. При этом технология не призвана заменить ветеринаров. На этапе испытаний учёным предстоит определить, какие сенсоры наиболее точно отражают состояние поголовья и какие показатели лучше всего сигнализируют о возможных проблемах отдельных особей. Затем систему обучат интерпретировать полученные данные, чтобы ветеринар мог быстрее поставить диагноз и начать лечение.
Кстати
Также в открытом доступе есть несколько других примеров разработок для профилактики заболеваний коров. Например, в июне этого года в
Томском государственном университете создали систему под названием «ВЕТАИ». Её разработчиком стал студент входящего в вуз Института экономики и менеджмента Марат Дусаев. Новая система работает по сходному принципу, но с помощью видео. Разработка исследует видеопоток с камер на ферме. С помощью компьютерного зрения и нейросетей на основе этих данных она выявляет ранние признаки заболеваний и отклонений в поведении — например, признаки хромоты, мастита, пролежней или стресса. При этом система не требует установки датчиков или болюсов у коров. В том же месяце учёные Воронежского государственного университета инженерных технологий (
ВГУИТ) разработали уникальную методику диагностики, профилактики и терапии послеродового метрита у молочных коров. Проект они реализовали совместно с коллегами из Всероссийского научно-исследовательского ветеринарного института патологии, фармакологии и терапии. Новая разработка предполагает проведение неинвазивного анализа с помощью так называемого «электронного носа». Она позволяет быстро и точно выявлять воспалительные процессы, минимизируя стресс для животных и упрощая работу ветеринаров. Суть технологии в том, что специальный прибор изучает летучие органические соединения в гинекологических мазках. Изменения в составе этих соединений (например, появление определённых спиртов, кетонов, аммиака) служат признаками начинающегося воспаления. Исследования показали, что метод эффективен не только для выявления воспаления, но и для оценки эффективности лечения, а также определения беременности коров на ранних стадиях. Ещё один пример – тестовая система «ДС-ИФА-АНТИ-BLV» от учёных Приволжского исследовательского медицинского университета (
ПИМУ). Её отличие от вышеперечисленных в том, что она проводит исследования на основе анализа генов. Диагностикум позволяет на ранней стадии выявлять антитела к вирусу лейкоза КРС в сыворотке крови и молоке. Для этого используется «сэндвич»-формат имунноферментного анализа с рекомбинантными антигенами (p24 и gp51). Он получил такое название из-за того, что исследуемая молекула антигена как бы «зажимается» между двумя молекулами антител что напоминает ингредиенты между двумя частями сэндвича. Такой подход повышает чувствительность и специфичность исследования, снижая риск получения ложных результатов.
главное сегодня:
