Tehnologia de precizie și învățarea automată duc la diagnosticarea timpurie a pneumoniei la viței: Senzorii purtabili și hrănitoarele automate oferă indicii despre debutul bolii respiratorii bovine 

 

 

Aceasta nu este strategia de creștere a animalelor a bunicului dumneavoastră, notează cercetătorul principal Melissa Cantor, profesor asistent de știință a produselor lactate de precizie în cadrul Colegiului de Științe Agricole din cadrul Penn State. Cantor a menționat că noile tehnologii devin din ce în ce mai accesibile, oferind fermierilor oportunități de a detecta problemele de sănătate animală suficient de devreme pentru a interveni, salvând vițeii și investiția pe care o reprezintă.

 

IoT se referă la dispozitivele încorporate echipate cu senzori, capacități de procesare și comunicare, software și alte tehnologii pentru a se conecta și a face schimb de date cu alte dispozitive prin intermediul internetului. În acest studiu, a explicat Cantor, tehnologiile IoT, cum ar fi senzorii purtabili și hrănitoarele automate, au fost folosite pentru a supraveghea îndeaproape și a analiza starea vițeilor.

 

Astfel de dispozitive IoT generează o cantitate uriașă de date prin monitorizarea îndeaproape a comportamentului vacilor. Pentru ca aceste date să fie mai ușor de interpretat și pentru a oferi indicii privind problemele de sănătate ale vițeilor, cercetătorii au adoptat învățarea automată - o ramură a inteligenței artificiale care învață modelele ascunse în date pentru a discrimina între vițeii bolnavi și cei sănătoși, având în vedere datele primite de la dispozitivele IoT.

 

„Am pus benzile de picior pe viței, care înregistrează date privind comportamentul de activitate la vacile de lapte, cum ar fi numărul de pași și timpul de culcare", a spus Cantor. „Și am folosit alimentatoare automate, care distribuie lapte și cereale și înregistrează comportamentele de hrănire, cum ar fi numărul de vizite și numărul de litri de lapte consumat. Informațiile din aceste surse au semnalat momentul în care starea unui vițel era pe punctul de a se deteriora."

 

Boala respiratorie bovină este o infecție a tractului respirator care reprezintă principalul motiv pentru utilizarea antimicrobianelor la vițeii de lapte și reprezintă 22% din mortalitatea vițeilor. Costurile și efectele acestei afecțiuni pot afecta grav economia unei ferme, deoarece creșterea vițeilor de lapte este una dintre cele mai mari investiții economice.

 

„Diagnosticarea bolilor respiratorii bovine necesită o forță de muncă intensivă și specializată care este greu de găsit", a declarat Cantor. „Așadar, tehnologiile de precizie bazate pe dispozitive IoT, cum ar fi hrănitoarele automate, cântarele și accelerometrele, pot ajuta la detectarea schimbărilor comportamentale înainte de a se manifesta semnele clinice exterioare ale bolii."

 

În cadrul studiului, au fost colectate date de la 159 de viței de lapte cu ajutorul tehnologiilor de precizie în domeniul zootehnic și de către cercetătorii care au efectuat zilnic examene fizice de sănătate asupra vițeilor la Universitatea din Kentucky. Cercetătorii au înregistrat atât rezultatele colectării automate a datelor, cât și rezultatele colectării manuale a datelor și au comparat cele două 

 

 

În concluziile publicate recent în IEEE Access, o revistă științifică cu acces liber, evaluată de către colegi, publicată de Institute of Electrical and Electronics Engineers, cercetătorii au raportat că abordarea propusă este capabilă să identifice mai devreme vițeii care au dezvoltat boala respiratorie bovină. Din punct de vedere numeric, sistemul a atins o acuratețe de 88% pentru etichetarea vițeilor bolnavi și sănătoși. Șaptezeci la sută dintre vițeii bolnavi au fost prezise cu patru zile înainte de diagnosticare, iar 80% dintre vițeii care au dezvoltat un caz cronic de boală au fost detectați în primele cinci zile de îmbolnăvire.

 

„Am fost foarte surprinși să aflăm că relația cu schimbările comportamentale la aceste animale a fost foarte diferită de cea cu animalele care s-au ameliorat cu un singur tratament", a spus ea. „Și nimeni nu se mai uitase la asta înainte. Am venit cu conceptul că, dacă aceste animale se comportă într-adevăr diferit, atunci probabil că există o șansă ca tehnologiile IoT împuternicite cu tehnici de inferență de învățare automată să le poată identifica mai devreme, înainte ca cineva să o poată face cu ochiul liber". Acest lucru oferă opțiuni producătorilor."

 

La această cercetare au contribuit: dr: Enrico Casella, Departamentul de științe animale și lactate, Universitatea din Wisconsin-Madison; Melissa Cantor, Departamentul de științe animale, Universitatea Penn State; Megan Woodrum Setser, Departamentul de științe animale și alimentare, Universitatea din Kentucky; Simone Silvestri, Departamentul de informatică, Universitatea din Kentucky; și Joao Costa, Departamentul de științe animale și veterinare, Universitatea din Vermont.

 

Această lucrare a fost susținută de Departamentul de Agricultură al SUA și de Fundația Națională pentru Știință.

 

sursa:

 

Penn State. "Precision technology, machine learning lead to early diagnosis of calf pneumonia: Wearable sensors, automatic feeders yield clues about onset of bovine respiratory disease." ScienceDaily. ScienceDaily, 14 July 2023. <www.sciencedaily.com/releases/2023/07/230714131136.htm>.

 

 

 

Journal Reference: