Исследование, проводимое на базе Бристольского университета, является одним из 14 проектов, получивших финансирование в размере 9 млн фунтов стерлингов в рамках крупной инициативы Министерства окружающей среды, продовольствия и сельского хозяйства Великобритании (Defra) по борьбе с эндемическими заболеваниями скота.
Как пишет издание, мастит и хромота являются самыми распространенными заболеваниями, которые оказывают существенное влияние на работу молочной отрасли Великобритании. При этом существующие в настоящий момент технологии их выявления основаны на наблюдаемых симптомах, которые проявляются на довольно поздней стадии развития болезни.
Исследователи полагают, что сбор и анализ данных о социальных взаимодействиях животных при помощи ИИ помогут выявлять болезнь задолго до появления наблюдаемых симптомов.
«В ходе недавнего исследования мы обнаружили, что поиск социальных взаимодействий, груминг и бодание реже наблюдаются у коров с ранней стадией мастита, поэтому мы считаем, что изменения в социальном поведении могут быть ранними сигналами о заболевании», – рассказал профессор Бристольской ветеринарной школы Эндрю Доуси.
Группа профессора Доуси разработала ИИ, который способен распознавать коров по характерному окрасу и может отслеживать их движения. Ученые планируют в течение 2 лет собирать данные с 64 камер, установленных на одной из молочных ферм в Великобритании. Затем на основании полученной информации будет создана модель, которая поможет выявить закономерности в изменении поведения животных на самых ранних стадиях развития мастита и хромоты.
«Обнаружение тонких изменений в социальном поведении может стать ключом к ранней диагностике болезней молочного скота», – утверждают исследователи.
