АГРОБИО ТЕХНИКА - растениевъдство, животновъдство, биоенергетикагодина VIII, брой 1, 2020

Тенденции в IoT при животновъдството

Тенденции в IoT при животновъдството

Приложението на интернет на нещата (IoT) засяга всички аспекти от животновъдството. То е продиктувано както от стремежа на производителите към намаляване на разходите и увеличаване на производителността, така и от очакванията на потребителите за екологичност, засягаща намаляване на използваните ресурси и намаляване на замърсяването, за хуманно отношение към животните и за качество на продуктите. Освен при проследяване на движението и храненето на добитъка, интернет на нещата се прилага и по отношение на цялостно следене на здравето на животните, на техните жизнени показатели и условията на околната им среда, а също така и по отношение на всички аспекти на тяхното развъждане.
Подобряват се и методите за изследване и проследяване на продуктите с цел по-добра информираност на потребителите и регулаторните органи и по-бързо реагиране при установяването на проблеми. След като е постигнат сериозен напредък по отношение на отделните аспекти на животновъдството и операциите в него, сега се полагат усилия и за тяхното свързване, за да могат данните от сензорите да бъдат събирани и споделяни, чрез което ще се подобри и техният анализ, а също така за създаване на стопанства, които са цялостно управлявани чрез интернет на нещата.


В края на миналата година нашето списание публикува статия, посветена на основните причини за навлизането на интелигентните технологии и интернет на нещата в животновъдството. В нея бяха разгледани две основни насоки, в които тези решения се развиват – следенето на движението на добитъка и неговото хранене. В настоящата статия продължаваме темата с няколко други тенденции в развитието на тези животновъдни технологии и тяхното по-нататъшно свързване с цел пълноценно използване на получените данни за по-мащабни изследвания или създаване на системи за цялостно управление на стопанствата.

Опазване на здравето на животните
Земеделските производители губят милиарди всяка година заради болести по животните, които водят до смърт. Тенденцията към интензифициране на системите за отглеждане на животни увеличава производителността, но също може да има неблагоприятни последици за здравето и благосъстоянието на животните и увеличава риска от бързо и широко разпространение на зарази. Чрез технологии за информация и комуникация и интенет на нещата могат да се събират повече данни, свързани с животните, което може да бъде ефективен начин за предотвратяване на загубите. Решенията обикновено включват устройства, носени от животните и предаващи данни към облак. Сензорите могат да наблюдават кръвното налягане, сърдечната честота, дишането, храносмилането, температурата и други жизнени показатели. Това позволява на земеделският производител да бъде уведомен при първите признаци на заболяване. В допълнение, данните могат да помогнат за подобряване на здравето на животните, като следят не само тях, но и околната им среда, например чрез наблюдение на климата, качеството на въздуха и вентилацията в помещенията, където се отглеждат, в някои случаи включително чрез използване на дронове. Освен сензори за жизнените показатели се използват и акустични сензори, които например при свинете разпознават кашлица и могат да дадат индикация за респираторни заболявания в начален стадий.

Други сензори, предназначени за тези животни, се поглъщат от тях и остават в един от стомасите им и подават сигнал, когато засекат аномалии в температурата или нивото на pH, което позволява установяване на заболявания в ранен стадий. Непрекъснатото наблюдение на pH е важен параметър за здравословния статус и болестта субакутна румен ацидоза. От 2005г. насам за изследователски цели за използвани болуси (цилиндрични капсули съснсензори), които измерват рН непрекъснато и предават данните безжично. Те разполагат с температурен превключвател, който се активира само когато температурата е над 31°C, позволявайки съхранение в продължение на 2-3 години без да бъдат употребявани. Предизвикателството е да се въведат практики за контролиране на храненето и грижа за животните, които избягват или намаляват разпространението на румен ацидозата. IoF2020 (Internet of Food & Farm 2020) ще се опита да постигне ранно диагностициране и да намали общия брой случаи на млечна треска и румен ацидоза, а заедно с това и нуждата не само от намеса на ветеринар, но и от прием на антибиотици и хормони – практики, които засягат не просто качеството на крайните животински продукти, но и здравето на хората, които ги консумират.

Системи за наблюдение измерват също неспецифични данни, които могат да бъдат свързани със здравето на животните. Данните, събрани от различни сензори, помагат да се идентифицират специфични патологии, свързани с появата на болести при едрия рогат добитък. Досега има няколко проучвания, при които се използва пълен набор от сензори за създаване на цялостна система за наблюдение на здравето на животните или други, където целта е откриване на симптоми на стомашно-чревни заболявания. Освен жизнените показатели, за здравето на животните е показателно и тяхното поведение - когато една крава се разболее, тя няма да се движи толкова често или няма да се придържа към редовния си начин на хранене. След анализ на данните компютърът предоставя списък с кравите, които са „извън параметрите“ по отношение на здравните показатели, така че стопаните да могат да очакват кои животни вероятно ще се окажат болни.

Без тези разнообразни решения, различни проблеми могат да останат незабелязани, докато едно или повече животни вече не се нуждаят от ветеринарни грижи. Тъй като сензорите измерват състоянието и поведението на всяко отделно животно, животновъдите могат да избегнат тези разходи, като по-рано предприемат коригиращи действия. Например, температурата на кравата може да се повиши достатъчно, за да предизвика сигнал, преди животновъдните работници да забележат промяна в поведението. Друго състояние, което в повечето случаи не се забелязва чрез обикновено наблюдение в най-ранния си стадий е куцането. То също създава сериозни проблеми, намалява производителността и възпроизводителността на животните, поради което е важно ранното му откриване. Към помощ за такова рано диагностициране е насочен друг проект в рамките на IoF2020, при който върху краката на животните се закрепват сензори, които отчитат брой стъпки и време, прекарано в движение, така че началния стадий на куцането да се установи още преди то да може да стане видно за животновъдите. Ранната намеса в следствие на тази система за ранно диагностициране подобрява живота на добитъка и намалява разходите за отглеждането му.

Развъждане
Освен производителността на животните, като количество и качество на млеконадоя, с анализирането на събраните от различни сензори данни се цели и подобряване на нивата им на възпроизводство. Това е един от най-влиятелните фактори за производителността на животновъдните стопанства. Техниките за прецизно размножаване са широко използвани за оптимизиране на разходите и увеличаване на добива от добитъка. През последните години изкуственото осеменяване става все по-често, тъй като има по-висока репродуктивна ефективност. Затова е от решаващо значение да се установяват с точност времевите периоди, при които животните са в най-благоприятно за това здравословно състояние, което в някои случаи продължава по-малко от 24 часа, затова е изключително важно нужните за установяването му данни да се получават с точност и в реално време. Проучванията се фокусират главно върху температурата на животните. Един стандартен начин е комбинирането на температурен сензор и безжичен протокол, като например LoRaWAN, използващ по-ниска мощност. Сензори, закрепени за основите на опашките на кравите, могат не само да дават индикации за тяхната плодовитост, но също така проследяват протичането на бременността и сигнализират за започнало раждане, което намалява смъртността в случаите, когато възникват усложнения. Сензори могат да се поставят и в тялото на кравата. Нужно е това да се направи само веднъж, защото изискването на LoRaWAN за ниска консумация на енергия гарантира, че батерията ще издържи близо 10 години - по-дълго от средната продължителност на живота на добитъка.

Кравите често изпитват трудности при отелването. За да се намали смъртността на телета, в много случаи е необходима човешка намеса. Благодарение на предвиждането на раждането, животновъдите могат да се намесят, което увеличава шансовете да се раждат здрави телета и гарантира, че след това кравите се възстановяват в кратки срокове, което е от изключително значение при животните, предназначени за производство на мляко. Важно да се може бързо да се определи не само времето на отелването, но и да се знае местоположението на кравата - особено в екстензивните стопанства.

Проекти, които са част от IoF2020, се фокусират върху разработването на набор от облачно базирани услуги, които насърчават прилагането на прецизно управление при производството на млечни продукти с акцент върху храненето и възпроизводството на кравите. Система за ранно предупреждение с получаване на данни в реално време, предимно получени от яките с електронни предаватели, проактивно предупреждава животновъдите за всеки нововъзникнал проблем. Освен това данните, набавени при отглеждането на животни в различни области, ще бъдат събрани и споделени с редица заинтересовани страни, за да се вникване по-добре в поведението на здравите крави.
Качество на животинските продукти
С използването на данни за животните могат да се прогнозират и планират по-прецизно времето за доене и датата на клане, което увеличава добива от животински продукти и намалява стреса върху добитъка. Друго технологично решение, което води до по-висок добив с по-малко стрес, са автоматичните машини за доене. Те позволяват на кравите да бъдат доени, когато го изберат. В някои случаи това увеличава добива на млякото с до 10% и повишава продължителността на живота на самите крави. Освен това, машините имат и друга важна цел – събиране на данни. Кравите са снабдени с идентификатори, които могат да проследяват кога са готови да произвеждат повече мляко. Ако една крава отговаря на условията за увеличаване на производството, животновъдите могат да променят хранителния й режим по начин, който стимулира по-голям млеконадой с високо качество. Тези системи за „доброволно“ доене могат да обслужват 65 или повече крави средно по 2,7 пъти на ден. Новите системи включват технология за качествен контрол на млякото, за да се проверят нивата на мазнините и микробите, като се посочат потенциални инфекции. Икономическата обосновка за употребата на тези скъпи устройства е, че те предлагат на всяка крава възможността да се доят по-често, отколкото е обичайната практика, два пъти на ден. Това е полезно за кравите и увеличава добива на мляко и създава добри условия за поддържане на качеството му.

Отделно от прилагането на практики и използването на технологии, чрез които да се поддържа високото качество на млякото, регулярно трябва да се правят тестове на състава му. Апаратурата, която се използва за тестване на състава и качеството на произведеното мляко, е изключително прецизна и работи с инфрачервени лъчи, но ключово значение има нейното калибриране. На методи за разрешаване на тази трудност при запазването на консистентност в състава и качеството на продукцията са посветени част от средствата и усилията в рамките на IoF2020.

Проследяване на произхода на животинските продукти
Разпределението на ресурсите в животновъдството не винаги е оптимално поради липса на ефективна логистика. Липсата на бизнес екосистеми и интегрирани вериги за доставки е една от основните причини за голямото количество отпадъци в следствие от производството на месо. Непрозрачните информационни потоци възпрепятстват доставката на продукти на правилното място в точния момент.

Всяка година около 20% от произведеното месо се изхвърля. Въпреки че в по-голямата част това се прави от крайните потребители, причините са свързани с цялата система за производство и доставка на животински продукти, като например лошо опаковане или лошо качество на самото месо. Използването на интелигентни технологии предлага възможности за идентифициране на тези причини и за подобряване на установените процеси на производство и доставка и по този начин за намаляване на количествата отпадъци. Интелигентното събиране и използване на данни е от ключово значение за установяването на това какво се произвежда и каква част от него в крайна сметка се изхвърля.

Постигането на прозрачност в реално време по цялата верига за производство и доставки също изгражда основата за създаване на гъвкави и адаптивни системи за производство. Наличието на по-подробни и надеждни данни, заедно с прогнозния анализ, позволяват оптимизиране на производствените активи в реално време, като по този начин позволяват гъвкаво планиране и контрол на процесите. Това предлага огромен потенциал за развитие на сектора за производство на месо, тъй като търсенето може да се колебае през различните сезони и през различни периоди. Операциите могат да бъдат подобрени още повече, когато животновъдите също споделят събраната информация с други заинтересовани страни като ветеринарни лекари, кланици, месопреработватели и производители на фуражи.

Потребителите все повече се интересуват от хуманното отношение към животните. Затова стопанствата все повече се фокусират върху възможността за проследяване на един продукт през цялата верига на производствения процес, за да може да се гарантира, че животните са отглеждани в добри условия. Такава система може да се изгради благодарение на развитието на технологиите за събиране и споделяне на данни. Във връзка с Целите за устойчиво развитие, с които много правителства се ангажират, потребителите разбират все повече за произхода на продуктите, които консумират, и техния екологичен отпечатък. Информационните и комуникационните технологии позволяват на правителствата и международните институции да демонстрират подобрения по отношение на екологичността и устойчивостта на хранителната промишленост, а на производителите – да изградят добрата репутация на своите марки продукти.

С подобряване на проследимостта на храните са свързани по-голямата част от базираните на блокчейн селскостопански решения. Някои китайски компании използват блокчейн за следене на доставките на свинско и говеждо месо, тъй като безопасността на храните е проблем в страната. По-бързо проследяване би могло да помогне за намаляване на времето за изземване на храна, което би намалило риска от хранителни отравяния или болести, свързани със замърсени продукти. Вече съществуват блокчейн платформи, съдържащи информация за ДНК на продуктите. Преди изпращането на продуктите се взима тъканна проба, а генетичния код се качва в платформата заедно с друга информация за животното. Когато вносителите и други участници по-нататък по веригата за доставки получават месото, те могат да го тестват и да потвърдят, че ДНК съвпада с тази, която са очаквали.

Пълноценно използване на данните и цялостно управление на стопанствата
Кибер инфраструктурата е важен компонент на селскостопанската инфраструктура. Тя улеснява всички фази на жизнения цикъл на данните, който включва събиране на данни от различни сензори и мрежи за наблюдение, организиране, управление и дългосрочно съхраняване на данни с цел бъдещо проучване. Част от този цикъл са също калибрирането на апаратурата и валидирането на използваните методи, анализ на данни и синтез, включващи интердисциплинарни изследвания за генериране и предоставяне на по-добра информация, както и визуализация и предоставяне на информация, проектиране на архитектури, както и форми за по-добро предаване на информация (например социални медии).

За да се създаде интелигентна ферма е необходима мрежова инфраструктура, която позволява да се свържат различни сензори и безжични устройства, използвани в мониторинга и дистанционното управление на съоръженията. Животновъдите могат да увеличат селскостопанското си производство чрез статистиката, моделите или прогнозите, получени от данни, анализирани от изкуствен интелект. Развитието на такива анализи благоприятства и развитието на автоматизацията и дистанционното извършване на определени задачи, като например храненето на добитъка или контрол на температурата в затворени помещения, където се намират животните. Благодарение на големия напредък на технологиите, в изследването на изкуствения интелект възниква нова насока на развитие – разпределен изкуствен интелект, базиран на полуавтономни компютърни системи. Това е опит да се разрешат проблеми, в които колективното поведение постига по-добри ефекти от индивидуалното. Основната цел е да се създаде платформа, която използва технология, позволяваща интелигентно и дистанционно управление на едно животновъдно стопанство. Едно от предимствата на мултиагентните системи е тяхната мащабируемост, тъй като те се състоят от модули. Това дава възможност да се включат нови функции, елементи и възможности много по-лесно, отколкото в една традиционна система.

Прецизното селско стопанство се определя като управление на земеделието и животновъдството, при което се използват принципи и технологии от инженерството. То се опитва да взима предвид данните за всяко отделно животно и обикновено се прилага при по-интензивното отглеждане на свине и птици и при млекопроизводството. За да се гарантира конкурентоспособност и дългосрочната продоволствена сигурност, е наложително да изградим устойчиви физически и кибер инфраструктури, които следва да помагат на стопанствата от следващо поколение чрез използване на модерни и иновативни технологии като средства за дистанционно управление, усъвършенствано анализиране на данни, сензори и роботика.

Въпреки че устройствата за интернет на нещата могат да изпращат сигнали в реално време, за да помогнат за повишаване на ефективността на стопанството, данните, предоставени с течение на времето, може би са най-полезният резултат от тази технология. Събирането на всички данни може да позволи на животновъдите да взимат решения, основани на по-пълно разбиране на всички аспекти от работата на стопанството. Моделите на поведение на стадото могат да доведат до разбиране на темповете на раждаемостта и производителността или причината за поява на заболяване. След като данните станат достъпни, ще бъде възможно дори да се приложи машинно обучение, за да се извлече от тях информация и познание за различни процеси, отвъд това, което може да се установи в следствие на обикновено наблюдение от персонала. В крайна сметка с отглеждането на добитъка ще продължават да се занимават хора, но интернет на нещата може да оптимизира и опрости много от операциите.

Има и много технически предизвикателства, които трябва да бъдат преодолени. Например, сегашната кибер инфраструктура е недостатъчно развита, тъй като капацитетът на интернет връзката е силно ограничен в много земеделски райони и лесно се претоварва от притока на много информация, свързана с прецизно земеделие и животновъдство. Инфраструктурата за позициониране на прецизното земеделско оборудване остарява и става все по-уязвима на влияния, които могат да заглушат сигнала или да го изменят по друг начин. Освен това инфраструктурата за обмен на данни е неподходяща за селското стопанство поради липсата на правилните механизми за защита на поверителността на данните. Най-добрата такава технология, а именно диференцираната поверителност, е неподходяща за селскостопански данни поради пространствено-времевия си характер. Много земеделски производители не са склонни да обменят данни, за да позволят изчислителни изследвания поради притеснения, свързани с юридическата страна на такъв обмен, застрахователните последствия, поверителността и други проблеми, които могат да възникнат, ако поверителността на данните не бъде гарантирана.