Инновации в животноводстве: Yessenov University разрабатывает систему для мониторинга здоровья сельскохозяйственных животных

Yessenov University реализует научный проект, в рамках которого создается "интеллектуальная система для неинвазивного мониторинга физиологического состояния и поведенческих характеристик сельскохозяйственных животных". Это позволит значительно улучшить управление животноводством, раннее выявление заболеваний и снижение производственных затрат.

Yessenov University активно работает над новым научным проектом, который нацелен на создание интеллектуальной системы для мониторинга здоровья сельскохозяйственных животных. Эта инициатива включает в себя разработку технологии, способной неинвазийно анализировать физиологическое состояние и поведенческие характеристики животных.

Проект реализуется факультетом "Компьютерные науки и искусственный интеллект" с участием зарубежного профессора из Белгородского государственного национального исследовательского университета. Под руководством ассоциированного профессора Олега Иващука команда стремится создать цифровую платформу, использующую компьютерное зрение и искусственный интеллект для автоматизированного анализа данных.

Актуальность и цели исследования

Актуальность данного исследования обусловлена сложными климатическими условиями Мангистауской области и высокими рисками в животноводстве. В таких условиях раннее выявление заболеваний и управление на основе данных становятся критически важными для устойчивого развития отрасли. Проект включает в себя разработку алгоритмов для обработки видеоданных и автоматической идентификации животных.

Система будет интегрирована с мобильной робототехнической платформой и инфраструктурой обработки больших данных. Это позволит анализировать тысячи наблюдений в день, отслеживая изменения в поведении и физическом состоянии животных.

Практическое применение и результаты

В рамках проекта уже были разработаны и протестированы несколько решений, включая интеллектуальный кормораздатчик и стационарную систему видеонаблюдения. Также создана мобильная платформа для анализа состояния животных. Практическая значимость работы заключается в возможности раннего выявления заболеваний и оптимизации производственных затрат.

По результатам исследования опубликованы четыре статьи в международных научных журналах, а также получен патент на полезную модель. Две дополнительные патентные заявки находятся в процессе рассмотрения.