CattleEye - nadzire stoku i javlja farmeru svaku promjenu

Kako raste svjetska populacija, tako se povećava i potražnja za hranom, a poljoprivrednici pokušavaju pronaći nove načine za povećanje svoje proizvodnje. Međutim, održiva proizvodnja mlijeka nije samo pitanje uzgoja većeg broja životinja. Budući da zakonodavstvo ograničava emisije štetnih plinova u stočarstvu, budućnost mljekarstva leži u povećanju učinkovitosti, a ne u širenju uzgoja.

Kako piše dairyglobal, Terry Canning, suosnivač i izvršni direktor tvrtke CattleEye, dobro razumije ove izazove - odrastao je na mljekarskoj farmi u Sjevernoj Irskoj te studirao inženjerstvo i proveo 9 godina radeći u telekomunikacijama i računarstvu.

U budućnosti manje goveda zbog stakleničkih plinova: Jedino rješenje ekstenzivan uzgoj? 

Još 2004. godine svoje je znanje primijenio na stočarsku industriju i osnovao FarmWizard, a 2015. godine ga je prodao grupi Wheatsheaf. U ožujku prošle godine je odlučio zauzeti novi pristup praćenju stoke.

"Moje prethodno poslovanje uključivalo je da ljudi tek bilježe podatke o stoci pomoću aplikacija, a nisu mogli snimati njihove kretnje", objašnjava Canning. "Ono što želim učiniti s CattleEyeom je omogućiti i tu opciju, automatski, bez da farmer mora biti uključen", dodaje.

Kako funkcionira platforma?

CattleEye tehnologija koristi najnovija dostignuća u industriji. "Alati poput Amazon Webservice i boljih mogućnosti računalstva "u oblaku" omogućuju nam da razvijemo umjetnu inteligenciju koja se može koristiti video analitikom”, nastavlja on.

Ovaj je koncept napredovao kad je Canning naišao na suosnivača Adama Askewa, koji je proveo 12 godina radeći s istom vrstom tehnologije u otkrivanju raka. Prikupili su oko milijun eura ulaganja. “Kad smo započeli s radom, radili smo na vrlo maloj farmi od samo 90 krava koristeći puno kamera koje su 'učile' kako raditi. Sada nadgledamo 11.000 krava”, dodaje.

Digitalna poljoprivreda, što je to uopće?

"Snimamo puno videozapisa i sastavljamo rezultate, što rade veterinari koji odlaze na farme kako bi ocjenjivali krave. Te podatke zatim koristimo za izradu naših 'neuronskih' mreža. One se uspoređuju sa snimcima krava, izvlače podatke, identificiraju ih i nude uvid u čimbenike kao što su mobilnost i tjelesno stanje“, pojašnjava on."Primjerice, sustav može upotrijebiti video za rano prepoznavanje šepanja krava. Ako krava zapne preko praga, kreira se upozorenje koje se zatim šalje na farmerov mobitel ili njegov softverski sustav”, objašnjava Canning.

Korištenje jednostavnih sigurnosnih kamera

"Zbog koronavirusa bilo je teško otići i posjetiti neke od pilot farmi, no shvatili smo da bi farmeri mogli sami postaviti kamere koje mogu kupiti na Amazonu”, kaže Canning pojasnivši kako u svom poslu koriste kamere od 120 eura. "Savjetujemo gdje ih smjestiti, a zatim se kamera poveže s oblakom“, tvrdi on te dodaje da umjetna inteligencija (AI) tada počinje učiti, pronalaziti krave i stjecati uvide o njima, a tada se informacije dostavljaju stočaru.

Ogrlice za upravljanje govedima apsurd ili komercijalna stvarnost?

“Smatramo da će nam AI dati druge uvide za koje još ni sami ne znamo. Prikupit ćemo podatke, a to će nam omogućiti da povežemo druge stvari koje mogu poboljšati zdravlje i dobrobit muznih krava“, zaključuje Canning.