Ученые Донского государственного технического университета (ДГТУ) разработали ИИ‑подход для оценки стрессовых факторов и прогнозирования состояния утки‑кряквы. Эта технология использует анализ данных и алгоритмы и может помочь при восстановлении ее популяции.
Специалисты завершили исследование в рамках гранта РНФ на тему «Профилактика технологического стресса у утки кряквы на основе технологии искусственного интеллекта для восстановления ее популяции в естественной среде обитания» (номер проекта 24‑26‑00227). На его реализацию ежегодно в течение двух лет — с 2024-го по 2025 год — выделялось по 1,5 млн рублей.
Над проектом работали сотрудники кафедры «Биология и общая патология» — доцент Анна Фомина и преподаватель Наталья Кочеткова под руководством профессора Алексея Зеленкова, а также доцент кафедры «Информационные технологии» Павел Васильев.
Кряква — наиболее распространенный вид дикой утки, обитающей на водно‑болотных угодьях. По мнению ученых, эта птица — незаменимый элемент биоразнообразия, объект спортивной и промысловой охоты, поэтому восстановление ее популяции — важная экологическая задача. Для этого применяют дичеразведение с последующим выпуском птиц в естественную среду. Однако в искусственно созданных условиях птица испытывает технологический стресс. Это приводит к ухудшению иммунитета, повышению заболеваемости и снижению репродуктивной функции: у таких особей меньше яиц и хуже выживаемость птенцов. Ученые надеются, что разработанный подход обеспечит птице комфортные условия жизнедеятельности.
«Наш проект — это прекрасный пример междисциплинарных исследований, сочетающих зоотехнию, экологию, науку о поведении животных — этологию, а также современные ИT‑технологии. Он закладывает основу для принципиально новых высокотехнологичных методов сохранения биоразнообразия в мире, все более трансформируемом человеком», — подчеркнул профессор кафедры «Биология и общая патология» ДГТУ, руководитель проекта Алексей Зеленков.Метод экспертов ДГТУ включает три этапа:
1. Анализ поведения с помощью ИИ. Ученые применили технологию компьютерного зрения — видеокамеры для наблюдения за утками в условиях дичеразведения на ферме, а также алгоритмы машинного обучения (в том числе нейросети). Благодаря этому на видео можно автоматически распознать не просто утку, а ее конкретные поведенческие паттерны: позы, движения и действия, свидетельствующие о стрессе (замирание, резкий взлет, специфические позы тревоги, изменение активности, снижение времени кормления).
2. Профилактические рекомендации на основе данных. Специалисты при помощи ИИ в режиме реального времени сопоставили данные с устройств фиксации, создали детальную картину стресса и выявили точные пороговые значения стрессовых факторов.
3. Цифровое моделирование. На основе компьютерного зрения и машинного обучения эксперты распределили стада птицы по половозрастному составу — это позволило прогнозировать продуктивность и состояние здоровья.
По словам донских ученых, созданная база видеозаписей — это обширная информационная основа, которая пригодится для фундаментальных этологических исследований, обучения нейросетевых моделей и разработки образовательных программ в области ИИ для решения биологических задач.
«В целом новаторство специалистов ДГТУ в применении передовых технологий искусственного интеллекта (например, компьютерного зрения и машинного обучения, включая нейросети) сыграло решающую роль не просто для наблюдения, а для глубокой расшифровки поведения и состояния животных в реальном времени, — подчеркнул Алексей Зеленков. — Это переход от описательной экологии к прецизионной (то есть точной), где решения по охране и управлению популяциями принимаются на основе больших данных и объективных алгоритмических оценок».Экспериментальная апробация разработанной системы мониторинга прошла в поселке Веселый Ростовской области на базе дичефермы «Федеральный центр по изучению и воспроизводству охотничьих ресурсов». Специалисты выявляли различия в поведении уток при разных уровнях технологического стресса. Это необходимо для валидации системы, то есть оценки ее работоспособности в реальных условиях эксплуатации.
Ученые уверены, что эта работа найдет применение на фермах по выращиванию сельскохозяйственной и дикой птицы. Предполагается, что система мониторинга снизит воздействие технологического стресса на организм утки, положительно повлияет на состояние ее здоровья и продуктивность, а в целом повысит рентабельность промышленного птицеводства.
Исследование проведено в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (национальный проект «Молодежь и дети»).
