Команда ученых Российского государственного аграрного университета МСХА имени К.А. Тимирязева приступила к выездному этапу испытаний системы предиктивной диагностики хромоты и оценки физического состояния крупного рогатого скота. Исследования проходят на производственных площадках агрохолдинга «Агроэко» в Воронежской области.
Основная задача текущего этапа — апробация алгоритмов в реальных условиях промышленного животноводства. Специалисты оценивают точность технологических решений и корректируют параметры моделей на основе живых данных. Параллельно ведется сбор новых датасетов для расширения базы данных проекта. Формирование таких массивов непосредственно на действующем предприятии критически важно для повышения устойчивости работы искусственного интеллекта.
«Переход от лабораторных моделей к работе в реальном производственном секторе — это критическая точка для любого ИТ-проекта в агросфере. Наша система базируется на технологиях компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Полевые испытания на мощностях крупных партнеров позволяют нам обучать нейросети на уникальных массивах данных, добиваясь максимальной точности в прогнозировании состояния здоровья животных и их племенной ценности», — отметила директор Центра «Институт цифровой трансформации АПК» Анастасия Греченева.
Разрабатываемый цифровой инструмент позволит выявлять признаки хромоты у животных на ранних стадиях и проводить объективную оценку телосложения. Внедрение таких методов анализа данных в практику АПК станет шагом в цифровизации отечественного животноводства и повышении его экономической эффективности.
Проект реализуется в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (нацпроект «Молодежь и дети»).
