Ученые Проектного института цифровой трансформации АПК (лаборатория VR) Российского государственного аграрного университета — МСХА имени К. А. Тимирязева разработали виртуальный тренажер для выполнения линейной экстерьерной оценки крупного рогатого скота (КРС). Это решение должно повысить качество подготовки будущих бонитеров и специалистов зоотехнического профиля.
Линейная экстерьерная оценка — это стандартизированная методика описания и измерения ключевых статей животного по установленным шкалам и правилам промеров. Она применяется в племенной работе и управлении стадом: помогает корректно отбирать животных, формировать селекционные группы, прогнозировать продуктивность и поддерживать устойчивые показатели в молочном и мясном животноводстве.
По словам ученых, для агропромышленного комплекса точность такой оценки принципиально важна, поскольку она влияет на эффективность селекционных программ и экономику хозяйств.
«В реальных условиях начинающим специалистам сложно выполнять промеры: животное может двигаться, менять стойку, реагировать на человека и окружение, а определение точных анатомических ориентиров требует опыта и уверенной техники, — рассказывает директор института Анастасия Греченева. — VR-тренажер позволяет отрабатывать базовые навыки без стресса для животного и без рисков для обучающегося с возможностью многократного повторения и разбором типовых ошибок».
Виртуальная корова в VR-тренажере воспроизводит поведение настоящего животного: она двигается, меняет положение корпуса и конечностей, что усложняет определение нужной точки для промера и приближает обучение к реальным производственным ситуациям. Такой подход помогает студентам «поставить руку» и сформировать профессиональный алгоритм действий еще до начала работы на ферме.
Отдельным направлением развития для этой разработки является использование результатов работы тренажера в качестве цифрового источника данных. Помимо методики подготовки специалистов для ручной бонитировки, VR-среда способна формировать массив синтетических данных на основе 3D-моделей коров — параметризованные варианты экстерьера, разметку точек промеров, сценарии поз, движений и условий наблюдения.
Все это создает базу данных и основу для последующего обучения моделей искусственного интеллекта — в частности, для автоматизированного распознавания экстерьерных признаков, определения ориентиров и поддержки принятия решений в племенной работе.
По словам ученых, работа будет продолжена. В планах у разработчиков — расширять сценарии обучения, повышать реалистичность поведенческих моделей и внедрять инструменты контроля за прогрессом обучающихся. Также будут сформированы унифицированные наборы синтетических данных для перспективных AI-моделей в животноводстве.
Проект реализуется в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (национальный проект «Молодежь и дети»).
