Os produtores de gado enfrentam o desafio constante de monitorar o comportamento dos animais quanto a sinais de doenças ou ferimentos.
Para resolver esse problema, uma equipe interdisciplinar da Universidade de Nebraska desenvolveu uma tecnologia de precisão que ajuda os fabricantes a monitorar constantemente os animais e a usar os dados para melhorar sua qualidade. O grupo inclui engenheiros elétricos e cientistas da computação de Nebraska, bem como cientistas zoológicos que desenvolveram um sistema tecnológico usando gravações em vídeo de porcos.
O sistema processa materiais de vídeo recebidos de fazendas de gado o tempo todo e usa o método de análise de dados de “aprendizado de máquina”, que usa algoritmos estatísticos para ajudar os sistemas de computador a melhorar sem programação explícita. Ele identifica porcos individuais e fornece dados sobre suas atividades diárias, como comida, bebida e movimento.
Com base nesses dados, o sistema também pode estimar quanto pesa cada porco e com que rapidez cresce. "Nosso sistema fornece um modelo de comportamento típico", disse Eric Psota, professor associado, professor de engenharia elétrica e de computadores. “Quando um animal se desvia desse padrão, pode ser um sinal de que algo está errado. Isso facilita a detecção de problemas antes que eles se tornem grandes demais para serem corrigidos. ”
A equipe criou seu sistema usando redes de aprendizado profundo, uma forma de aprendizado de máquina com milhões de fatores e parâmetros. Para identificar porcos de todos os lados, as redes processam imagens grandes e pequenas, as giram e as transformam.
A equipe usa etiquetas auriculares para ajudar na identificação, mas procura confiar em características físicas exclusivas, como o formato da orelha, preservando o trabalho adicional de rotulagem dos produtores. Embora o sistema tenha sido projetado para identificar porcos, seus algoritmos podem ser usados para outros tipos de animais, como gado, cavalos, cabras e ovelhas.
