Систему распознавания скота с применением ИИ разрабатывают ученые Казахстана

Ученые Казахстана демонстрируют достижения цифровых технологий в сельском хозяйстве. Они ведут разработки моделей автоматизированных систем в животноводстве и растениеводстве, сообщает агентство АПК Новости.
 
Постдокторант Айгуль Мейрманова реализует модель разработки автоматизированных систем распознавания крупного рогатого скота с применением Искусственного Интеллекта. Делает это она на  основе проекта «Модель принятия ИИ предприятиями зернового рынка в целях обнаружения и предотвращения мошенничества в электронной коммерции» по грантовому финансированию исследований молодых ученых по проекту «Жас ғалым» на 2024-2026 годы.
 
«В проекте применяются алгоритмы YOLOv5, ArcFace и Paddle OCR для обнаружения и распознавания отдельных характеристик КРС, таких как голова, морда и ушные бирки, что позволит достичь высокой точности в идентификации объектов. Методология HDM используется для структурированной оценки различных алгоритмов, учитывая критерии, такие как точность, стоимость и простота интеграции. Такой подход позволит определить наиболее подходящие модели для конкретных задач, оптимизируя систему для реальных условий», - рассказала ученый.
 
По ее словам, правильный учет и идентификация животных играют важную роль в государственной системе субсидирования животноводов.
 
Система может обеспечить точный и неподдельный учет количества животных на ферме, что позволяет государству предоставлять субсидии более прозрачно и обоснованно, избегая фальсификаций. За счет точного подсчета фермеры могут избежать ситуаций, когда выделенные субсидии либо не соответствуют численности скота, либо не могут быть получены из-за ошибок в документации. Это также помогает государственным органам сократить случаи мошенничества, исключая «двойные» записи или подделки данных о численности скота.
 
«Благодаря автоматизированному учету, данные о поголовье становятся прозрачными и легкими для проверки. Это особенно важно для органов, которые занимаются распределением субсидий: они получают доступ к достоверной информации о каждом животном на ферме. Например, если фермер получает субсидию за конкретное количество голов скота, система идентификации КРС с электронными платежами позволяет контролирующим органам проверять правильность выплат, исключая возможность злоупотреблений и фиктивных сделок», - отметила ученый.
 
Между тем, научный сотрудник НИЦ AgroTech и докторант ЕНУ им. Л.Н. Гумилева Куаныш Бакиров рассказал о возможностях применения IoT-сенсоров для мониторинга состояния сельскохозяйственных культур, а также для контроля за климатическими условиями на фермах. В связке с облачными вычислениями и аналитическими платформами, такими как Microsoft Azure, такие решения позволяют не только собирать, но и анализировать данные, что значительно улучшает процессы принятия решений и управления ресурсами.
 
PhD и ассоциированный профессор КазАТИУ Курмет Байбусенов рассказал об использовании цифровых технологий в мониторинге фитосанитарной безопасности, а именно в прогнозировании и борьбе с саранчовыми вредителями, которые позволяют с помощью цифровых систем отслеживать и прогнозировать распространение вредителей, что позволяет оперативно реагировать и минимизировать ущерб для сельхозкультур.