Digitální technologie u prasat
Aplikace digitálních technologií u prasat
Mnoho
digitálních technologií, které již existují, lze přizpůsobit pro chov prasat a použít
je pro monitorování životních funkcí, tělesné teploty, zvuků a hlasů, chování, hmotnosti,
krmení, a dokonce i pro rozpoznávání prasat podle obličejů nebo chůze. Aplikace
technologií, které mohou připravit cestu pro precizní chov a digitální farmu,
jsou uvedeny níže.
Životní funkce
Základní životní funkce,
zejména srdeční tep a frekvenci dýchání, lze měřit pomocí široké škály
nositelných, implantovatelných a externích (vzdálených) senzorů.
Nositelné,
pulsní a piezoelektrické senzory, stejně jako elektrokardiogram (EKG),
auskultace a ultrazvuk jsou považovány za vysoce stresové metody kvůli fixaci
zvířete a potřebě těsného kontaktu s jeho kůží. Implantovatelné senzory (bio-senzory)
mohou provádět měření vitálních funkcí u volně se pohybujících zvířat, avšak i
přesto, že jsou přesné, způsobují zvířatům značnou bolest v důsledku
chirurgického zákroku při zavedení nebo uložení senzoru do těla.
Existují
sice některé metody nižší úrovně stresu, jako je použití senzorů vlhkosti k
měření životních funkcí, ale nutnost konkrétního místa a nemožnost vzdáleného
monitorování, je činí méně žádoucími. V neposlední řadě existuje také možnost
sledování srdečního tepu a dechové frekvence zvířat z pohybů hrudníku a těla
pomocí kamer spolu s dalšími technologiemi (např. snímání založené na radiofrekvenční
identifikaci).
Umělá inteligence a strojové učení jsou spíše o
posílení lidského úsilí než o jeho nahrazení
(foto Hayana Fernanda)
Tělesná teplota
Tělesná
teplota, jako jeden z nejkritičtějších zdravotních ukazatelů, je rozdělena do
tří různých tříd na základě tělesné zóny, ve které se měří: teplota tělesného
jádra, střední periferní a periferní teplota. K měření teploty jádra je nutná
blízkost hlavních orgánů, čehož lze dosáhnout vaginálními, rektálními,
tympanickými, vaskulárními, intraperitoneálními nebo trávicími senzory. Měření
střední periferní teploty mezi jádrem a kůží vyžaduje implantaci mikročipů
intramuskulárně nebo více než dva centimetry do hloubky pod kůži. Externí
měření jsou méně spolehlivá, kvůli vazodilataci a vazokonstrikci, ale také
kvůli externím zdrojům tepla, jako je tepelná lampa. Externí měření však nabízí
nejméně bolestivé metody pro zvířata, takže je rozumné měřit periferní teplotu
kůže, oka, ucha, vemena nebo nohy zvířete.
Pro
měření tělesné teploty u prasat jsou často využívány nositelné senzory.
Například digitální teploměr spolu s identifikačním štítkem na uchu lze použít k
měření tělesné teploty a také vztahu mezi tělesnou teplotou a účinností krmení
prasat. Pro záznam teploty jádra byly u prasat experimentálně použity senzory
implantované 5 cm pod kůži v blízkosti ucha. Avšak obecně jsou tyto techniky
pro prasata, a zvláště pro novorozená selata, značně stresující. Dnes existují
také mimotělní senzory na bázi infračerveného záření pro měření tělesné
teploty, jako jsou termografické kamery (infračervené kamery) a pasivní
infračervené senzory (PIR senzory). Jedná se o neinvazivní a méně stresující
metody vzdáleného sledování tělesné teploty zvířat.
Výsledky
experimentů ukázaly, že prase s vyšší tukovou izolací může mít nižší teplotu
kůže, což nutně neznamená, že má nižší tělesnou teplotu (teplotu jádra). Proto bylo
navrženo měřit jak kožní (periferní) teplotu, tak množství tělesného tuku, aby
bylo možné přesně určit tělesnou teplotu. U selat je to však jiné, kvůli menšímu
obsahu tuku i srsti, mají čerstvě narozená selata téměř stejnou teplotu kůže ve
srovnání s teplotou tělesného jádra.
Zvuky a hlasy
Zvukové
detektory a zvukové senzory (mikrofony) mají velký význam pro detekci
jakýchkoliv stresových zvuků nebo křiků neinvazivním a pro prasata šetrným
způsobem. Použití zvířecí vokalizace k detekci a lokalizaci bylo a je rozsáhle zkoumáno.
Za zmínku stojí, že detektor zvuku může být zabudován do nositelného senzoru
nebo umístěn ve stáji. Avšak u nositelných senzorů může být zaznamenaný zvuk
extrémně ovlivněn pohybem zvířat a vzájemnými interakcemi.
V
mnoha studiích bylo chování prasat hodnoceno podle zvuků, které vydávají. V jedné
studii byl vyvinut software pro sledování vzorců vokalizace pomocí
elektronického mikrofonu a byly analyzovány odlišné úrovně stresu a jim
přisuzované vokalizace s přihlédnutím k různým úrovním hluku. V četných studiích
byla zvuková data analyzována za účelem zjišťování různých abnormalit (např.
kousání ocasů, zalehnutí selat).
V četných studiích byla zvuková data analyzována za
účelem zjišťování kousání ocasů nebo zalehnutí selat (foto Mark Stebnicki)
Chování
Monitorování
chování zvířat (držení těla, aktivita a chůze) lze provádět pomocí různých
snímacích technologií, aby se dosáhlo smysluplných nepřetržitých informací o jednotlivém
zvířeti. Nositelné senzory mohou být široce využívány v bezdrátových
sítích (WSN) spolu s dalšími technologiemi k monitorování znaků chování.
Například cloudový systém řízení chovu zvířat založený na internetu věcí (IoT)
umožňuje farmáři sledovat informace o identifikaci, fyziologii, chování zvířat
a parametry prostředí přímo na mobilním telefonu.
Akcelerometry
spolu s kamerami byly experimentálně nainstalovány na hřbety prasnic pro
sledování jejich držení těla během porodu. Ukázalo se, že zalehnutí selat lze
rozpoznat pomocí akcelerometru, jelikož lze zjistit, kdy prasnice leží a kde se
tato konkrétní prasnice nachází. Nositelné senzory jsou také široce využívány
pro rozpoznávání chůze a detekci kulhání.
Samotnou
kameru lze použít ke sledování různých znaků chování zvířat. Existuje několik
možností, jak změřit držení těla prasat pomocí kamer. Některé dřívější práce
prokázaly, že je dokonce možné provádět rozpoznávání polohy pomocí jednoduchých
2D kamer.
I
když technologie založené na infračerveném záření, jako je PIR, byly původně
zavedeny pro měření teploty, lze je použít pro rozpoznávání aktivity. PIR
senzory obecně detekují jakékoli změny a variace v infračerveném záření
vyzařovaném z těla zvířete v důsledku tělesné teploty. Zajímavé je, že
použitelnost PIR senzorů pro sledování chování a aktivit selat byla
experimentálně testována již před 25 lety a s jejím používáním je spojeno
několik výhod, jako je nízká cena, vysoký výkon a snadná ovladatelnost.
Robustní
detekci a sledování více prasat v náročných podmínkách umožňují detektory
založené na konvoluční neuronové síti (Zhang et al., 2019).
Hmotnost a velikost těla
Obecně
se hodnocení chůze, hmotnosti a tělesného stavu prasat provádí přímým
pozorováním ošetřovatelem. Tento přístup je však časově náročný a navíc metody,
při kterých je zvíře nuceno stát nehybně v určité poloze, např. na váze, mohou
způsobit velký stres. Existují neinvazivní nebo méně invazivní metody pro
hodnocení chůze a hmotnosti na základě dopadu drápů na povrch se senzory. U
prasat se v současnosti používají k analýze chůze a rozložení tlaku drápů tlakové
podložky, aby se zjistilo možné kulhání. Zdá se, že jde o nejméně invazivní
dostupnou metodu, i když vyžaduje, aby zvířata stála nebo chodila na konkrétním
místě ve stáji. Lze také použít další podobné technologie, jako jsou senzory na
bázi optických vláken.
Pro
hodnocení chůze, hmotnosti a tělesné kondice prasat lze využít kamerové snímání
spolu se statistickým modelováním a analýzou obrazu, kdy se pomocí sady
fotografií vytvoří 3D konstrukce těla prasat. Nedávno začali vědci zkoumat
LIDAR pro morfometrická měření a odhad hmotnosti, protože tato technologie
umožňuje přesné měření ve třech rozměrech.
Krmení
Zařízení
internetu věcí (IoT) vybavená počítačovým viděním dokážou zaznamenat vzorce
pití a krmení prasat, což farmářům poskytne užitečné informace. Senzory
pomáhají v tomto procesu sledováním spotřeby krmiva ve dne i v noci, aby
sledovaly chování prasat a zjišťovaly anomálie. Pomocí dat zpracovaných
systémem umělé inteligence mohou farmáři rozpoznat prasata s neobvyklými
stravovacími návyky, které mohou být známkou behaviorálních nebo zdravotních
problémů. Kromě toho mohou nashromážděná data použít k odhalení vztahů mezi
konkrétním krmivem a hmotností a zdravím prasat.
Rozpoznávání obličeje a barvy kůže
Probíhají
výzkumy na rozpoznávání obličeje prasat pro účely identifikace. Například v jedné
práci dokázali autoři pomocí fotografií (kamery) a konvoluční neuronové sítě
(ConvNet) rozlišit 10 různých obličejů prasat. Navíc lze pomocí kamery neustále
sledovat a vyhodnocovat výrazy obličeje a barvu kůže, které indikují pohodu prasat.
V jiném projektu autoři hodnotili pomocí kamery a obrázků míru bolesti na
základě výrazu obličeje selat.
Hansen et. al (2018) dokázali pomocí fotografií a
konvoluční neuronové sítě rozlišit 10 různých obličejů prasat.
Digitální farma
Inteligentní
digitální technologie jsou klíčovou alternativou pro řízení farem po celém
světě, protože snižují pracovní zátěž manažerů a dalších zaměstnanců farmy.
Umělá inteligence je vhodná a účinná technologie pro chov hospodářských zvířat,
optimalizuje využití zdrojů a efektivitu, zabezpečuje nasycení rozšiřující se
světové lidské populace a do značné míry řeší problém nedostatku zdrojů. Obecně
jsou digitální technologie, resp. umělá inteligence a strojové učení, spíše o
posílení lidského úsilí než o jeho nahrazení. Díky novým agrotechnickým
společnostem, které vyrábějí stále dostupnější technologie nemusí být digitální
farma vzdálenou budoucností.
