Yessenov University внедряет ИИ в сельское хозяйство

Yessenov University запускает амбициозный проект, направленный на внедрение интеллектуальных технологий в животноводство. Научная группа факультета "Компьютерные науки и искусственный интеллект" работает над созданием "Интеллектуальной системы для неинвазивного мониторинга физиологического состояния и поведенческих характеристик сельскохозяйственных животных". Проект возглавляет ассоциированный профессор Олег Иващук, а также участвует зарубежный профессор из Белгородского государственного национального исследовательского университета.

Цели и технологии проекта

Основной целью данного проекта является разработка цифровой платформы, которая будет использовать технологии компьютерного зрения, искусственного интеллекта и робототехники. Платформа обеспечит автоматизированный анализ физиологических и поведенческих параметров животных без необходимости физического контакта. Это особенно актуально для Мангистауской области, где сложные климатические условия и ограниченные кормовые ресурсы создают высокие производственные риски.

Разработка и результаты

В рамках проекта разрабатываются алгоритмы для обработки видеоданных, системы автоматической идентификации животных и создание их цифровых профилей. Методы анализа поведенческих паттернов будут использовать глубокие нейронные сети. Созданный программно-аппаратный комплекс будет интегрирован с мобильной робототехнической платформой и инфраструктурой обработки больших данных, что позволит в реальном времени анализировать тысячи наблюдений за животными.

Результаты проекта уже были протестированы в производственных условиях. В частности, разработан интеллектуальный кормораздатчик с модулем компьютерного зрения, внедрена стационарная система видеомониторинга на ферме, а также создана мобильная платформа для анализа состояния животных. Практическое применение этих технологий может привести к раннему выявлению заболеваний и снижению производственных затрат, что позволит перейти к модели управления, основанной на данных.

По итогам исследования были опубликованы четыре статьи в научных журналах, индексируемых в Scopus, получен патент на полезную модель в Казахстане и поданы две патентные заявки.