Виробники домашньої худоби стикаються з постійною проблемою контролю над поведінкою тварин на предмет ознак хвороби або травми.

Для вирішення цієї проблеми міждисциплінарна команда з Університету Небраски розробила прецизионную технологію, яка допомагає виробникам постійно контролювати тварин і використовувати отримані дані для поліпшення їх якостей. До складу групи входять інженери-електрики і комп'ютерники зі штату Небраска, а також вчені-зоологи, які розробили технологічну систему з використанням відеозапису свиней.

Система цілодобово обробляє відеоматеріали, отримані від тваринницьких комплексів і застосовує метод аналізу даних «машинне навчання», який використовує статистичні алгоритми, щоб допомогти комп'ютерних систем вдосконалюватися без явного програмування. Вона ідентифікує окремих свиней і надає дані про їх повсякденній діяльності, такої як їжа, питво і рух.

На підставі цих даних система також може оцінити, скільки важить кожна свиня і наскільки швидко вона зростає. «Наша система надає модель типової поведінки», - розповів Ерік Псота, доцент, професор електротехніки та обчислювальної техніки. «Коли тварина відхиляється від цього патерну, це може бути ознакою того, що щось не так. Це полегшує виявлення проблем, перш ніж вони стануть занадто великими, щоб їх можна було виправити ».

Команда створила свою систему, використовуючи мережі глибокого навчання, форму машинного навчання з мільйонами коефіцієнтів і параметрів. Щоб ідентифікувати свиней з усіх боків, мережі обробляють великі і маленькі зображення, повертають їх і іншим чином перетворюють.

Команда використовує вушні бирки, щоб допомогти з ідентифікацією, але прагне покладатися на унікальні фізичні характеристики, такі як форма вуха, зберігаючи продюсерам додаткову роботу по маркуванню. Хоча система була розроблена для ідентифікації свиней, її алгоритми можуть бути використані для інших видів домашньої худоби, таких як велика рогата худоба, коні, кози і вівці.