Stočari se suočavaju sa stalnim izazovom praćenja ponašanja životinja zbog znakova bolesti ili ozljeda.
Da bi riješio taj problem, interdisciplinarni tim sa Sveučilišta u Nebraski razvio je preciznu tehnologiju koja pomaže proizvođačima da neprestano prate životinje i koriste podatke za poboljšanje njihove kvalitete. Skupina uključuje inženjere elektrotehnike i računalne znanosti iz Nebraske, kao i zoološke znanstvenike koji su razvili tehnološki sustav koristeći video snimke svinja.
Sustav svakodnevno obrađuje video materijale dobivene od stočarskih farmi i koristi analizu podataka „strojnog učenja“, koja koristi statističke algoritme kako bi se računalni sustavi poboljšali bez eksplicitnog programiranja. Identificira pojedine svinje i daje podatke o njihovim svakodnevnim aktivnostima, kao što su hrana, piće i kretanje.![](http://img.tomahnousfarm.org/img/ferm-2020/16019/image_mtzwVeg5SycKiw14B406Z.jpg)
Na temelju tih podataka, sustav također može procijeniti koliko svaka svinja teži i koliko brzo raste. "Naš sustav pruža model tipičnog ponašanja", rekao je Eric Psota, izvanredni profesor, profesor elektrotehnike i računalnog inženjerstva. "Kad životinja odstupi od ovog uzorka, to može biti znak da nešto nije u redu. To olakšava otkrivanje problema prije nego što postanu preveliki za popravljanje. "
Tim je stvorio svoj sustav koristeći mreže dubokog učenja, oblik strojnog učenja s milijunima faktora i parametara. Za prepoznavanje svinja na svim stranama, mreže obrađuju velike i male slike, rotiraju ih i na drugi način transformišu.![](http://img.tomahnousfarm.org/img/ferm-2020/16019/image_TZhF7tolcl.jpg)
Tim koristi ušne oznake za pomoć u prepoznavanju, ali nastoji se osloniti na jedinstvene fizičke karakteristike poput oblika uha, a proizvođačima zadržava dodatni rad na označavanju. Iako je sustav dizajniran za identificiranje svinja, njegovi se algoritmi mogu koristiti za ostale vrste stoke, poput goveda, konja, koza i ovaca.