Автоматизация животноводства с помощью ИИ

Freepik.com

Перспективы внедрения в России

Каждый год из-за болезней и неправильного ухода фермеры теряют около 20% всей продукции животноводства, потери обходятся животноводам примерно в $300 млрд в год, оценила ассоциация Health for animals. Это значит, что значительная часть мяса, молока и других продуктов просто не доходит до потребителя. На помощь аграриям, которых не устраивает такая ситуация, могут прийти решения на основе искусственного интеллекта (ИИ). 

Зачем животноводству ИИ

Искусственный интеллект играет ключевую роль в цифровизации животноводства, предоставляя фермерам эффективные инструменты для повышения продуктивности и снижения операционных рисков. Системы компьютерного зрения выполняют функцию интеллектуального наблюдения, позволяя круглосуточно контролировать состояние поголовья без необходимости использования носимых датчиков и постоянного участия персонала. Такие решения обеспечивают автоматический анализ поведения животных, оценку их физического состояния, выявление признаков заболеваний на ранних стадиях, а также мониторинг отклонений в повседневных процессах, включая доение, кормление и перемещения. Интеграция ИИ в производственные процессы способствует оперативному принятию управленческих решений, повышает биобезопасность и снижает затраты на обслуживание фермы. В условиях растущего спроса на продовольствие и ужесточения ветеринарных требований такие технологии становятся неотъемлемой частью агробизнеса.

По данным European Commission (JRC), 93% фермеров в ЕС используют хотя бы один ИТ-инструмент в своей деятельности, 83% применяют технологии, связанные с животноводством (например, автоматические кормушки, мониторинг здоровья животных). При этом 76% ожидают экономической выгоды от цифровизации, 72% — экологической, а 67% — социальных улучшений. По данным отчета Market Growth Reports, мировой рынок прецизионного животноводства продолжает демонстрировать устойчивый рост — с $2,99 млрд в 2024 году он может достичь $4,86 млрд к 2033-му при среднем темпе роста около 5,2% в год. Одним из ключевых драйверов этого рынка остается внедрение искусственного интеллекта и автоматизированных систем в управление животноводческими фермами. В частности, на фермах уже используется более 39 тыс. «умных» сенсоров для мониторинга здоровья животных, свыше 32 тыс. роботизированных доильных установок, а также 9,5 тыс. систем точного кормления, которые позволяют экономить до 4% кормов ежегодно. В птицеводстве более 15 тыс. ферм применяют тепловизоры и видеоаналитику на базе ИИ, что помогает снизить смертность поголовья на 15%. Лидерами по внедрению остаются США и страны Европы, где технологии применяются преимущественно на крупных фермах с высоким уровнем автоматизации.

Представленные данные свидетельствуют, что цифровые технологии становятся системным фактором, определяющим вектор развития современного сельского хозяйства.

Решения ИИ в животноводстве:

• Автоматические кормушки с ИИ
  

Они предназначены для индивидуального обеспечения каждого животного точно дозированным кормом. Благодаря сенсорам и алгоритмам, решение на базе ИИ адаптирует порции в режиме реального времени, учитывая возраст, вес, физиологическое состояние и продуктивность животных. Это не только повышает точность кормления, но и значительно снижает потери.

Кейс: на «умной» молочной ферме в Дании в рамках проекта SmartFeeding удалось снизить потери корма на 15% и увеличить надой на 12% за счет автоматической корректировки рациона в реальном времени.

• Видеоаналитика для оценки животных
  

Камеры фиксируют изображения в реальном времени, а алгоритмы обрабатывают полученную информацию для выявления ключевых параметров: активности, походки, положения тела, признаков болезни, стресса или отклонений от нормы. 

Например, системы компьютерного зрения с ИИ могут анализировать видеоизображения животных в доильных проходах или селекционных воротах без носимых устройств, выявляя признаки хромоты, изменения упитанности и поведения. Это позволяет выявлять заболевания на ранней стадии, корректировать доильный процесс, что снижает падеж и повышает удой с высокой точностью.

Кейс: компания AnimalEyeQ из США внедрила систему видеоаналитики для мониторинга поведения и здоровья крупного рогатого скота. С помощью ИИ платформа отслеживает кормление, положение тела и поведение животных, что позволяет выявлять болезни до появления клинических симптомов. В результате точность подсчета животных достигла 98%, эффективность выявления агрессии — 95%, раннего обнаружения заболеваний — 85%. Внедрение системы снизило травматизм животных на 40% и сократило затраты на ручной труд на 60%.

• Роботы-зоотехники на птицефабриках
  

Это автоматизированные системы с модулями видеоаналитики, предназначенные для мониторинга условий содержания птицы в реальном времени. Решение повышает точность контроля, снижает влияние человеческого фактора и способствует улучшению продуктивности и биобезопасности. 

Кейс: робот-зоотехник, оснащенный системой видеоаналитики, который перемещается по цехам, аэрирует подстилку, картирует павших птиц, а также передает данные о микроклимате в удаленный центр управления. Это снижает контакт человека с птицей, минимизирует биориски, снижает падеж и позволяет птице достигать плановых кондиций с меньшими потерями.  

• Интеллектуальные линии вакцинации
  

Эти системы позволяют одновременно вводить до четырех вакцин (три внутримышечно, одну — аэрозольно), автоматизируют обработку игл и их стерилизацию. Такая технология снижает стресс животных, сокращает участие человека и обеспечивает высокое качество процедуры.

Кейс: на одном из предприятий внедрение линии вакцинации позволило сэкономить до 9 тыс. человеко-часов и 4-5 млн руб. в год для одного устройства, при этом повысив продуктивность птицы и качество вакцинации.

• Видеоаналитика для сортировки и анализа дефектов яиц
  

Система видеодетекции сканирует яйца на конвейере со всех сторон (360°), автоматически находя дефекты — трещины, загрязнения, сколы и другие повреждения. Технология заменяет ручной осмотр, делая проверку быстрее, точнее и снижая риск повреждения яиц.

Использование компьютерного зрения для видеодетекции яиц позволяет сканировать продукцию на конвейере со всех сторон и автоматически выявлять дефекты: пух, пыль, перо, меланж, помет, мочекислые испражнения, трещины, сколы и деформации. Это повышает точность контроля, позволяет снизить заболеваемость и падеж птицы, а также увеличивает производительность.

Кейс: одно из предприятий Липецкой области сумело ускорить темпы сортировки яиц в два раза благодаря внедрению нового сортировочного устройства, работающего на базе искусственного интеллекта.

• Автоматизация учета и инвентаризации животных
  

Видеосистемы с ИИ позволяют автоматически идентифицировать животных, отслеживать их поведение, физическое состояние и обновлять данные склада на ферме. Точность идентификации достигает 99% на тестовых выборках, что облегчает управление поголовьем и минимизирует ошибки учета. Эти технологии полезны и для животных, так как сокращают стресс и необходимость физического вмешательства при взвешивании и мониторинге, что способствует их лучшему самочувствию и комфорту.

• Неинвазивное взвешивание и мониторинг физиологических состояний
  

Технология, которая автоматически измеряет вес и контролирует физиологическое состояние животных без прямого контакта и стресса. Используются специальные датчики и видеоаналитика, позволяющие получать точные данные в реальном времени. Это повышает комфорт животных, снижает риск ошибок и травм, а также позволяет своевременно выявлять отклонения в здоровье для быстрого реагирования. Например, ИИ и видеометрики позволяют обнаруживать наступление овуляции или родов по визуальным и поведенческим признакам. Это особенно важно как с точки зрения благополучия животного, так и точности разведения. 

Кейс: на предприятии «Камский бекон» внедрили систему компьютерного зрения, которая по видеозаписям анализирует походку животных и выявляет хромоту на ранних стадиях. Это помогает ветеринарам оперативно реагировать и предотвращать снижение продуктивности стада.

Эффективность решений на базе ИИ

Внедрение видеоаналитики в агропромышленном секторе может приносить ощутимый экономический эффект за счет повышения операционной дисциплины и снижения рисков. Рассмотрим на примере производителя молочной продукции с задачей по контролю качества выполнения процедур доения с использованием видеоаналитики. Согласно установленному регламенту, сотрудники должны строго соблюдать последовательность операций при доении. Нарушения этого порядка могут привести к заболеванию животных и, как следствие, снижению удоев. Например, один доильный зал обслуживает 338 голов. В таком случае, по предварительной оценке потенциального экономического эффекта от внедрения системы, годовой объем производства молока составит порядка 2366 т (из расчета 7 т на одну корову в год). При условии, что внедрение системы позволит повысить эффективность всего на 2-5%, это даст дополнительный доход в размере 3,7-9,4 млн руб. в год (при отпускной цене 79 руб./кг). На уровне одного зала эффект небольшой, но при масштабировании модели на все доильные залы (например, шесть залов), совокупный экономический эффект составит порядка 22,4-56,1 млн руб. в год. Таким образом, при тиражировании решения и полной автоматизации процессов заказчику может быть выгодно инвестировать сопоставимые суммы в систему.

Проблемы и перспективы внедрения ИИ в животноводстве в России

Внедрение современных ИИ-технологий в российское животноводство сталкивается с рядом серьезных препятствий. Во-первых, высокие первоначальные затраты на закупку оборудования, программного обеспечения, обучение персонала и техническую поддержку создают значительную финансовую нагрузку, особенно для малых и средних хозяйств. Во-вторых, многие фермерские предприятия пока не имеют необходимой цифровой инфраструктуры, а также испытывают дефицит квалифицированных специалистов, способных эффективно работать с новыми технологиями. Наконец, важным фактором является сопротивление изменениям среди сотрудников, которое часто связано с недоверием к инновациям и страхом перед новыми процессами, что замедляет темпы внедрения.

Тем не менее, несмотря на эти вызовы, перспективы использования ИИ в животноводстве остаются весьма многообещающими. Современные технологии способны существенно повысить эффективность производства, снизить затраты и риски, а также улучшить качество и безопасность продукции. 

Перспективы внедрения в России

• Экономическая эффективность
  Снижение затрат на рабочую силу, повышение продуктивности, уменьшение падежа и ветеринарных расходов, а также повышение продуктивности. Например, экономия от эффективной вакцинации может достигать 4-5 млн руб. в год. Благодаря этим факторам, вложения в ИИ-технологии могут окупиться в среднем за один-три года.
  

• Поддержка государства и отраслевые инициативы
  Государственные программы, гранты и субсидии стимулируют цифровизацию АПК, а участие отечественных IT-компаний способствует развитию рынка агротехнологий.
  

• Региональные пилотные проекты
  Проведение тестирования и демонстраций непосредственно на фермах, позволяет наглядно показать эффективность и пользу новых решений. Такой подход помогает снизить скептицизм со стороны фермеров и сотрудников, повысить их доверие к технологиям и значительно ускорить процесс внедрения. Благодаря реальным примерам успешного применения, хозяйства получают возможность адаптировать технологии под свои условия и убедиться в их экономической целесообразности.
  

• Масштабируемость решений
  Успешные пилоты можно расширить на крупные агрохолдинги и региональные хозяйства, что приведет к снижению себестоимости и повышению конкурентоспособности.
  

• Долгосрочная трансформация отрасли
  В перспективе технологии искусственного интеллекта станут стандартом в управлении кормлением, селекцией, мониторингом здоровья и условиями содержания животных. Это позволит значительно повысить эффективность производственных процессов, снизить потери и обеспечить устойчивое развитие животноводческой отрасли.
  

Внедрение искусственного интеллекта в животноводческом секторе России представляет собой ключевой фактор повышения эффективности и конкурентоспособности отрасли. Несмотря на существующие вызовы, реализуемые пилотные проекты и формирующаяся инфраструктура создают прочную основу для масштабного распространения технологий. Это открывает значительные возможности для повышения экономической отдачи фермерских хозяйств и привлечения инвестиций в аграрный сектор.

Автор — управляющий директор по развитию продуктов «Сбер Бизнес Софт».

Мнение автора может не совпадать с позицией редакции.