Jak była hodowczyni bydła mlecznego z Nowej Zelandii przekształciła swoje osobiste doświadczenia związane z kulawizną w pasję do monitorowania zwierząt hodowlanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
W najnowszym odcinku GEA’s Dairy W podcaście „Farming Insights” dyrektor handlowa firmy CattleEye, Gillian Fullerton-Smith, podzieliła się swoim wyjątkowym spojrzeniem na jedno z najbardziej kosztownych i uporczywych wyzwań branży mleczarskiej – wykrywanie kulawizny. Dzięki ponad dwudziestoletniemu praktycznemu doświadczeniu w rolnictwie w Nowej Zelandii oraz bogatemu doświadczeniu na światowych rynkach mleczarskich Gillian wnosi rzadkie połączenie wiedzy praktycznej i najnowocześniejszej wiedzy specjalistycznej w zakresie sztucznej inteligencji, aby zmierzyć się z problemem, który dotyka nawet 30% wszystkich stad mlecznych na całym świecie.
“There were times in our herd when we would have had around 25-30% lame cows in the entire herd,” says Gillian, reflecting on her two decades of dairy farming in New Zealand. “It’s only now that I’m working with CattleEye and we’re working with industry specialists that, in fact, this is often the norm.”
Ta statystyka – 30% wszystkich krów mlecznych cierpiących na jakąś formę kulawizny – to znacznie więcej niż tylko problem związany z dobrostanem zwierząt. Jest to cichy zabójca zysków, który może kosztować rolników od 70 do 550 dolarów na każdy przypadek, niszcząc zarówno poszczególne gospodarstwa, jak i całą branżę.
Ukryty kryzys na widoku
Obecnie, pełniąc funkcję dyrektora handlowego w firmie CattleEye, Gillian wnosi do dziedziny rolnictwa precyzyjnego i dobrostanu stad swoje wyjątkowe spojrzenie, ukształtowane przez wieloletnie praktyczne doświadczenie w rolnictwie zdobyte w Nowej Zelandii, Irlandii, Wielkiej Brytanii i Ameryce Południowej.
“What can happen with lameness is that you can spot a lame cow, she’s hobbling along on three legs. I can, anybody can,” she says. “But what about those early stages? Those early, early stages where she’s just on the cusp and her lameness is increasing, but it’s not that visible unless perhaps you’re a vet or someone really, really in tune with this”
To właśnie trudności z wykryciem są główną przyczyną, dla której kulawizna stała się tak powszechnym problemem. W przeciwieństwie do mastitis, którą hodowcy mogą stosunkowo łatwo leczyć za pomocą tubek z antybiotykami, kulawizna często pozostaje niezauważona, dopóki nie przejdzie w stan przewlekły. A wtedy powrót do zdrowia staje się wykładniczo trudniejszy i droższy.
Konsekwencje ekonomiczne są druzgocące. Kiedy Gillian omawia z rolnikami koszty związane z kulawizną, zazwyczaj myślą oni o bezpośrednich wydatkach na leczenie, takich jak antybiotyki, wizyty u weterynarza, bandaże i bloki przeciwbólowe. Jednak w rzeczywistości istnieją cztery katastrofalne kategorie kosztów, które z czasem się kumulują.
“The first one’s very obvious, in that a lame cow’s production is going to drop. You get that she’s uncomfortable, she’s in pain, it’s going to drop,” she says. “The second one is her fertility is going to drop. Lame cows are not going to cycle, so she can miss that cycle. And if that lameness is not dealt with, she might miss the next one, and so on and so on.”
Trzecim kosztem jest samo leczenie, które – jak zauważa Gillian – często stanowi najmniejszy składnik kosztów. Czwartym, a potencjalnie najbardziej dotkliwym, jest uboj.
“You can get a fantastic cow, fabulous genetics, super high production. And this cow can end up being culled because nobody picked her lameness on time”
Od osobistej frustracji do innowacji w branży
Droga Gillian od borykającej się z trudnościami hodowczyni bydła mlecznego do orędowniczki technologii sztucznej inteligencji rozpoczęła się od wyzwań operacyjnych, z jakimi sama musiała się zmierzyć w Nowej Zelandii. Prowadząc gospodarstwo oparte na wypasie, jej krowy codziennie pokonywały znaczne odległości, poruszając się po ścieżkach, które na pierwszy rzut oka wydawały się odpowiednie, ale kryły w sobie ukryte zagrożenia.
To rozczarowanie związane z terminem wykrywania okazało się powszechne, gdy zajęła się technologią hodowli bydła mlecznego. Niezależnie od tego, czy odwiedzała gospodarstwa w Stanach Zjednoczonych, Hiszpanii, RPA, Australii czy Niemczech, wszędzie powtarzał się ten sam schemat – rolnikom, mimo najlepszych intencji, często brakuje narzędzi i wiedzy specjalistycznej, by wykryć kulawiznę, zanim stanie się ona przewlekła.
“One of the key things is they often don’t have the labour to be able to pick these cases,” she says. “And another thing that’s happening that we are seeing is that many of the milk processors now – they want to be very, very sure that the animal welfare meets their standards.”
Zalety systemu CattleEye
Przełom, który całkowicie zmienił podejście Gillian do leczenia kulawizny, nastąpił dzięki opartemu na sztucznej inteligencji systemowi wykrywania firmy CattleEye. Możliwości tej technologii znacznie wykraczają poza ludzką ocenę wizualną, pozwalając identyfikować problemy z poruszaniem się z precyzją, która wydawała się niemal niemożliwa.
Wpływ, jaki to wczesne wykrywanie wywiera na gospodarstwa rolne, jest ogromny. Gillian przytacza wypowiedź rolnika z Arizony, który zarządza stadem liczącym 4 000 krów.
“[This farmer] was just chatting about this, and he declared to his vet that he probably had one of the worst lameness problems. He started using CattleEye, and he now says he’s one of the much better performers now.”
Równie przekonujące są korzyści w zakresie wydajności operacyjnej. Rolnik ten zatrudniał wcześniej trzech pracowników, którzy przez osiem godzin dziennie obserwowali krowy, często identyfikując niewłaściwe zwierzęta, a jednocześnie przeoczając przypadki wymagające interwencji. „Teraz ma pewność, że za każdym razem wybiera właściwe krowy, i to jest fantastyczne” – mówi. „Znacznie zmniejszył zapotrzebowanie na siłę roboczą, ponieważ teraz system wybiera za niego odpowiednie zwierzęta”.
Zastosowania uniwersalne
Chociaż przykład z Arizony pokazuje wpływ CattleEye na gospodarstwa prowadzące działalność na dużą skalę, Gillian podkreśla, że technologia ta przynosi korzyści gospodarstwom każdej wielkości. „Nie chodzi tylko o gospodarstwa liczące 4000 krów. Dotyczy to również gospodarstw rodzinnych, które spotykamy w okolicy – na przykład tych liczących 300 krów lub mniej, a nawet 200 krów. Ponownie, chodzi o to, aby zapewnić im możliwość identyfikacji właściwych krów” – mówi.
Prostota tej technologii ma kluczowe znaczenie dla jej szerokiego zastosowania. W przeciwieństwie do skomplikowanych systemów monitorowania, wymagających urządzeń noszonych na ciele lub intensywnej konserwacji, CattleEye wykorzystuje proste kamery 2D, które płynnie integrują się z istniejącą infrastrukturą.
“Being able to detect the correct cows at the correct time is critical. I mean, it’s wonderful that people can install new parlours and new yards and different backing systems, if they can change those hard turns that the cows have to do – they often can’t do that. Some of those things are beyond their budget, they’re not going to be able to manage that. But being able to detect the correct cows at the correct time is critical.”
Problem błędnej identyfikacji
W wielu dużych gospodarstwach pracownicy, kierowani dobrymi intencjami, próbują wykrywać krowy z problemami z poruszaniem się, ale brakuje im wiedzy specjalistycznej niezbędnej do odróżnienia rzeczywistych problemów z poruszaniem się od normalnych różnic w chodzie.
“What often happens is they look at cows as they’re coming out, and they don’t know if they’re lame or not, because they’re using the human eye again,” she says. “The cows that are actually increasingly getting lame, they don’t see them. And then there’s other cows that maybe they’re older cows, and they have a different gait. That’s just how they walk. These cows are not lame, and what can happen is they’re misidentifying cows.”
Ta błędna identyfikacja powoduje lawinę problemów, takich jak to, że zwierzęta wymagające leczenia nie otrzymują go, podczas gdy zdrowe krowy doświadczają niepotrzebnego stresu związanego z zabiegami przycinania racic. „W ten sposób krowy, które wymagają przycięcia racic, nie są przycinane. Krowy, które nie wymagają przycinania, ostatecznie trafiają na zabieg. A to jest dość stresujące… zostaje oddzielona od stada i poddawana przycinaniu racic. A zdarza się to czasami, gdy wcale tego nie potrzebują” – mówi Gillian.
Przyszłość oparta na danych
Ciągłe monitorowanie i gromadzenie danych zapewniane przez CattleEye pozwala gospodarstwom śledzić trendy poprawy w miarę upływu czasu, potwierdzając słuszność decyzji zarządczych oraz wykazując postępy przetwórcom i detalistom, którzy wymagają wyższych standardów dobrostanu zwierząt.
“The key point I would say for a farm with the limited resources that they have is identify the right cows, trim the right cows, and make sure that cows that don’t need to be trimmed – leave them alone, don’t put them through the stress,” she says. “And when people start putting those management systems in place, it’s very easy for us to monitor this, because we can see all the data coming through, we can see their lameness improving, their production increasing, and along with all those other things like fertility and reproduction.”
Jej droga od sfrustrowanej rolniczki do pionierki w branży pokazuje, jak najlepsze technologie rolnicze powstają w odpowiedzi na rzeczywiste wyzwania operacyjne. Łącząc dziesięciolecia praktycznego doświadczenia z najnowocześniejszymi rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji, Gillian Fullerton-Smith i firma CattleEye zajmują się jednym z najbardziej uporczywych i kosztownych problemów hodowli bydła mlecznego.
Ponieważ kulawizna kosztuje światowy przemysł mleczarski miliardy rocznie i dotyka nawet 30% wszystkich krów mlecznych, technologie wczesnego wykrywania, takie jak CattleEye, to coś więcej niż tylko poprawa wydajności operacyjnej – to droga do bardziej rentownych, zrównoważonych i humanitarnych praktyk hodowlanych, które przynoszą korzyści zarówno zwierzętom, jak i rolnikom oraz konsumentom.
Posłuchaj całego odcinka programu „GEA Dairy Farming Insights” tutaj.
