Як колишня новозеландська молочна фермерка перетворила свій особистий досвід боротьби з кульгавістю на пристрасть до моніторингу худоби за допомогою штучного інтелекту.
У недавньому випуску GEA’s Dairr" у подкасті Farming Insights комерційний директор компанії CattleEye Джилліан Фуллертон-Сміт поділилася своїм унікальним поглядом на одну з найдорожчих і найтриваліших проблем молочної галузі — виявлення кульгавості. Маючи понад два десятиліття практичного досвіду ведення сільського господарства в Новій Зеландії та значний досвід роботи на світових ринках молочної продукції, Джилліан поєднує рідкісне поєднання практичних знань та передових знань у галузі штучного інтелекту для вирішення проблеми, яка зачіпає до 30 % усіх молочних стад у світі.
“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.”
Ця статистика — 30 % усіх молочних корів страждають від тієї чи іншої форми кульгавості — є набагато більшою проблемою, ніж просто питання добробуту тварин. Це прихований фактор, що знижує прибуток, який може обійтися фермерам у суму від 70 до 550 доларів за кожен випадок, завдаючи руйнівного впливу як на окремі господарства, так і на галузь у цілому.
Прихована криза, що лежить на поверхні
Сьогодні, обіймаючи посаду комерційного директора компанії CattleEye, Джиліан застосовує свій унікальний погляд на питання точного землеробства та добробуту стада, сформований завдяки багаторічному практичному досвіду роботи у сільському господарстві в Новій Зеландії, Ірландії, Великій Британії та Південній Америці.
“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”
Саме ця складність у виявленні є основною причиною того, чому кульгавість стала настільки поширеною проблемою. На відміну від маститу, який фермери можуть відносно легко лікувати за допомогою антибіотичних капсул, кульгавість часто залишається непоміченою, доки не переходить у хронічну форму. А до того часу одужання стає набагато складнішим і дорожчим.
Економічні наслідки є суворими. Коли Джилліан обговорює з фермерами витрати, пов’язані з кульгавістю, вони зазвичай думають про безпосередні витрати на лікування, такі як антибіотики, візити до ветеринара, бинти та блокади. Але насправді існують чотири руйнівні категорії витрат, які з часом накопичуються.
“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.”
Третя стаття витрат — це власне лікування, яке, як зазначає Джилліан, часто є найменшою складовою. Четверта, і, можливо, найруйнівніша, — це вибракування.
“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”
Від особистого розчарування до інновацій у галузі
Шлях Джилліан від фермерки, яка займалася молочним господарством і стикалася з труднощами, до прихильниці технологій штучного інтелекту розпочався з її власних операційних проблем у Новій Зеландії. Оскільки вона використовувала пасовищну систему, її корови щодня долали значні відстані, рухаючись стежками, які на перший погляд здавалися придатними, але містили приховані небезпеки.
Ця незадоволеність термінами виявлення виявилася загальною проблемою, коли вона перейшла до сфери молочної технології. Незалежно від того, чи відвідувала вона господарства у Сполучених Штатах, Іспанії, Південній Африці, Австралії чи Німеччині, спостерігалася одна й та сама закономірність: фермери, які мають найкращі наміри, часто не мають необхідних засобів та досвіду, щоб виявити кульгавість, перш ніж вона перейде у хронічну форму.
“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.”
Переваги CattleEye
Проривом, який змінив погляд Джилліан на лікування кульгавості, стала система виявлення на основі штучного інтелекту від компанії CattleEye. Можливості цієї технології значно перевищують можливості візуальної оцінки людиною, дозволяючи виявляти проблеми з рухливістю з точністю, яка раніше здавалася майже неможливою.
Ця система раннього виявлення спричинила кардинальні зміни на фермах. Джиліан наводить відгук фермера з Арізони, який утримує 4 000 корів.
“[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.”
Підвищення операційної ефективності виявилося не менш переконливим. Раніше цей фермер наймав трьох працівників, які щодня протягом восьми годин спостерігали за коровами, часто помилково визначаючи тварин, які потребували втручання, або пропускаючи випадки, що вимагали втручання. «Тепер він впевнений, що щоразу виявляє потрібних корів, і це просто чудово», — каже вона. «Він значно зменшив потребу в робочій силі, адже тепер ця робота виконується за нього».
Універсальні сфери застосування
Хоча приклад з Арізони демонструє вплив CattleEye на великомасштабні господарства, Джилліан наголошує, що ця технологія приносить користь фермам будь-якого розміру. «Мова йде не лише про ферми на 4 000 корів. Це стосується навіть сімейних господарств, які ми бачимо по всьому регіоні, — наприклад, ферм на 300 корів і менше, а то й на 200 корів. І знову ж таки, головне — це впевненість у тому, що вони правильно ідентифікують потрібних корів», — каже вона.
Саме простота цієї технології є вирішальним фактором її широкого застосування. На відміну від складних систем моніторингу, що вимагають використання носимих пристроїв або значного технічного обслуговування, CattleEye використовує прості 2D-камери, які легко інтегруються в існуючу інфраструктуру.
“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.”
Проблема помилкової ідентифікації
На багатьох великих господарствах співробітники, керуючись добрими намірами, намагаються виявити кульгавих корів, але не мають достатнього досвіду, щоб відрізнити справжні проблеми з рухливістю від нормальних відмінностей у ході.
“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.”
Ця помилкова ідентифікація спричиняє цілу низку проблем, наприклад, тварини, які потребують лікування, його не отримують, тоді як здорові корови зазнають непотрібного стресу під час процедур обрізки копит. «Отже, коровам, яким потрібно обрізати копита, цього не роблять. А корів, яким обрізка не потрібна, зрештою піддають цій процедурі. І це досить стресово… її відводять від стада, і їй обрізають копита. І це іноді трапляється, коли в цьому немає потреби», — каже Джилліан.
Майбутнє, засноване на даних
Постійний моніторинг та збір даних, які забезпечує CattleEye, дають можливість фермерським господарствам відстежувати тенденції до поліпшення з плином часу, підтверджуючи правильність управлінських рішень та демонструючи прогрес переробникам і роздрібним торговцям, які вимагають дотримання більш високих стандартів добробуту тварин.
“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.”
Її шлях від розчарованої фермерки до новаторки в галузі є прикладом того, як найкращі сільськогосподарські технології народжуються з реальних виробничих викликів. Поєднуючи десятиліття практичного досвіду з передовими можливостями штучного інтелекту, Джилліан Фуллертон-Сміт та компанія CattleEye вирішують одну з найтриваліших і найдорожчих проблем молочного тваринництва.
Оскільки кульгавість щорічно обходиться світовій молочній галузі в мільярди і зачіпає до 30 % усіх молочних корів, технології раннього виявлення, такі як CattleEye, означають не лише підвищення операційної ефективності — це шлях до більш прибуткових, стійких та гуманних методів ведення сільського господарства, які приносять користь і тваринам, і фермерам, і споживачам.
Прослухайте повний випуск подкасту «GEA Dairy Farming Insights» тут.
