Yessenov University активно внедряет современные технологии для решения проблем в области животноводства, что особенно актуально для Мангистауской области с её ограниченными кормовыми ресурсами и высокими производственными рисками. В рамках научного проекта, направленного на создание интеллектуальной системы для неинвазивного мониторинга физиологического состояния и поведенческих характеристик сельскохозяйственных животных, задействована группа ученых факультета "Компьютерные науки и искусственный интеллект". Руководитель проекта, ассоциированный профессор Олег Иващук, совместно с зарубежным профессором из Белгородского государственного национального исследовательского университета, стремится автоматизировать анализ физиологических параметров без физического контакта.
Технологические решения для устойчивого развития
Основной целью проекта является разработка цифровой платформы, использующей технологии компьютерного зрения, искусственного интеллекта и робототехники. Это позволит обеспечить автоматизированный анализ состояния животных, что является ключевым фактором для повышения продуктивности и снижения производственных затрат. В условиях аридного климата, раннее выявление отклонений в состоянии животных позволяет предотвратить возможные потери и риски, что способствует устойчивому развитию животноводства в регионе.
В процессе реализации проекта разрабатываются алгоритмы для обработки видеоданных и системы автоматической идентификации животных. Это включает формирование цифровых профилей и анализ поведенческих паттернов с использованием глубоких нейронных сетей. Создание программно-аппаратного комплекса для анализа видеопотоков в реальном времени, интегрированного с мобильной робототехнической платформой, станет важным шагом к достижению поставленных целей.
На текущий момент, результаты проекта уже прошли апробацию в производственных условиях. Среди достижений – разработка интеллектуального кормораздатчика с модулем компьютерного зрения и внедрение стационарной системы видеомониторинга на базе фермерского хозяйства. Также была создана мобильная робототехническая платформа для анализа состояния животных, что открывает новые возможности для мониторинга и управления в животноводстве.
Практическая значимость исследования заключается в возможности раннего выявления заболеваний у животных, что, в свою очередь, позволит снизить производственные затраты и перейти к модели управления на основе данных. По итогам работы опубликованы четыре статьи в научных журналах, индексируемых в базе данных Scopus, получен патент на полезную модель и поданы две заявки на патент. Это подчеркивает важность и актуальность проведенного исследования для будущего животноводства в Казахстане.