Что бы могло дать производителям мяса возможность оценивать эмоциональный фон свиней? По мнению британской исследовательской группы, это помогло бы улучшить состояние животных и снизить себестоимость продукции.
Центр машинного зрения (Machine Vision Centre), являющийся подразделением Бристольской лаборатории робототехники, и исследователи из Шотландского сельскохозяйственного колледжа (SRUC), специализирующиеся на изучении поведения животных и условий их выращивания, объединили свои усилия, чтобы разработать прецизионный инструментарий для сферы животноводства, который поможет регистрировать и контролировать эмоции свиньей.
Проект в настоящее время находится только на предварительной стадии, однако он имеет уже достаточно серьезную научную аргументацию. В его основе легли результаты недавних исследований, которые показали, что идентификация отдельных животных с использованием технологий лицевой биометрии вполне реальна.
Как отмечают инициаторы проекта, свиньи обладают достаточно развитой мимикой. В частности, исследования SRUC продемонстрировали, что эти животные могут сигнализировать о своих намерениях другим особям, используя выражения “лица”. Учёные также утверждают, что есть свидетельства того, что в стрессовых ситуациях и при ощущение боли свиньями используются различные мимические выражения. И на сегодняшний день авторы проекта ставят амбициозную цель: выявить, есть ли у животных полный спектр аналогов человеческих выражений, которые можно было бы обнаружить.
Рабочая команда исследования объединила экспертизу поведения животных с пониманием систем человеческого зрения, что в перспективе может помочь создать автоматизированный инструмент для поддержания здоровья и благополучия свиней в условиях фермы. Идея состоит в том, что это позволит в режиме 24/7 предупреждать фермеров о любых проблемах с их домашним скотом, получать оперативные и объективные сведения о его общем состоянии. В конечном итоге же это потенциально позволит снизить производственные затраты благодаря раннему выявлению и решению проблем с самочувствием поголовья.
По мнению исследователей, понимание того, что чувствуют животные, поможет фермерам принимать обоснованные решения в отношении многих аспектов содержания скота: отопления, охлаждения и вентиляции, работы кормушек и поилок, обеспечении нормальной двигательной активности.
Для разработки такой технологии планируется использовать методику «глубокого обучения», при которой компьютер использует конкретные данные для «изучения» комплекса правил. Эти правила могут затем применяться системой для решения сложных проблем. На практике это будет выглядеть следующим образом. С помощью технологии машинного зрения сотни изображений подаются на обработку в компьютеризированный комплекс до тех пор, пока он не «научится» распознавать эмоции, которые передает свиная мимика.
Чтобы провести такую компьютерную тренировку, команде ученых необходимо собрать целый ряд различных эмоций, демонстрируемых свиньями. Это можно сделать, используя, например, естественные изменения, которые происходят в поведении свиней во время разных процессов их содержания.
«В среднем около 15 процентов животных на фермах страдают хромотой – и из-за этого они однозначно будут испытывать некоторый дискомфорт», – рассказывает директор New Machine Food Professional Мелвин Смит. – «Если мы знаем, какие животные имеют такие изъяны, то мы можем сгруппировать их изображения и выделить характерные признаки мимики. После лечения животных можно будет повторно отснять их, чтобы определить, как изменилось выражение их лиц после исчезновения стрессового фактора. Здесь предлагается так называемый этический способ записи данных. Точно так же мы можем создавать животным более благоприятные условия, предоставляя им дополнительный объем корма, и сравнивать изменения мимики животных».
Внедрение такого контроля обеспечит потребителям «уверенность в том, что о животных должным образом заботятся на протяжении всей их жизни, и что мясная продукция производится в соответствии с этическими нормами,» – пояснил Смит.
Он также предположил, что в будущем органы по стандартизации могут активизировать продвижение таких “этических” продуктов по аналогии с тем, как сегодня поддерживаются продукты с маркировкой “Free-range”.
«Способность идентифицировать отдельных животных с использованием биометрических показателей также устраняет необходимость использования на фермах ушных бирок, в большинстве своём болезненный, и их считывателей», – продолжает Смит.
Несмотря на то, что это исследование сфокусировано конкретно на свиньях, существует, безусловно, определённая возможность адаптации конечной технологии и к другим животным.
Следует также отметить, что Bristol Robotics Lab немногим ранее успешно завершила финансируемый InnovateUK трехлетний проект по разработке системы мониторинга молочного скота, известной как «Herd Vision». Эта технология использует 3D-камеры для обнаружения хромоты, измерения состояния тела и оценки веса коров 2 раза в день, когда они выходят из доильного зала. В настоящее время новая технология уже проходит практические испытания на 5 молочных фермах Великобритании.
Продолжая свою работу в этом направлении, исследователи планируют испытать проектируемую систему обследования свиней, внедрив ее на работающей коммерческой свиноферме, название которой пока не разглашается.