Машинное обучение на службе птицеводства: как распознать стресс у кур

Стресс у кур на птицефабриках — распространенная проблема, которая может привести к снижению продуктивности и даже гибели птиц. Чтобы вовремя выявлять и устранять причины стресса, китайские ученые из Городского университета Гонконга совместно с крупнейшим местным производителем кур Lingfeng Poultry Ltd. разработали систему распознавания стресса у кур с использованием машинного обучения.

Для сбора данных ученые разместили микрофоны на птицефабрике компании в провинции Гуанси. В течение года они записывали звуки, издаваемые курами в разных ситуациях: стрессовые крики, естественные звуки, звуки работающих людей и техники.

Затем ученые обработали собранные данные и выделили 3363 сигнала стресса и 1973 «нормальных», естественных звуков. Эти данные были преобразованы в спектрограммы — изображения, показывающие, как меняется мощность сигнала на разных частотах.

Для распознавания стрессовых криков кур ученые использовали нейросеть VGG11, которая была уменьшена в размерах со 128 млн до всего 9,3 млн параметров для упрощения и ускорения работы. Обученная нейросеть смогла успешно выделить крики кур на общем звуковом фоне и определить с точностью 96,6% сигналы стресса.

Разработанная система распознавания стресса у кур может быть использована для автоматического мониторинга состояния птиц на птицефабриках. Это позволит своевременно выявлять причины стресса и принимать меры по их устранению, что поможет повысить продуктивность и снизить смертность кур.

Преимущества использования машинного обучения для распознавания стресса у кур:
- высокая точность распознавания стрессовых криков;
- возможность автоматического мониторинга состояния птиц;
- своевременное выявление причин стресса;
- возможность принятия мер по устранению причин стресса;
- повышение продуктивности и снижение смертности кур.

Перспективы использования машинного обучения в птицеводстве:
- разработка систем распознавания других заболеваний и патологий у кур;
- разработка систем прогнозирования продуктивности кур;
- разработка систем автоматического управления микроклиматом и кормлением кур;
- разработка систем автоматического сортировки яиц.