Животновъдите са изправени пред постоянното предизвикателство да наблюдават поведението на животните за признаци на заболяване или нараняване.

За да реши този проблем, интердисциплинарен екип от Университета в Небраска разработи прецизна технология, която помага на производителите постоянно да наблюдават животните и да използват данните за подобряване на тяхното качество. Групата включва електроинженери и компютърни учени от Небраска, както и зоологични учени, разработили технологична система, използвайки видеозаписи на прасета.

Системата обработва видео материали, получени от животновъдни ферми денонощно и използва метода за анализ на данни „машинно обучение“, който използва статистически алгоритми, за да помогне на компютърните системи да се подобрят без изрично програмиране. Той идентифицира отделните прасета и предоставя данни за техните ежедневни дейности, като храна, напитки и движение.

Въз основа на тези данни системата може също да прецени колко тежи всяко прасе и колко бързо отглежда. „Нашата система предоставя модел на типично поведение“, казва Ерик Псота, доцент, професор по електротехника и компютърна техника. „Когато животно се отклони от този модел, това може да е знак, че нещо не е наред. Това улеснява откриването на проблеми, преди те да станат твърде големи, за да се отстранят. "

Екипът създаде своята система, използвайки дълбоки мрежи за обучение, форма на машинно обучение с милиони фактори и параметри. За да идентифицират прасетата от всички страни, мрежите обработват големи и малки изображения, завъртат ги и по друг начин ги трансформират.

Екипът използва ушни марки, за да помогне при идентифицирането, но се стреми да разчита на уникални физически характеристики, като формата на ухото, като същевременно запазва допълнителната работа на етикетите на производителите. Въпреки че системата е създадена за идентифициране на прасета, нейните алгоритми могат да се използват за други видове добитък, като говеда, коне, кози и овце.