В Yessenov University реализуется научный проект «Интеллектуальная система для неинвазивного мониторинга физиологического состояния и поведенческих характеристик сельскохозяйственных животных». Исследование проводится научной группой факультета «Компьютерные науки и искусственный интеллект» при участии зарубежного профессора Белгородского государственного национального исследовательского университета (Российская Федерация). Руководитель проекта – ассоциированный профессор Олег Иващук.

Цель проекта – разработка интеллектуальной цифровой платформы мониторинга животных на основе технологий компьютерного зрения, искусственного интеллекта и робототехники, обеспечивающей автоматизированный анализ физиологических и поведенческих параметров без физического контакта.

Актуальность исследования обусловлена аридными климатическими условиями Мангистауской области, ограниченностью кормовых ресурсов и высоким уровнем производственных рисков в животноводстве. В таких условиях раннее выявление отклонений в состоянии животных, прогнозирование продуктивности и принятие управленческих решений на основе данных являются ключевыми факторами устойчивого развития отрасли.

В рамках проекта разрабатываются алгоритмы компьютерного зрения для обработки видеоданных, системы автоматической идентификации животных и формирования их цифровых профилей, а также методы анализа поведенческих паттернов с применением глубоких нейронных сетей. Создается программно-аппаратный комплекс для анализа видеопотоков в режиме реального времени, интегрированный с мобильной робототехнической платформой и инфраструктурой обработки больших данных.

Разработанная система позволяет автоматически анализировать тысячи актов наблюдения в сутки, оценивая двигательную активность животных, динамику потребления корма, групповое поведение, изменения физического состояния и признаки стресса.

Результаты проекта прошли апробацию в производственных условиях. Был разработан интеллектуальный кормораздатчик, оснащенный модулем компьютерного зрения, внедрена стационарная система видеомониторинга на базе фермерского хозяйства, а также создана мобильная робототехническая платформа для анализа состояния животных.

Практическая значимость проекта заключается в возможности раннего выявления заболеваний, снижения производственных затрат и перехода животноводства к модели управления, основанной на данных.

По результатам исследования опубликованы 4 статьи в научных журналах, индексируемых в базе данных Scopus (Q1-Q3), получен патент Республики Казахстан на полезную модель, а также поданы две патентные заявки.

Источник: Министерство науки и высшего образования Республики Казахстан