Brazilski dron i umjetna inteligencija predviđaju prodaju stoke tjedan dana ranije

Brazilski znanstvenici tvrde da su dronom i umjetnom inteligencijom uspjeli predvidjeti optimalan trenutak za prodaju stoke tjedan dana ranije od konvencionalnih metoda — i time uštedjeli novac koji se broji u milijunima.

Istraživači okupljeni oko Embrapa Digital Agriculture, jedinice brazilskog državnog zavoda za poljoprivredna istraživanja, razvili su sustav koji kombinira snimke iz zraka i algoritme dubokog učenja kako bi pratili debljanje goveda pasmine Nelore bez ikakvog fizičkog kontakta sa životinjama. Rezultati su objavljeni u znanstvenom časopisu Computers and Electronics in Agriculture, a detalje je javnosti predstavio istraživač Jayme Garcia Arnal Barbedo krajem listopada.

Poanta je jednostavna, a novac velik. Kad govedo dosegne svoj prirodni limit rasta, prestaje značajno dobivati na težini. Svaki dodatni dan u tovilištu od tog trenutka znači trošenje na hranu bez protuvrijednosti u mesu. Zato je precizno određivanje trenutka prodaje razlika između dobre i loše ekonomije uzgoja.

Kako sustav radi

Dron leti na 15 metara visine i snima stoku. Dva modela umjetne inteligencije zatim rade svoj posao: prvi pojedinačno prepoznaje svako govedo u toru s točnošću od 95,56 posto, a drugi na razini piksela ocrtava konture tijela. Iz tih podataka algoritam računa jednostavan omjer — širinu prema duljini životinje.

Trik je u tome što taj omjer ostaje neosjetljiv na visinu leta drona. Kako životinja dobiva mišiće i salo, tijelo joj postaje vidljivo šire u odnosu na duljinu, pa sustav može pratiti prirast bez potrebe za apsolutnim mjerama na fotografiji. Dodatni filtar automatski odbacuje životinje koje leže ili stoje pod nepovoljnim kutom, zadržavajući samo one koje stoje uspravno u središnjem dijelu snimke.

Testiranje je provedeno u stvarnim uvjetima, na ranču Campanário u brazilskoj saveznoj državi Mato Grosso do Sul, gdje je u tovu oko 14.600 grla. Znanstvenici su 112 dana pratili 110 goveda prosječne starosti 18 mjeseci, s 12 periodičnih letova svakih deset dana. Sustav je prepoznao ulazak stoke u fazu usporavanja prirasta tjedan dana prije nego što bi to pokazalo konvencionalno upravljanje.

Ušteda na testnoj skupini iznosila je 15.000 reala. Preneseno na ukupni kapacitet ranča, procjenjuju se koristi od oko dva milijuna reala. Barbedo je pritom naglasio koliko je jedna jedina odluka skupa: razlika od jednog dana u odluci o klanju može povećati profit te operacije za pet do deset posto.

Što se skriva iza „bezbolne” metode

Konvencionalni pristup zahtijeva redovito tjeranje stoke u uske hodnike takozvane stezne rampe, gdje se životinje jedna po jedna stežu i važu na fizičkoj vagi. To je mukotrpan posao za ljude, a za životinje izvor stresa, rizika od ozljeda i modrica, uz česta oštećenja same opreme. Zbog svega toga vaganje se obično obavlja samo na ulasku u tovilište i na izlasku, mjesecima kasnije — pa je uzgajivač tjednima „u mraku”.

Novi sustav taj fizički stres zamjenjuje promatranjem iz zraka. Tijekom testova pokazalo se da na 15 metara visine goveda dron uopće ne primjećuju i nastavljaju s uobičajenim ponašanjem.

No upravo tu valja postaviti pitanje koje autori studije nisu postavili: kome ta tehnologija zapravo služi? Sustav je namijenjen velikim tovilištima s desecima tisuća grla, a sljedeći korak je, kako kaže Barbedo, prijenos tehnologije na tržište kroz partnerstva s kompanijama i agtech startupima. Riječ je, dakle, o alatu koji će se prodavati, ne o javnom dobru. Malom stočaru s pedeset grla takav paket vjerojatno neće biti ni dostupan ni isplativ.

Isti istraživači već rade na proširenjima: sustav se prilagođava za prepoznavanje stresnog ponašanja u tovu, poput svađa oko hrane ili nemogućnosti životinja da se poredaju uz valov, kao i za rano otkrivanje mastitisa i analizu prehrambenih navika muznih krava.

Lekcija za domaću proizvodnju

Stočarska proizvodnja godinama se suočava s istim problemom o kojem Brazilci govore — troškovi hrane i nepredvidivost tržišta guše male i srednje uzgajivače. Tehnologija poput ove ne rješava strukturni problem, ali pokazuje gdje se gubi novac: u nedostatku podataka i u odlukama donesenim na temelju procjene umjesto mjerenja.

Pravo pitanje za domaću politiku nije hoćemo li kupiti brazilski dron, nego zašto ne postoji vlastiti istraživački projekt koji bi takvo što razvio i ponudio domaćim proizvođačima pod domaćim uvjetima. Dok se to ne dogodi, ostaje nam samo da čitamo o tuđim uštedama od dva milijuna reala.