由哈萨克斯坦裔马拉特·杜谢诺夫开发的人工智能技术，或将改变牲畜健康监测的方式。初创公司ВЕТАИ基于托木斯克国立大学的超级计算机实现，创建了一套计算机视觉系统，可全天候分析来自牧场的视频流，并在人类察觉之前识别出牛的疾病迹象。该项目已入围国际"引力"奖的获奖名单。

要点简述

• 初创公司ВЕТАИ开发了用于通过视频自动监测牛健康的人工智能。
• 该系统可在早期阶段识别跛行、乳腺炎、应激及其他疾病的迹象。
• 运行仅需普通摄像头，无需在动物身上安装传感器或芯片。
• 该技术可降低哈萨克斯坦畜牧业数字化成本。

数字兽医如何工作

该项目的作者是托木斯克国立大学的硕士研究生马拉特·杜萨耶夫。他的初创公司ВЕТАИ正在开发一套人工智能系统，通过监控摄像头持续分析牧场动物的行为。

算法追踪运动活跃度、步态特征、身体姿态及其他行为参数。基于这些数据，系统能够检测出跛行、乳腺炎、褥疮、应激和活动减少的迹象，这些都可能表明动物存在健康问题。

神经网络替代传感器

该开发的关键特点之一是摒弃了专用传感器和可穿戴设备。与许多现有解决方案不同，ВЕТАИ仅使用视频监控，从而降低了技术的实施成本。

系统训练采用了先进的神经网络模型YOLOv8、HRNet和ConvNext，而海量数据的处理则借助托木斯克国立大学超级计算机的计算能力。这有助于提高行为异常识别的准确性，并加快信息分析速度。

这对哈萨克斯坦畜牧业意味着什么

对于哈萨克斯坦而言，在乳畜业和肉畜业投资增长的背景下，该技术具有实际意义。大型牧场需要同时监控成百上千头牲畜的状况，而专业人才的短缺仍是该行业的系统性问题之一。

使用计算机视觉系统可将部分兽医监测工作转为自动化模式。早期发现疾病有助于降低治疗成本、减少生产力损失，并防止疾病在畜群中传播。

技术测试

该项目的下一阶段将是进行实际应用测试。今年六月，该系统将在鞑靼斯坦共和国农业部的支持下，在"鞑靼斯坦"农业公司进行试验。所获结果将用于评估该技术在实际生产条件下的有效性，并确定其规模化应用的前景。

作者结论

马拉特·杜萨耶夫的开发表明，畜牧业数字化正逐步从实验阶段走向应用解决方案。如果该技术能在测试中证实其有效性，它可能成为哈萨克斯坦畜牧综合体亟需的工具——在该国，提高生产力和减少损失直接影响着行业的竞争力。