Основная задача текущего этапа — апробация разработанных алгоритмов в реальных условиях промышленного животноводства. Специалисты оценивают точность технологических решений и корректируют параметры моделей на основе живых данных.
Параллельно ведется масштабный сбор новых датасетов для расширения и верификации базы данных проекта. Формирование таких массивов данных непосредственно на действующем предприятии критически важно для повышения устойчивости работы искусственного интеллекта.
«Переход от лабораторных моделей к работе в реальном производственном секторе — это критическая точка для любого ИТ-проекта в агросфере. Наша система базируется на технологиях компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Полевые испытания на мощностях таких крупных партнеров, как «Агроэко», позволяют нам обучать нейросети на уникальных массивах данных, добиваясь максимальной точности в прогнозировании состояния здоровья животных и их племенной ценности», - отметила директор Центра «Институт цифровой трансформации АПК» Анастасия Греченева.
Разрабатываемый цифровой инструмент позволит выявлять признаки хромоты у животных на ранних стадиях и проводить объективную экстерьерную оценку. Внедрение таких научно обоснованных методов анализа данных в практику АПК станет важным шагом в цифровизации отечественного животноводства и повышении его экономической эффективности.
