Bulgaria News Agency

Екип от 16 университетски студенти от Университета в Шънджън разработи програма за изкуствен интелект (ИИ), която помага на фермерите да идентифицират болни патици с глави на лъв и увеличава процента на оцеляваемост на стадото с 30 процента.

Патиците с глави на лъв са известни с високото си качество, но са трудни за отглеждане в региона Чаошан на южен Китай. Фермерите в Ченгхай се доверяват на опита си в продължение на над 300 години, за да следят здравето на патиците, наблюдавайки колко дълго се движат и като усещат тяхната телесна температура с ръцете си.

Все пак, всяка болест може да унищожи ферма само за 10 дни. През зимата на 2018 г. хиляди патици с глави на лъв умряха неочаквано при епидемия, и оцеляха само петима. Джин Шутао, фермер на патици в Хоуши, се върна като млад предприемач в родния си град и разгледа използването на технологията.

През 2022 г. той покани 16 студенти от програмата Shenzhen University-Tencent Cloud AI BEng в земеделската кооперация за отглеждане на патици с глави на лъв. Под ръководството на университетски преподаватели и инженери от китайския интернет гигант Tencent те се поставиха на предизвикателството.

Екипът се сблъска с трудността да идентифицира болните патици на площ от 500 квадратни метра, в която повече от 4 000 патици бяха натъпкани сред кавофонични звуци. Те решиха да поставят диагноза на болестта, като измерват продължителността на неподвижност на патката и разделиха проекта на четири групи: хардуер, преден край, заден край и алгоритъм.

Обаче първото им предизвикателство беше инсталирането на камери, тъй като традиционните методи за идентификация, базирани на QR кодове, използвани за животни като крави, овце или свине, не работеха за патици. За да съберат достатъчно данни за обучение на ИИ, студентите заснеха изображения със съществуващите фермски камери и ги маркираха ръчно.

Процесът на маркиране включваше категоризиране и маркиране на 6 000 изображения на 300 000 патици. Участникът в екипа Уанг Ифенг подчерта, че трябваше да бъдат на 100 процента фокусирани, тъй като дори най-малката грешка можеше да окаже влияние върху резултатите от обучението на ИИ.

След десетки настройки на моделите студентите научиха, че нямаше универсален алгоритъм. Поради дебелите пера на възрастните патици с глави на лъв измерването на тяхната телесна температура беше предизвикателство. Затова решиха да идентифицират болните млади патици като допълнителна мярка.

Някои студенти дори откриха чрез научни изследвания, че болестите на патиците са тясно свързани с метеорологични условия като тайфуни и смога. Затова добавиха функции за наблюдение и анализ на данни към програмата за оптимизация. В момента програмата предоставя реалноз времеви предупреждения за "немаркирани патици" и "патици с треска", включващи температурата, влажността, нивата на PM2,5 и тенденциите за промяна на данните на фермата. Това помогна да се увеличи процентът на оцеляваемост на патиците с глави на лъв на фермата с 30 процента.

Шен Линлин, директор на Института за визуални изследвания на Университета в Шънджън, подчерта трудностите на работата, казвайки: "Развитието на ИИ не става чрез седене в климатизирана стая и писане на код. Става чрез научаване как да се пише код в тор от патка".