Исследователи используют наборы данных ИИ для отслеживания диких свиней и снижения риска заболеваний
Дикие свиньи ежегодно наносят сельскому хозяйству США ущерб не менее чем в $1,5 млрд из-за ущерба посевам, распространения болезней и затрат на борьбу с ними, бесконтрольно расселяясь на обширных пастбищах.
Исследователи из Университета Флориды используют искусственный интеллект для сбора данных о размножении и перемещении диких свиней, что принесет пользу фермерам и владельцам ранчо.
Дикие свиньи переносят патогены, вызывающие заболевания у крупного рогатого скота, например, бруцеллез. Другие патогены, такие как вирус ящура, в США не встречаются, но дикие свиньи способны передавать эти заразные болезни животных.
"Если заразная болезнь животных закрепится в популяции диких свиней в США, это опустошит коммерческую свиноводческую и скотоводческую отрасль. Инфицированный скот или свиньи подлежат убою. Избавиться от такой болезни, если она закрепится среди диких свиней, будет практически невозможно", — заявила Саманта Уайзли, профессор экологии и охраны дикой природы UF/IFAS.
Уайзли проведет свое новое исследование на ранчо Бак-Айленд. Там она будет сотрудничать с исследователем Раулом Боутоном, который использовал ИИ для идентификации свиней на миллионах снимков с фотоловушек. Используя эти методы, исследователи будут применять этот набор данных для отслеживания перемещений групп свиней (стад), чтобы предсказать распространение патогенов на пастбищах Флориды.
"Массив камер на ранчо Бак-Айленд позволяет нам наблюдать за многими животными на большой территории, чтобы по-настоящему понять реакцию на уровне популяции на контроль численности, передачу болезней и управление скотом", — сказала Уайзли.
В этом проекте Уайзли планирует расширить исследование, уже проведенное магистрантом Тайлером Бакли. Для своей диссертации Бакли использовал большой массив фотоловушек для оценки репродукции диких свиней.
Бакли использовал набор данных, сгенерированный ИИ, который идентифицировал изображения диких свиней, чтобы узнать, как быстро они размножаются. Алгоритмы машинного обучения позволили компьютеру отсортировать миллионы фотографий с десятков камер и найти те, на которых были дикие свиньи.
Бакли изучал количество поросят у свиноматки и сравнивал это число до и после масштабного мероприятия по удалению диких свиней. Он обнаружил, что свиноматки увеличили количество производимых поросят после того, как численность популяции начала снижаться из-за отстрела.
"Нам нужно понять, как управлять популяциями свиней, не вызывая притока молодых поросят. Когда молодые особи составляют большинство популяции, болезни передаются между особями эффективнее, потому что эти молодые свиньи более восприимчивы к инфекциям, чем старшие особи", — пояснила Уайзли. — "Если мы отследим реакцию популяции на разные планы по удалению — возможно, мы найдем тот, который не увеличивает риск заболеваний".
Бакли проводил свое исследование, будучи аспирантом в Исследовательском и образовательном центре по разведению крупного рогатого скота UF/IFAS. Он защитит диссертацию летом.