Russian News Agency

Команда из 16 студентов университета Шэньчжэня создала программу искусственного интеллекта (ИИ), которая помогает фермерам выявлять больных кафедральных уток и повышать их выживаемость на 30%.

Кафедральные утки известны своим качеством, но их разведение крайне сложно в регионе Чаошань на юге Китая. Выращиватели в Чэнхай доверяют своему опыту, накопленному за более чем 300 лет, наблюдая за здоровьем уток, определяя, находятся ли они в покое и ощущая температуру их тела своими руками.

Тем не менее, любое заболевание может уничтожить ферму всего за 10 дней. Зимой 2018 года неожиданное вспышка болезни привела к гибели тысяч кафедральных уток, выжили всего лишь пять. Джин Шутао, фермер по разведению кафедральных уток в Хоуси, вернувшийся в свой родной город как молодой предприниматель, решил воспользоваться силой технологии.

В 2022 году он пригласил 16 студентов из программы Shenzhen University-Tencent Cloud AI BEng в кооператив по разведению кафедральных уток. Под руководством университетских преподавателей и инженеров компании Tencent он намеревался решить эту сложную задачу.

Команда столкнулась с серьезными трудностями при выявлении больных уток на площади более 500 квадратных метров, где находилось более 4 000 кафедральных уток. Они решили диагностировать болезнь, измеряя время, в течение которого утка находится в покое, и разделили проект на четыре группы: аппаратное обеспечение, фронт-энд, бэк-энд и алгоритм.

Однако первой проблемой, с которой они столкнулись, была установка камер, так как традиционные методы распознавания на основе QR-кодов, используемые для животных, таких как коровы, овцы или свиньи, не работали с кафедральными утками. Чтобы собрать достаточно данных для обучения искусственного интеллекта, студенты использовали существующие фермерские камеры для захвата изображений и ручной маркировки.

Этот процесс маркировки включал в себя классификацию и маркировку более 6 000 изображений, содержащих более 300 000 кафедральных уток. Ван Ифэн, один из членов команды, сказал, что даже малейшая ошибка может повлиять на результаты обучения искусственного интеллекта, поэтому требуется 100% концентрации.

После десятков корректировок моделей студенты обнаружили, что нет единого алгоритма, который подходил бы всем. Из-за плотного оперения взрослых кафедральных уток измерение их телесной температуры оказалось затруднительным, поэтому они определили тех с лихорадкой как дополнительные инструменты.

Даже некоторые студенты обнаружили через исследования, что болезни кафедральных уток тесно связаны с погодными условиями, такими как тайфуны и туманы. Поэтому для оптимизации программы были добавлены функции наблюдения за данными и анализа. В настоящее время программа предоставляет оперативные предупреждения для "незарегистрированных уток" и "уток с лихорадкой", включая температуру, влажность, уровни PM2,5 и тенденции в данных фермы, что способствует повышению выживаемости кафедральных уток на 30%.

Шэнь Линлин, директор Института визуальных исследований Университета Шэньчжэня, сказал: "Разработка искусственного интеллекта не означает сидеть в кондиционированной комнате и писать код. Это означает учиться писать код среди навоза уток". Она подчеркнула сложность этой работы.