ფერმა, რომელიც პრობლემებს იჭერს დღეებით ადრე, სანამ ისინი პარტიას დაგიჯდებათ
FCR ნახევარი ერთეულით იზრდება გასასუქებელი ღორის პარტიაზე, ავადმყოფი ფრინველი იმალება 20 000 ფრინველიან ხორცის ქათმის ფერმაში, კვერცხდების მაჩვენებელი პიკიდან იკლებს კვერცხმდებელი ქათმების ფარდულში - თქვენი მუშები ყოველდღე გადიან ფერმაში და მაინც ვერ ამჩნევენ იმას, რაც ნელ-ნელა ფუჭდება. სანამ ეს ყოველკვირეულ ციფრებში გამოჩნდება, პარტია უკვე ჩამორჩება და ხარჯი უკვე ფიქსირებულია. DeepLoop ჩაკეტავს მარყუჟს მანამ, სანამ ის პარტიას დაგიჯდებათ.
თვალი ყველა ღორკალატზე, ყოველ საათს - და მოქმედებს დანახულის მიხედვით
რა არის DeepLoop?
DeepLoop არის AI პლატფორმა, რომელიც სტანდარტულ კამერებსა და კომპიუტერულ მხედველობას იყენებს იმის გასაგებად, როგორ იქცევიან ღორები, ბროილერები და ქათმები - ათვლის ცხოველებს, აფასებს წონას, ადევნებს თვალს ქცევას და აღმოაჩენს დაავადებებს, წონის ცვლილებებსა და კეთილდღეობის პრობლემებს რამდენიმე დღით ადრე, ვიდრე ხელით შემოწმება მოხდებოდა. აღმოჩენები პირდაპირ გადადის მეურნეობის ჩანაწერებსა და გადაწყვეტილებებში: თავთვა, სიკვდილიანობა, საკვების კონვერსია და ბაზრამდე დარჩენილი დღეები. სპეციალური აპარატურა არ არის - ფერმერები თვითონ ყიდულობენ სტანდარტულ კამერებს და იხდიან ყოველთვიურ გადასახადს თითო შენობაზე.
თქვენი მუშები ყოველდღე გადიან ყველა ღორკალატს - და მაინც ბევრ რამეს ვერ ამჩნევენ. ღორი, რომელიც ღამით ახველებს, ხველების ქულაში გამოჩენამდე რამდენიმე დღით ადრე. ხორცის ქათმის ფარა, რომელიც გათბობის ხაზებიდან იხრება, ფეხის ტერფები წითლდება სველ ფსკერქვეშა მასალაში გაჟონილი სარწყულებლის ქვეშ. ბუმბულის ჩიჩქნა, რომელიც ვრცელდება კვერცხმდებელი ქათმების ფერმაში, როცა იატაკის კვერცხები მატულობს და კვერცხდების მაჩვენებელი პიკიდან იკლებს. სანამ ეს თქვენს ციფრებში - FCR, სიცოცხლისუნარიანობა, კვერცხდების მაჩვენებელი - გამოჩნდება, პარტია უკვე ჩამორჩება და ხარჯი უკვე ფიქსირებულია. ჩვენ ვიწყებთ იქ, სადაც მანუალური დაკვირვება მთავრდება: ცხოველის, ღორკალატისა და გარემოს ყველა სიგნალს - სიარული, პოზა, განაწილება, საკვების მიღება, სუნთქვა - ვაქცევთ გადაწყვეტილებებად, რომლებიც ავტომატურად ჩაკეტავენ მარყუჟს ციფრის შეცვლამდე.
ხედავს ყველა ცხოველს
ითვლის და თვალყურს ადევნებს გადატვირთულ ღორკალატებშიც კი - მაშინაც, როცა ცხოველები გროვდებიან ან კამერას ფარავენ.
იცის, რა არის ნორმალური
ცოცხალი დათვლა, წონა, ზრდა, სიკვდილიანობა და ქცევა - შემოწმებული ისე, როგორც ვეტერინარი შეამოწმებდა.
გაფრთხილებთ დროულად
ავადმყოფობა აღნიშნული დღეებით ადრე, პლუს ჩანაწერები, საკმარისად საიმედო პარტიის ანგარიშსწორებისთვის.
უფრო ბასრი ხდება
ყოველი პარტია, რომელსაც უყურებს, თქვენს ფერმას ცოტათი უკეთ ეცნობა.
როგორ მუშაობს DeepLoop
დაკვირვება
კამერები და სენსორები ცხოველებზე, ღორკალატზე და ფერმის კლიმატზე.
გადაწყვეტა
შენიშნავს უბედურებას დროულად და გეუბნებათ, რატომ აღნიშნა ის.
მოქმედება
არეგულირებს საკვებს, კლიმატსა და გაფრთხილებებს - ან რობოტი ასრულებს სამუშაოს.
სწავლა
ყოველი პარტია აუმჯობესებს მომდევნოს.
გადაწყვეტები
პირუტყვის AI მონიტორინგი
AI საქონაო მეურნეობის მონიტორინგი იყენებს კამერებს და კომპიუტერულ მხედველობას ცხოველების ქცევის გასაგებად - მათ დათვლას, წონის შეფასებას, ქცევის თვალყურებას და დაავადების სიგნალს რამდენიმე დღით ადრე, ვიდრე ხელით შემოწმება მოხდებოდა. DeepLoop ახორციელებს ამას სტანდარტულ კამერებზე, რომლებსაც თავად იყიდულობთ, ღორების, ხორცის ქათმებისა და კვერცხმდებელი ქათმების ფერმებში.
ღორის ფერმის AI მონიტორინგი
ღორის ფერმის AI მონიტორინგი იყენებს სტანდარტულ კამერებსა და კომპიუტერულ მხედველობას ყოველი სასუქებელი ღორკალატის მუდმივი თვალყურებისთვის - ღორების დათვლა, წონის შეფასება და ფარული ნიშნების აღმნიშვნა (ღამის ხველა, ღორის დაკარგვა დათვლიდან, კუდის გაჩხვლეტა ერთ კუთხეში), რომლებიც მშფენად აუარესებენ საკვების კონვერსიას. DeepLoop მუშაობს იმ კამერებზე, რომლებსაც თვითონ შოულობთ, და ყოველ დეტექციას აქცევს განახლებულ დათვლად, წონის მრუდედ, სიკვდილიანობის ჩანაწერად და თავიდან გათვლილ FCR-დ.
ბროილერის დაავადების ადრეული გამოვლენა
ხორცის ქათმის ადრეული დაავადების აღმოჩენა იყენებს კამერებსა და კომპიუტერულ მხედველობას 20 000-იანი ფარის მუდმივი წასაკითხად - სუნთქვითი ჩავარდნების, სველი საწოლიდან ფეხის ტერფის დაზიანებების, სითბოს ხაზიდან გადახრისა და ბროდების განაწილების პრობლემების დაჭერამდე, სანამ ისინი სიცოცხლისუნარიანობას დააქვეიდებენ. DeepLoop ახორციელებს ამას სტანდარტულ კამერებზე, რომლებსაც თვითონ შოულობთ, საიტის ყოველ ხორცის ქათმის ფერმაში.
დედლების ბუმბულის კენკვის გამოვლენა
კვერცხმდებელი ქათმის ბუმბულის ჩიჩქნის აღმოჩენა იყენებს კამერებსა და კომპიუტერულ მხედველობას ფარის მუდმივი თვალყურებისთვის - დაიჭერს პირველ ჩხვლეტებს, პირველ ცარიელ ადგილებს და განაწილების ცვლილებას, რომელიც ამბობს, რომ ბუმბულის ჩიჩქნი დაიწყო, სანამ ის გავრცელდება და სანამ კვერცხის მაჩვენებელი იკლებს. DeepLoop მუშაობს სტანდარტულ კამერებზე, რომლებსაც თვითონ შოულობთ, და ყოველ დეტექციას აქცევს განახლებულ დათვლად, სიკვდილიანობის ჩანაწერად და კვერცხის მაჩვენებლის ანახლებად.
პირუტყვის კომპიუტერული ხედვა
საქონაო მეურნეობის კომპიუტერული მხედველობა იყენებს სტანდარტულ კამერებსა და პროგრამებს იმის ნახვად, რას ხდის ფერმაში - ცხოველების დათვლა გროვის მეშვეობით, წონის შეფასება კამერიდან, სიარულისა და ქცევის წაკითხვა, და განაწილების რუკის შედგენა ღორკალატში. ის არის შეგრძნობის ფენა, რომელიც აქცევს იმას, რას თქვენი კამერები უკვე ხედავენ, იმ რაოდენობებად, წონებად და გაფრთხილებებად, რომლებზეც DeepLoop მოქმედებს.
ფერმის ავტონომიის ხუთი დონე
ისევე, როგორც თვითმართვადი მანქანების დონეებმა შეცვალეს მართვა - ოღონდ ფერმისთვის. ყოველი დონე ნაბიჯია ერთი მიზნისკენ: ფერმერი ადგენს სამიზნეს - FCR ღორის გასასუქებელზე, სიცოცხლისუნარიანობა ხორცის ქათმის ფერმაში, კვერცხდების მაჩვენებელი კვერცხმდებელი ქათმების ფარდულში - და ფერმა პოულობს გზას. L1-2 არის ავტომატიზაცია, რომლის ყიდვაც უკვე ყველგან შეგიძლიათ - ტაიმერები, სენსორები, კლიმატის ყუთები. L3 არის ის, სადაც DeepLoop ცხოვრობს - სისტემა, რომელიც კითხულობს თვით ცხოველებს, ადამიანის თვალზე დღეებით ადრე - ამას თითქმის არავინ აკეთებს. L4-5 არის ის, საითკენაც მივდივართ: ფერმა, რომელიც თავად მუშაობს, იკურნება და უმჯობესდება.
რას აკეთებს
ყველაფერი ფერმაზე დაკვირვებიდან მის მართვამდე - გაფრთხილებები დღეს, ხოლო ხელშეუხებელი მართვა, როცა მზად იქნებით.
იცოდეთ თქვენი ციფრები რეალურ დროში
წონა, რაოდენობა, საკვების მიღება და სიკვდილიანობა მაშინვე, როცა ხდება - და არა აწონვის დღეს.
ფერმა თავად იმართება
კვება და კლიმატი თავად რეგულირდება თქვენი მიზნების მისაღწევად.
რობოტები ჭუჭყიანი სამუშაოსთვის
ინსპექცია, დაღუპულის შეგროვება, რეცხვა და დეზინფექცია დამატებითი ხელების გარეშე.
მუშაობს იმასთან, რაც გაქვთ
უერთდება თქვენს არსებულ საკვების სისტემას, კლიმატის კონტროლერსა და ჩანაწერებს.
ის უბრალოდ არ ამჩნევს პრობლემებს. ის აგვარებს მათ.
ფერმის ტექნოლოგიების უმეტესობა შექმნეს ადამიანებმა, რომლებსაც ფერმაში არასოდეს უმუშავიათ - ითვლიან და გრაფიკებს აშენებენ, მაგრამ არ ესმით, რა უჯდებათ გამოტოვებულ ავადმყოფ ღორს. ჩვენ ჩვენი პირიქით ავაშენეთ.
რას აკეთებს სინამდვილეში გაფრთხილება '2 pigs missing'? ჩვენ მხოლოდ არ ვაფრთხილებთ - სისტემა ათანხმებს ღორკალატის სათავო რაოდენობას, აახლებს სიკვდილიანობის ჩანაწერს, თავიდან ითვლის FCR-სა და ADG-ს ახალ დასახლების სიმჭიდროვესთან მიმართებაში, შესაბამისად ხელახლა არეგულირებს საკვების მრუდსა და ვენტილაციის დაყენებებს და უგზავნის შესწორებულ days-to-market შეფასებას თქვენს ანგარიშსწორების ფურცელს. იგივე ლოგიკა მუშაობს ყველა სახეობაზე: ფეხის ტერფის მკვეთრი მატება ხელახლა აფასებს ხორცის ქათმის კეთილდღეობასა და პროგნოზირებად ბრაკირებებს, hen-day production-ის ვარდნა ხელახლა აფასებს კვერცხმდებელ ფარას. ყოველი დეტექცია ჩაკეტავს მარყუჟს.
ჩვენს გუნდს ესმის მეცხოველეობრივი წარმოება, და არა მხოლოდ მოდელის ვარჯიში. დაკარგული ღორი ერთდროულად ცვლის ADG-ს, FCR-ს, საკვების მოცულობასა და days-to-market-ს. სველი ფსკერქვეშა მასალის ლაქა გაჟონილი სარწყულებლის ხაზის ქვეშ იწვევს ფეხის ტერფის დაზიანებებს, hock burn-სა და ბრაკირებებს ქარხანაში - დაკვლის ფურცელში გამოჩენამდე კვირებით ადრე. ბუმბულის ჩიჩქნა, ადრეულ ეტაპზე დაჭერილი კვერცხმდებელ ფარაში, ინარჩუნებს კვერცხდების მაჩვენებელს და იცავს ანგარიშსწორებას იატაკის კვერცხებისა და დაქვეითებებისგან. ჩვენ მხოლოდ დეტექციას არ ვხედავთ - ვიცით, რა უჯდება ის ქვედა რგოლებში და რა უნდა გავაკეთოთ ამის შესახებ.
ევროპული სისტემები იღებენ 20-50K EUR საკუთრებაში დაცულ აპარატურაში პლუს წლიური ლიცენზიის საფასურს, შემდეგ კი ინსტალაციაზე იყინებიან. ჩინური სისტემები იღებენ 100-200K RMB წინასწარ და წყვეტენ გაუმჯობესებას იმ დღეს, როცა ჩეკი დაიხურება. DeepLoop საერთოდ არ გყიდით აპარატურას - ჩვენ გაძლევთ სტანდარტული სამომხმარებლო ნაწილების ზუსტ სპეციფიკაციის სიას - კამერები, ქსელის გადამრთველები და მსგავსი - და თქვენ თვითონ შეიძენთ მათ ნებისმიერი მომწოდებლისგან, ონლაინ თუ ადგილობრივად, თვითღირებულებაში. არანაირი საკუთრებაში დაცული კონექტორი, არანაირი მომწოდებელზე მიჯაჭვულობა, არანაირი ნამატი. თქვენ იხდით მხოლოდ ინსტალაციასა და მცირე ყოველთვიურ საფასურს თითო სახლზე - მეტი არაფერი. სწორედ ეს აყენებს ტექნოლოგიას ბოლოს და ბოლოს მცირე საკონტრაქტო მწარმოებლის ხელმისაწვდომობაში, და არა მხოლოდ სუბსიდირებული საგამოფენო ფერმისთვის. ჩვენ ფულს მხოლოდ მაშინ ვშოულობთ, როცა სისტემა თავის ფასს ამართლებს თქვენს ფერმაში.
მომწოდებელთა უმეტესობა პროდუქტს ინსტალაციის შემდეგ აღარასოდეს ეხება - მათ უკვე გადაუხადეს. ჩვენი კი აგრძელებს გაუმჯობესებას: ყოველი პარტია, ყოველი სახლი, ყოველი ფერმა აბრუნებს იმას, რაც ვეტერინარმა ნამდვილად დაადასტურა, და გაუმჯობესებები მოდის თქვენს ფერმაში განახლებების სახით, რომლებშიც ზედმეტს არ იხდით. სისტემა, რომელიც თქვენს ცხოველებს ადევნებს თვალს, უფრო ბასრი ხდება, რადგან ის სხვაგანაც აკვირდება ღორის, ხორცის ქათმის, კვერცხმდებელის ფერმებს - რასაც ერთ ფერმაზე სწავლობს, ეხმარება იმავე უბედურების შენიშვნაში თქვენთანაც. ყოველი ახალი ფერმა, რომელიც უერთდება, ცოტათი აუმჯობესებს ყველა არსებული ფერმის დანახვის უნარს. სხვები გყიდიან გაყინულ სურათს; ჩვენი კი მუდმივად სწავლობს. ყოველი პარტია, რომელსაც უყურებს, ცოტათი უფრო ბასრი ხდება.
პრინციპები, რომლებიც გვინარჩუნებენ პატიოსნად
ეს ცოცხალი ცხოველებია, და არა საწყობის თაროები - არასწორი ნაბიჯი ნამდვილ ფულს და ნამდვილ კეთილდღეობას გიჯდებათ. ეს არის წესები, რომელთა დაცვაც ევალება ყველა DeepLoop პროდუქტს.
მარყუჟები დაფების ნაცვლად
დაფა გეუბნებათ, რა მოხდა. მარყუჟი ასწორებს მას მანამ, სანამ დაინახავთ. ჩვენ ჩვენს თავს ვზომავთ შეცვლილი შედეგებით, და არა დახატული გრაფიკებით.
ვეტერინარი პირველი აწერს ხელს
ყოველი გადაწყვეტილება, რომელსაც სისტემა იღებს, მოწმდება იმის მიხედვით, რაც ვეტერინარმა ნამდვილად დაადგინა - და არა გამოცნობით. თუ ვეტერინარი ხელს არ მოაწერდა გადაწყვეტილებას, სისტემა მას არ იღებს.
უსაფრთხო ჩავარდნა, და არა ხმაურიანი ჩავარდნა
დაბალი ნდობისას სისტემა ნაგულისხმევად უბრუნდება ბოლო ცნობილ უსაფრთხო მდგომარეობას. ის არ გამოიცნობს და არ იყინება. ცოცხალ ცხოველზე არასწორი ავტონომიური ნაბიჯი უფრო ძვირი ჯდება, ვიდრე გამოტოვებული გაფრთხილება - ამიტომ ჩვენ უსაფრთხოებისკენ ვიხრებით.
გიჩვენებთ, რატომ
ფერმერებმა და ვეტერინარებმა უნდა იცოდნენ, რატომ იმოქმედა სისტემამ. სისტემა, რომელსაც თავისი მოქმედების ახსნა არ შეუძლია, ფერმაში ნდობას ვერ დაიმსახურებს. ყოველი გაფრთხილება ატარებს მტკიცებულებას - სურათს, რიცხვს, ზღვარს, რომელიც გადალახა.
მარყუჟი უნდა ჩაიკეტოს
ყოველი პროდუქტი ასრულებს სრულ აღქმა → გაგება → გადაწყვეტა → მოქმედება ციკლს. არაფერი ნახევრად აშენებული არ იგზავნება. დეტექცია, რომელიც მოქმედებას არ ამოძრავებს, უბრალოდ დაფაა - ჩვენ კი დაფებს არ ვაშენებთ.
ყოველი ფერმა თავად მუშაობს - და ყოველ პარტიაზე უკეთესდება
ფერმერი ადგენს მიზანს - და ფერმა პოულობს გზას. ყოველი პარტია ანგარიშის დაფაა: FCR ღორის გასასუქებელზე, სიცოცხლისუნარიანობა ხორცის ქათმის ფერმაში, კვერცხდების მაჩვენებელი კვერცხმდებელი ქათმების ფარდულში. DeepLoop მას თქვენზე ადრე კითხულობს და არეგულირებს მანამ, სანამ თქვენ მოგიწევთ. ჩვენ ვაშენებთ ფერმას, რომელიც რუტინას თავად ასრულებს - ღორი, ხორცის ქათამი, კვერცხმდებელი ერთნაირად: დაბალი ღირებულება, უკეთესი ცხოველთა კეთილდღეობა და მეტი სახლი პერსონალის გაზრდის გარეშე.
ნახეთ, როგორ მუშაობს ნამდვილ ფერმაში.
ჩვენ ამას ახლა ვამტკიცებთ ნამდვილ, მომუშავე ღორის ფერმებში - ვიჭერთ FCR-ის გადახრას, სიკვდილიანობასა და ავადმყოფობას მაშინვე, როცა ხდება. იგივე კამერები და იგივე სისტემა მუშაობს სამივე ტიპის ფერმაზე - ღორის გასასუქებელი, რომელიც FCR-ს ეძებს, ხორცის ქათმის ფერმა, რომელიც სიცოცხლისუნარიანობას ეძებს, კვერცხმდებელი ფარა, რომელიც კვერცხდების მაჩვენებელს ინარჩუნებს: იგივე მოწყობა, განსხვავებული ცხოველები, განსხვავებული ციფრები. რომელსაც არ უნდა უვლიდეთ - ღორებს, ხორცის ქათმებს თუ კვერცხმდებელს - მოდით, ვისაუბროთ.
