Opći podaci o projektu:
Kod projekta: NPOO.C3.2.R3-I1.04.0141
Naziv projekta: Animalna proizvodnja nove generacije
Kod poziva: NPOO.C3.2.R3-I1.04
Naziv poziva: Ciljana znanstvena istraživanja
Vrijednost projekta: 1.381.542,42 €
Sažetak projekta
Projekt „Animalna proizvodnja nove generacije“ temelji se na istraživanju koje integrira genomske, okolišne i biometrijske komponente u uzgoju mliječnih goveda kao i njihove utjecaje na funkcionalna, zdravstvena i proizvodna svojstva. Dobiveni će rezultati predstavljati osnovu za izradu modela umjetne inteligencije, dok će poseban naglasak biti usmjeren na svojstva dobrobiti kao i na novo definirana svojstva. Temeljem modela strojnog učenja razvijenog specifično za prepoznavanje obrazaca ponašanja životinja u uzgojnim objektima, izraditi će se prototip sveobuhvatnog softverskog sustava povezanog s nizom elektroničkih senzora koji će omogućiti praćenje i proaktivno djelovanje u ključnim uzgojnim procesima u suvremenom uzgoju mliječnih krava.
KRATKI PRIKAZ PROBLEMA I TEHNOLOŠKIH DOSTIGNUĆA
Projekt „Animalna proizvodnja nove generacije“ osmišljen je kako bi svojim rezultatima pružio doprinos rješavanju ključnih problema u animalnoj proizvodnji uz korištenje suvremenih istraživačkih metoda te najnovijih tehnologija, a provodi se u partnerstvu renomiranih znanstvenih institucija i tvrtke s jasnim usmjerenjem na razvoj visokotehnoloških softverskih rješenja.
Rast svjetske populacije, uz povećavanje potražnje za prehrambenim proizvodima animalnog podrijetla, zahtijeva sve veće napore u planiranju i korištenju prirodnih resursa. Animalna proizvodnja omogućuje stoga i nova radna mjesta te potencijal za rast prihoda dok istovremeno negativno utječe na okoliš. Potrošači postaju svjesni ovih negativnih utjecaja te je sve veći interes za pitanja kvalitete i porijekla hrane, proizvodnog procesa i dobrobiti životinja.
Zbog navedenih razloga i tehnološkog razvoja općenito, sve je veća prisutnost automatizacije i digitalizacije animalne proizvodnje, a nove tehnologije rezultirale su razvojem preciznog stočarstva ili PLF (eng. Precision livestock farming) koje se, između ostalog, temelji na sljedećim proizvodnim i istraživačkim tehnologijama i metodama:
- Genomika i genomska selekcija.
Populacije životinja danas je moguće genotipizirati, a dobivenim podacima putem naprednih statističkih alata moguće je kreirati mape genomskih regija povezanih s ključnim proizvodnim (količina mlijeka, udio bjelančevina i masti), reproduktivnim (pojava estrusa, servisno razdoblje, postotak koncepcije, indeks osjemenjivanja) i zdravstvenim svojstvima (šepavost, mastitis, ketoza). Genomskom selekcijom, već pri samom rođenju životinje omogućuje se njeno objektivno rangiranje, te odabir jedinki koje će postati roditelji budućih generacija. - Biometrija u animalnoj proizvodnji.
Praćenje biometrijskih podataka uključuje praćenje kretanja i ponašanja životinja, temperature tijela, ali i temperature, vlage i strujanja zraka u uzgojnom objektu. Navedeno se ostvaruje upotrebom različitih tipova video i termalnih kamera, pedometara i senzora. Automatizacija u praćenju ovih parametara omogućuje kontinuirani nadzor velikog broja životinja te rano utvrđivanje zdravstvenog i reproduktivnog statusa i proizvodnih rezultata. - Strojno učenje i umjetna inteligencija.
Upotrebom strojnog učenja i umjetne inteligencije moguća je analiza vrlo velikih količina podataka u realnom vremenu (primjerice, biometrijski podaci uz uvažavanje genomske specifičnosti svake jedinke) te izrada modela koji će omogućiti proaktivno upravljanje odnosno donošenje odluka na temelju algoritama i obrade velike količine podataka (eng. Big data) u realnom vremenu.
CILJEVI PROJEKTA
Prethodno opisane tehnologije osnova su za provedbu predloženog projekta kojim se planiraju postići sljedeći ciljevi:
- Istražiti genetsku arhitekturu funkcionalnih, reproduktivnih i proizvodnih svojstava kod krava Identificirati genomske regije povezane s funkcionalnim, reproduktivnim i proizvodnim svojstvima korištenjem GWAS analize (eng. Genome Wide Association Study).
- Analizirati varijabilnost funkcionalnih svojstava kao što je zdravstveni status krava, prikupljanjem i analizom biometrijskih podataka upotrebom različitih videokamera i senzora
- Razviti statističke modele i alate za analizu i procjenu funkcionalnih, reproduktivnih i proizvodnih svojstava integracijom genomskih i okolišnih podataka (temperatura i vlaga u objektima), koristeći velike skupove podataka – BIG data (genomske i okolišne informacije, podaci o kretanju životinje, itd.) prikupljene u realnom vremenu, razvojem, treniranjem i primjenom modela strojnog učenja
- Razvijene statističke modele i model strojnog učenja implementirati u softversko rješenje koje će se razviti do razine prototipa (TRL 4), s konačnim usmjerenjem na softversku platformu za praćenje statusa životinja u realnom vremenu, donošenje odluka, praćenje poslovnih procesa na nivou uzgajivača i proizvođača u govedarskoj proizvodnji.