ИИ, распознающий задавливание поросят и звуки кашля… повышает продуктивность свиноферм

Продуктивность и рентабельность свиноферм определяются уровнем выживаемости поросят. Случаи задавливания, когда свиноматка ложится на поросят, а также недостаточно быстрые меры на ранней стадии респираторных заболеваний приводят к падежу свиней и наносят критический удар по доходности хозяйств.

Согласно опубликованному Комитетом по управлению фондом поддержки корейского свиноводства отчету «Показатели корейских свиноферм Handon Farms по стране за 2025 год», у верхних 10% хозяйств среди профессиональных пользователей показатель MSY (годовое число реализованных свиней на одну свиноматку) составил 24,4 головы, тогда как у нижних 10% — 15,7 головы, то есть разрыв между верхней и нижней группами достиг 8,7 головы.

Этот разрыв в продуктивности напрямую превращается в разрыв в доходах фермеров. В пересчете на хозяйство с 100 свиноматками разница в годовом объеме реализации достигает 870 голов. Если считать цену одной реализованной свиньи на уровне 535 тыс. вон (при массе реализации 115 кг, выходе туши 77,5% и цене 6 тыс. вон за 1 кг туши), то годовой разрыв в доходах достигает 465,45 млн вон. Иными словами, даже при одинаковом размере фермы только различия в управлении и выживаемости могут определять разницу в доходах на сотни миллионов вон.

Тройные датчики одновременно отслеживают «поведение, температуру тела и звук»… точность обнаружения кашля превышает 95%
На фоне того, что повышение выживаемости поросят и сокращение разрыва в продуктивности считаются ключевыми задачами для роста доходов свиноводов, внимание привлекает система точного мониторинга, разработанная с использованием искусственного интеллекта (ИИ) и технологий объединения датчиков.

Исследовательская группа под руководством профессора Чон Сон Ок с кафедры инженерии интеллектуальных сельскохозяйственных систем и машин Национального университета Чунгнам реализует «проект полевых испытаний интеллектуальной системы мониторинга здоровья свиней» в рамках «Программы поддержки промышленно-академического сотрудничества в области агротехнологий на 2026 год», которой управляет Администрация сельского развития, а исполняет Корейский институт продвижения сельскохозяйственных технологий. Это исследование, которое возглавляет Национальный университет Чунгнам при совместном участии Национального корейского университета сельского хозяйства и рыболовства (группа профессора Ли Су Хёпа), находится на этапе проверки технологии путем применения на реальных свинофермах запатентованных разработок команды — «системы управления заболеваниями свиней на основе ИИ» и «системы мониторинга для управления заболеваниями в свинарниках».

Опытный образец, задействованный в полевых испытаниях, объединяет три типа высокоточных датчиков и устройство сбора данных (DAQ) на базе Raspberry Pi 4B для трехмерного мониторинга внутренней среды свинарника. Три высокоточных датчика — это RGB-камера (Raspberry Pi Camera V2), тепловизионная камера (Thermal Expert Q1) и звуковой датчик (микрофон Shure V7).
 

Прежде всего RGB-камера автоматически подсчитывает количество свиней в каждом загоне и отслеживает основные модели поведения, такие как лежание, стояние, ходьба и кормление. Точность распознавания количества особей и поведения по данным первого опытного образца достигает 95–97%. Тепловизионная камера в реальном времени измеряет максимальные, минимальные и средние значения температуры поверхности тела свиней, чтобы выявлять особей с подозрением на жар и риск теплового стресса из-за высокой температуры. Звуковой датчик обнаруживает кашель в свинарнике (точность обнаружения более 95%), звуки риска задавливания поросят (точность более 90%) и аномальные вокализации, такие как кусание хвоста, в диапазоне 50 Гц–16 кГц, реагируя в течение 1,5 секунды.

Собранные видео- и аудиоданные передаются на сервер по беспроводной связи (Wi‑Fi), а владельцы ферм могут круглосуточно удаленно проверять состояние загонов через веб-панель на ПК или приложение для смартфона. При возникновении чрезвычайной ситуации, такой как аномальные звуки или жар, на мобильное устройство фермера немедленно отправляется предупреждение.

Исследовательская группа устанавливает модули в загонах для супоросных свиноматок и поросят на фермах в Пуё провинции Чхунчхон-Намдо и Кимдже провинции Чолла-Пукто, одновременно собирая данные и совершенствуя модели ИИ. 21 июля в Центре сельскохозяйственных технологий уезда Пуё состоялись презентация и обучение с участием около 30 представителей и фермеров из отделения Пуё Корейской ассоциации свиноводов, а также была проведена демонстрация технологии.

Эта интеллектуальная система мониторинга оценивается как технология, способная снизить смертность поросят и повысить продуктивность свиноферм, включая показатель MSY, поскольку ИИ выполняет роль системы раннего предупреждения в условиях свинарника, где людям трудно находиться круглосуточно.

Профессор Чон Сон Ок отметила: «С помощью системы мониторинга на основе ИИ можно определить состояние свиней, которое невозможно узнать, если владелец фермы или сотрудники не находятся на месте постоянно. После выявления проблемы через мониторинг можно прийти в свинарник и принять меры», добавив: «Поскольку аномальные состояния у свиней можно обнаруживать на ранней стадии, система эффективна для повышения продуктивности и сокращения трудозатрат». Она также подчеркнула: «Благодаря этим полевым испытаниям мы доработаем технологию до уровня, когда фермеры смогут действительно полезно использовать ее на практике».