ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ПРОДУКТИВНОГО животновОДСТВА
Authors: А.И. Михальский , Ж.А. Новосельцева 
Published: December 2024

Применение точных методов прогноза индивидуальной продуктивной ценности, фертильности, продолжительности продуктивной жизни коров и оптимизации управления стадом являются перспективными направлениями для повышения эффективности современного продуктивного животноводства. Практическое применение систем электронных микродатчиков с беспроводной передачей данных, обеспечивающее получение в реальном времени больших объёмов данных, вызвало потребность в эффективных технологиях анализа и компьютерной обработки получаемой информации. В обзоре рассматривается ряд прикладных задач в области животноводства, в которых нашли успешное применение методы машинной классификации и обучения. В арсенале машинного обучения имеются методы выделения наиболее значимых факторов, установления скрытых зависимостей, использования априорной информации и информации из сторонних источников. В настоящее время на основе методов классификации и восстановления зависимостей разработаны алгоритмы автоматической идентификации отдельных животных, их поведения и состояния на выпасе, предсказания физических и физиологических показателей, прогноза селекционной ценности и др. Основные разделы обзора: индивидуальная идентификация, классификация поведения и обнаружение теплового стресса; выявление поведенческих и физиологических характеристик; прогноз продуктивных показателей; обоснование решений по выбраковке коров; диагностика и оценка эффективности лечения мастита и респираторных заболеваний; оценка эффективности осеменения; селекция по показателям продуктивности и геномным оценкам; селекция по показателям конверсии энергии корма в продукцию; селекция по показателям фертильности и дожития. Широкий спектр и экономическая эффективность решаемых задач свидетельствуют о высоком потенциале методов анализа данных и машинного обучения при решении практических задач животноводства.

Application of precise methods for forecasting individual productive values, fertility, the length of productive life of cows, and optimizing herd management are promising areas for improving the efficiency of modern productive animal husbandry. Practical application of electronic micro-sensors systems with wireless data transmission, which provides real-time data acquisition, caused the need for effective analysis and computer processing of the received information. The review considers a number of applied problems in the field of animal husbandry, in which the methods of machine classification and learning have found a successful application. In the arsenal of machine learning there are methods for identifying the most significant factors, establishing hidden dependencies, using a priori information and information from outside sources. At present, algorithms for automatic identification of individual animals, their behavior and state on grazing, prediction of physical and physiological parameters, prediction of breeding value, etc. have been developed based on methods of classification and restoration of dependencies. Main sections of the review: individual identification, classification of behavior and detection of heat stress; the identification of behavioral and physiological characteristics; prognosis of productive indicators; substantiation of decisions on culling; diagnosis and evaluation of the effectiveness of treatment of mastitis and respiratory diseases; assessment of the effectiveness of insemination; selection by performance indicators and genomic estimates; selection based on the conversion of feed energy into production; selection on fertility and survival indicators. The wide range and cost-effectiveness of the problems being solved testify to the high potential of machine learning and methods of data analysis in solving practical problems of animal husbandry.