В птицеводческой отрасли существует ряд проблем: гибель эмбрионов, сложность определения пола и оценка характеристик скорлупы. Эти факторы сильно влияют на экономику производства, но их проверка традиционными методами требует много времени и ресурсов.
Группа ученых из Университета Иллинойса (США) предложила решение, основанное на технологиях ближнего инфракрасного диапазона (БИК) и гиперспектрального изображения (ГСИ). Результаты их работы изложены в серии публикаций, включая журналы British Poultry Science и Food Control.
В одном из экспериментов специалисты поместили 300 куриных яиц в промышленный инкубатор. До начала инкубации и на четвертый день они получали изображения с помощью гиперспектральной камеры. Затем исследователи выявили спектральные закономерности для живых и погибших эмбрионов. Созданная модель машинного обучения показала точность до 97% при прогнозировании смертности уже на 4-й день. Ведущий автор Мохаммад Вадуд Ахмед пояснил, что удаление погибших эмбрионов на ранней стадии позволяет избежать рисков биобезопасности, так как мертвые эмбрионы могут содержать бактерии.
Второе направление работы касалось определения пола. Ежегодно в США утилизируют около 6 миллиардов самцов цыплят, поскольку их выращивание экономически нецелесообразно. В ряде европейских стран такая практика уже запрещена. Используя библиотеку изображений и эталонных параметров, ученые обучили модель ИИ с точностью 75% классифицировать эмбрионы по полу на нулевой день.
Доцент Мохаммед Камруззаман отметил, что главное преимущество методов БИК и ГСИ — неразрушающий контроль. Для проверки прочности скорлупы или соотношения желтка больше не нужно разбивать яйца. В планах исследователей — автоматизировать процесс с помощью роботизированной руки, которая будет сортировать яйца по результатам сканирования.
Ранее Наука Mail рассказывала, что нейросеть точно распознает «песни» синих китов.
