اكتشف كيف يمكن مراقبة سلوك الحيوانات باستخدام نموذج Ultralytics YOLOv8 لتحسين رعاية الماشية واكتشاف الأمراض وإدارة المزرعة بكفاءة.
وفقًا للأمم المتحدة، سيبلغ عدد سكان العالم 9.6 مليار نسمة بحلول عام 2050. ومع ازدياد عدد سكان العالم، نجد أنفسنا نتجه إلى التقنيات المتقدمة مثل التعلم العميق في الزراعة لإيجاد حلول زراعية مستدامة. خوارزميات الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 أن تُحدث فرقاً كبيراً، خاصة عندما يتعلق الأمر بمراقبة سلوك الحيوانات. يمكن أن تساعد الرؤى التي يتم جمعها باستخدام الرؤية الحاسوبية المزارعين على تبسيط كيفية إدارة ورعاية الماشية. في هذه المقالة، سنتعمق في هذه المقالة في كيفية تغيير الطريقة التي يمكن أن يغير بها YOLOv8 طريقة مراقبة الحيوانات!
إن مراقبة الماشية أمر أساسي للتأكد من أنها بصحة جيدة. ولكن، قد يكون هذا الأمر صعباً نظراً للعدد الهائل من الحيوانات التي يجب مراقبتها والوعي بها. تساعد مراقبة الحيوانات المعززة بالذكاء الاصطناعي (AI) في مراقبة الحيوانات باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية المتقدمة لمراقبة سلوك الحيوانات وتحليلها. يمكن لخوارزميات مثل YOLOv8 تتبع الحيوانات في الوقت الفعلي وتوفير بيانات دقيقة دون الحاجة إلى أجهزة استشعار أو علامات غازية.
يمكن استخدامه في المزارع وحدائق الحيوان ومنشآت الأبحاث لاكتشاف العلامات المبكرة للمرض أو الإجهاد أو عدم الراحة، مما يسمح بتوفير رعاية أسرع. يمكننا أيضًا مراقبة عادات التغذية والتفاعلات الاجتماعية ومستويات نشاط الحيوانات. على سبيل المثال، انظر إلى لقطات الأبقار حيث تُستخدم الرؤية الحاسوبية لتحديد ما إذا كانت الأبقار واقفة أو جالسة أو تمشي.
.avif)
من خلال مراقبة وضع البقرة عن كثب، يمكن للمزارع أن يفهم الكثير عن البقرة. فإذا كانت البقرة التي تقف أو تمشي كثيراً في العادة تقف أو تمشي كثيراً وفجأة أصبحت تجلس أكثر، فقد يشير ذلك إلى وجود مشكلة صحية. من خلال المراقبة المستمرة لسلوك الحيوان، يمكن للمزارعين التأكد من أن ماشيتهم بصحة جيدة والتدخل بسرعة عندما يبدو أن هناك شيئًا ما غير طبيعي. يمكنهم خلق بيئة أكثر صحة وكفاءة للحيوانات وتحسين رفاهيتها في نهاية المطاف وتقليل تكاليف العمالة.
تعتمد الطرق التقليدية لمراقبة الحيوانات في كثير من الأحيان على الملاحظات اليدوية وأجهزة الاستشعار الغازية مثل علامات RFID، التي تستخدم ترددات الراديو لنقل البيانات لاسلكياً لتحديد هوية الحيوانات وتتبعها. ومع ذلك، يمكن أن تستغرق هذه الطرق وقتاً طويلاً وتتطلب عمالة كثيفة وأحياناً مرهقة للحيوانات. كما أن هذه العلامات غالبًا ما تكون مكلفة ويمكن أن تسقط بسهولة من الحيوانات وتنكسر. وتؤدي هذه المشكلات إلى خسائر فادحة للمزارع. على سبيل المثال، فقدت مزرعة في ولاية مونتانا بالولايات المتحدة الأمريكية بها 17,000 حيوان (جميعها مزودة بعلامات تحديد الهوية بالترددات اللاسلكية) حوالي 1,000 علامة في عام واحد، كما أشار برايان إليوت، مؤسس شركة 406 Bovine، في مقال نشره موقع AgUpdate.
في المقابل، تقدم حلول الرؤية الحاسوبية لرصد الحيوانات حلاً آلياً غير جراحي مع العديد من الفوائد. لنفترض أن حيواناً ما مصاب بمرض معدٍ ومن المهم إبقاؤه في الحجر الصحي لمنع انتشار المرض إلى الحيوانات الأخرى. باستخدام الرؤية الحاسوبية، يمكننا مراقبة الحيوان باستمرار دون الحاجة إلى إزعاجه. يمكننا مراقبة التغيرات التي تطرأ على صحته بسرعة ومنحه الرعاية المناسبة بشكل أسرع. كما يساعد أيضاً في التحقق مما إذا كانت العلاجات فعالة والتأكد من عدم انتشار المرض إلى بقية القطيع.
.avif)
فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام الرؤية الحاسوبية لتحليل سلوك الحيوانات:
يمكنك استخدام YOLOv8 لتتبع أنماط التغذية والحركة والتفاعلات الاجتماعية وغير ذلك الكثير. YOLOv8 تتفوق في تقنيات الكمبيوتر الرئيسية مثل اكتشاف الأجسام وتتبع الأجسام وتقدير الوضع.
دعونا نفهم مهام الرؤية الحاسوبية هذه بمزيد من التفصيل:
.avif)
من خلال هذه المهام، يوفر YOLOv8 قدرات قوية لرصد وتحليل سلوك الحيوانات. من خلال الكشف عن الكائنات، يمكن لموقع YOLOv8 تحديد وتصنيف الحيوانات الفردية داخل القطيع لمراقبة أنشطتها. بعد ذلك، يمكن أن يساعد تتبع الكائنات باستخدام YOLOv8 في متابعة حركات كل حيوان بشكل مستمر مع مرور الوقت من إطار إلى آخر. من خلال الجمع بين ذلك وتقدير الوضعية، يمكن أن يوفر YOLOv8 تحليلاً مفصلاً للحالة البدنية للحيوان وسلوكه. يمكن للمزارعين مراقبة مقدار الوقت الذي يقضيه كل حيوان في الأكل أو المشي أو الراحة. وهذا يساعد على اكتشاف أي تغيرات في السلوك، مثل انخفاض الحركة أو تغير عادات التغذية، مما قد يشير إلى وجود مشاكل صحية.
.avif)
للمزيد من التفاصيل حول كيفية استخدام YOLOv8 لمختلف المهام، تفضل بزيارة Ultralytics Guides.
ولإعطائك فكرة عن مدى قدرة مراقبة الحيوانات بالذكاء الاصطناعي على تغيير حياة المزارع، دعنا نلقي نظرة على يوم متكامل مع الذكاء الاصطناعي.
في الصباح، يمكن للمزارع التحقق من نظام مراقبة الحيوانات على جهاز لوحي. كانت الكاميرات الموجودة في الحظيرة والحقول ستحلل الماشية طوال الليل وتقدم تقارير عن صحة كل حيوان وسلوكه ونشاطه. ينبه النظام المزارع إلى وجود بقرة تظهر عليها علامات العرج، ويمكنه العناية بها على الفور.
خلال النهار، تراقب أنظمة الرؤية الحاسوبية الحيوانات باستمرار، وتعدّل حصص التغذية الآلية بناءً على الملاحظات الآنية لعادات الأكل والحالة البدنية لكل حيوان. ويراقب المزارع القطيع عن بُعد، ويتلقى إخطارات بأي نشاط غير عادي أو علامات استغاثة تكتشفها الكاميرات. وفي المساء، يقوم المزارع بمراجعة البيانات للتخطيط لليوم التالي.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا المزارع على اتخاذ قرارات أفضل من خلال تحليل الاتجاهات والأنماط في البيانات. يمكن استخدام التعلم الآلي لاقتراح جداول التغذية المثلى، وتحديد المشاكل الصحية المحتملة في وقت مبكر، وحتى التوصية بتغييرات لتحسين كفاءة المزرعة وإنتاجيتها بشكل عام. مع ظهور تكنولوجيا مثل أحدث إصدار من ChatGPT ، GPT-4o، أصبح من الممكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي مساعدًا مفيدًا للمزارع.
تُحدث مراقبة الحيوانات القائمة على الرؤية الحاسوبية تأثيرًا كبيرًا على العديد من الصناعات بخلاف الزراعة. ففي مجال الحفاظ على الحياة البرية، تساعد هذه التقنية في تعقب الحيوانات ودراسة سلوكها ومنع الصيد الجائر من خلال المراقبة والتنبيهات في الوقت الحقيقي. على سبيل المثال، تستخدم منظمة Conservation AI غير الربحية التي تتخذ من المملكة المتحدة مقراً لها الرؤية الحاسوبية للكشف عن التهديدات التي تتعرض لها الأنواع المهددة بالانقراض مثل البنغول ووحيد القرن في الوقت الحقيقي. وتساعد كاميراتهم التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، والمنتشرة في جميع أنحاء العالم، دعاة الحفاظ على البيئة على التصرف بسرعة ضد الصيد الجائر والمخاطر الأخرى. كما يتم استخدام برنامج AlphaGo التابع لشركةGoogle DeepMind لتحليل ملايين الصور من متنزه سيرينجيتي الوطني في تنزانيا لتحديد الحيوانات وإحصائها. وتساعد الرؤى المستقاة من هذه الصور دعاة الحفاظ على البيئة على فهم ديناميكيات السكان بشكل أفضل.
.avif)
وبالمثل، تستخدم المرافق البحثية الرؤية الحاسوبية لمراقبة سلوك الحيوانات وصحتها بشكل أكثر دقة وأقل تطفلاً. ويمكن للباحثين جمع بيانات ورؤى قيّمة من أجل وضع استراتيجيات أفضل للحفاظ على الحيوانات الأليفة. وفي مجال رعاية الحيوانات الأليفة، تعمل أدوات المراقبة الصحية القائمة على الذكاء الاصطناعي والمنتجات الذكية، مثل المغذيات الآلية والألعاب التفاعلية، على تحسين رفاهية الحيوانات الأليفة ومشاركتها.
تستخدم حدائق الحيوان وحدائق الأحياء المائية الرؤية الحاسوبية لمراقبة رعاية الحيوانات، والكشف عن علامات المرض أو الإجهاد، وتعزيز تجارب الزوار من خلال المعارض التفاعلية. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في الممارسات البيطرية في مراقبة صحة الحيوانات بشكل أكثر فعالية، مما يؤدي إلى تشخيص وعلاج أفضل. في مجال نقل الحيوانات، تساعد الرؤية الحاسوبية في ضمان سلامة الحيوانات من خلال مراقبة مستويات الإجهاد وضمان الامتثال للوائح. وبشكل عام تتيح مراقبة الحيوانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي رعاية أفضل للحيوانات في هذه القطاعات.
على الرغم من الفوائد العديدة لتتبع الحيوانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك تحديات في تنفيذ مثل هذه الحلول أيضاً. يتمثل أحد التحديات الرئيسية في التكلفة الأولية لإعداد أنظمة الرؤية الحاسوبية المتقدمة في المزارع. قد يكون شراء المعدات اللازمة وتركيبها مكلفًا للغاية، مما قد يشكل عقبة كبيرة أمام المزارعين، خاصة الصغار منهم. وقد يحتاجون إلى مساعدة مالية أو حوافز لتبني هذه التقنيات الجديدة.
هناك مشكلة أخرى تتمثل في عدم وجود اتصال جيد بالإنترنت في المناطق الريفية. فالاتصال بالإنترنت الذي يمكن الاعتماد عليه أمر حيوي لمعالجة البيانات من خلال السحابة ومراقبة الأشياء عن بُعد. فبدون اتصال موثوق به، قد يواجه المزارعون صعوبة في استخدام أنظمة المراقبة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي القائمة على السحابة. يمكن لحلول الحوسبة الطرفية معالجة هذه المشكلة من خلال معالجة البيانات محلياً دون الحاجة إلى الاتصال السحابي.
خصوصية البيانات وأمنها من الشواغل الرئيسية أيضًا. فمع جمع المزيد من البيانات ومشاركتها في الزراعة الدقيقة، يحتاج المزارعون إلى ضمان سلامة معلوماتهم من الوصول غير المصرح به وإساءة استخدامها. هناك حاجة إلى لوائح ومعايير صناعية أكثر صرامة لحماية بيانات المزارعين ومعالجة هذه القضايا المتعلقة بالخصوصية والأمان.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يحل محل الخبرة العملية للمزارعين، إلا أنه يمكن أن يلعب دورًا مهمًا في كيفية مراقبة مواشينا. باستخدام أدوات مثل أحدث النماذجUltralytics YOLOv8 ، يمكن للمزارعين أن يتعلموا الكثير عن كيفية تصرف حيواناتهم وأكلها ورفاهيتها بشكل عام. يمكنهم إدارة مزارعهم بسهولة أكبر ورعاية حيواناتهم بشكل أفضل. يتمحور مستقبل الزراعة المتكاملة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي حول أن تكون ذكية وفعالة ومستدامة.
تأكد من الانضمام إلى مجتمعنا للاطلاع على آخر التحديثات في مجال الذكاء الاصطناعي! يمكنك أيضًا معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي من خلال زيارة مستودع GitHub الخاص بنا واستكشاف حلولنا في مختلف المجالات مثل التصنيع والرعاية الصحية.
