源之原味

 

这篇文章来自 nvidia.com。原始 url 是: https://blogs.nvidia.com/blog/2018/07/11/herd-of-ai-startups-is-milking-the-internet-of-cows/

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一家初创企业的牧场, 承诺将加强畜牧业。

这些被称为 "奶牛网" 的先驱们正在使用图像识别算法来帮助发现牛的健康问题, 并为在亿万美元乳制品和牛肉市场的农场管理提供改进分析。

遍布全球的公司--在以色列、加拿大、爱尔兰、阿姆斯特丹、印度和美国--一直专注于提高牲畜产量, 因为 AI 近年来已成为农业的前沿。

"我们有一个东西的互联网的方式, 说:" 喜悦帕尔 Drach, 首席执行官 高级动物诊断."我们关心的是牛的点。

莫里斯维尔, 位于北卡罗来纳州的反倾销有一个商用便携式乳制品测试设备, 并正在试用其设备针对肉牛行业。荧光使用 AI 对一滴牛奶或血液中的白细胞图像进行分析。

该装置采用深层学习算法, 确定了每种白细胞的数量, 将结果转化为动物健康状况。在其服务器上运行 NVIDIA GPUs 的动物试验, 攻丝机学习, 以区分感染战斗细胞。

QScout 农场试验装置的目的是预测动物的性能, 并在牛肉出现前检测其感染情况。它的互联网连接的便携式实验室可以穿梭结果到云, 并提供警报的红旗在健康的奶牛。

它的测试单位还可以继续关注奶牛的健康状况, 以生产牛奶。该检测装置可以监测奶牛中某些白血球的升高类型, 这是乳房炎的一个指标, 它是乳房乳腺的炎症, 可能威胁到牛奶的生产。使用这些新技术可以提供早期检测, 并使农场能够在某些情况下摆脱这种状况, 避免使用抗生素。

Drach 说, 初创公司的技术促进了奶牛使用抗生素的减少, 同时确保那些需要治疗的动物的健康和福利。

Drach 对养牛不陌生。"我的周末工作是作为一个畜牧业生产者。这是家族企业, "她说。

深入学习推动 IoC

像反倾销, SomaDetect 正试图用 AI 来改善牛奶生产。该公司的总部设在弗雷德里克顿, 新不伦瑞克, 加拿大和布法罗, 纽约, 使用光学传感器, 以产生图像的光散射模式的牛奶。SomaDetect 应用其深层学习模型对图像进行分析。

SomaDetect 已经在实验室数据上训练了其卷积神经网络--基本上, 使用所有以前服用过的奶牛健康数据并将其放入模型中。它开发的数据库保留了从传感器和实验室结果中取出的一组图像, 并继续为进一步开发其算法而进行喂食。

启动是测量脂肪和蛋白质, 以及为乳房炎的发病表明由高白血球计数, 生殖状态和抗生素残留。

"深入学习确实是解开这个的真正的东西," SomaDetect 的共同创始人兼首席执行官伯大尼 Deshpande 说。"我们正在利用深入学习向农民提供关键数据, 以便他们能够改进和优化他们的操作."

SomaDetect 的技术已在康奈尔大学使用, 该公司在2018年底已确定为安装的早期使用者的20个养殖场。客户购买其传感器并授权使用其算法, 为启动提供收入。

奶牛 Fitbit

阿姆斯特丹基于 Connecterra 对奶牛采取了不同的策略: 初创企业拥有 Fitbit 的业务。该公司的奶牛传感器捕获的数据, 可以帮助检测的饮食失调, 热应激和生育率。这些信息可以上传到云中, 以分析和预测奶牛的行为模式。

同样, 以以色列为基地的 Afimilk 为牛的追踪提供了一个智能项圈。它的设备, 称为 无声牧民, 监测奶牛的热量和其他健康迹象。Afimilk 为潜在的问题指示器提供了健康跟踪软件和警报。

基于印度的 Stellapps, 它提供了一个基于云的农场和羊群管理系统, 跟踪奶牛的指标, 包括生育率和活动步骤及其跟踪设备, 有前途的基于互联网的健康警报和提高农场的生产率。

奶牛业的互联网的出现给农民提供了更多的选择, 以帮助管理他们的牛的健康。例如, 大多数奶牛每天要挤两次奶, 但是如果你知道有乳房炎, 你可以每天给奶牛四次奶, 以帮助冲洗出来, 避免使用抗生素。

Deshpande 说: "深入的学习使我们能够将这项技术应用到几年前不可能实现的水平."

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