Uudised
LivestockSense projekti rakendused aitavad hinnata valmisolekut nutitehnoloogiate kasutamiseks ja sellest saadavat kasu
Lõppes kaks aastat kestnud rahvusvaheline projekt LivestockSense (LS), kus osalesid kaheksa riigi ülikoolide, uurimisasutuste ja instituutide esindajad. Eesti Maaülikoolist osalesid Eugen Kokin, Andres Aland ja Alo Tänavots. Suure panuse projekti õnnestumisse andsid Eesti Tõusigade Aretusühistu, AS Rakvere Farmid ja Atria Farmid OÜ. Suur tänu kõigile linnu- ja seakasvatajatele ning sektori teistele esindajatele.
Projekti põhieesmärgid olid: 1) parandada seakasvatusettevõtete majanduslikku ja kvaliteetse pidamiskeskkonna jätkusuutlikku rakendamist kaasaegsete tehnoloogiate rakendamise abil ning 2) tuvastada ja pakkuda lahendusi nende kasutuselevõttu takistavate tegurite kõrvaldamiseks, saavutamaks IKT (info- ja kommunikatsioonitehnoloogia) senisest laiem kasutamine sigalates ja lindlates. Suhteliselt lühikest aega kestnud projekti käigus saavutati järgmised olulised tulemused:
- Projekti raames kogutud info põhjal koostati ülevaade sea- ja linnukasvatussektoris kasutatavate IKT-ga seotud lahenduste kohta. Valmiv artikkel esitatakse projekti juhtide poolt avaldamiseks MDPI ajakirjas “Animals”.
- Täppispidamise (ingl Precision Livestock Farming, PLF) seadmete kasutuselevõtu takistuste kindlakstegemiseks kasutati erinevaid „sotsiaalteaduslikke meetodeid”, eelkõige vaadeldes PLF-vahendite vastuvõetavust algkasutajate poolt. Esmalt töötati välja kvantitatiivsed veebiküsitluse mallid linnu- ja seakasvatusettevõtetele. Saadud tulemused võimaldasid LS-i meeskonnal (1) töötada välja ennustava „tehnoloogilise valmisoleku” mudel ja (2) kujundada hea ülevaade IKT-vahendite kasutamise hetkeseisust mitmes EL-riigis. Usume, et uuringu uuenduslik lähenemine ja saadud andmed muutsid selle küsitluse üsna ainulaadseks. Nende (ja seotud) tulemuste kohta on projektis osalenud teadlaste poolt kirjutatud kaks konverentsiettekannet, kuid plaanis on avaldada täiendavaid ajakirjaartikleid, et saadud huvitavad tulemused kättesaadavaks teha ka laiemale teadusringkonnale. (Palun vaadake lisatud väljaannete loendit.)
- Erinevatel juhtimistasanditel viidi läbi järelintervjuud, et saada kvalitatiivseid tulemusi tehnoloogia kasutajate suhtumise kohta IKT-vahenditesse. Lisaks korraldati sea- ja linnukasvatussektori esindajatega fookusgrupi arutelusid ja töötubasid, et arutada tehnoloogia kasutajate hoiakuid ja sektorite tulevikuootusi. Need tulemused võimaldasid LS-i meeskonnal töötada välja kindlad soovitused tehnoloogia juurutamise takistuste kõrvaldamiseks. Soovitused lisati rakendusse "PLF Compass" (ingl k).
- PLF-seadmeid kasutati 11 farmis projekti kaasatud viies riigis: Ungaris, Poolas, Eestis, Rootsis ja Iisraelis. ADAMS-i (Automated Data Analysis and Management System, mille algselt töötas välja PLFAg) täiustati/laiendati veelgi ning loodi erinevaid uusi funktsioone ja andmete esitusmeetodeid. Erinevate kasutajate soovil on praegu andmebaasis käimas põhjalikud uuendused, et võimaldada kasutajatel andmetele turvaline juurdepääs, ilma et see kahjustaks üliolulist andmeturvet.
- Kogutud andmeid analüüsiti (kasutades täiustatud statistilisi meetodeid), et maksimeerida PLF-vahendite abil loomakasvatushoonete sisekliima parandamisest saadav majanduslik kasu. Tulemused on avaldatud eelretsenseeritud WAP PPLF raamatus (12. peatükk: Keskkonnastressi mõju modelleerimine sigade juurdekasvule | Praktiline täppisloomakasvatus (wageningenacademic.com)). Siiski ilmnes, et tulemused olid väga farmispetsiifilised, muutes tehnoloogiakasutajatele universaalsema soovituse loomise keeruliseks. Seetõttu kasutati PLFi kasu kalkulaatori koostamiseks eelmise uuringu (Banhazi, 2013) tulemusi.
- Tehti põhjalik masinõppe analüüs, et ennustada põllumajandustootjate valmisolekut loomakasvatuse täppistehnoloogiate kasutuselevõtuks ja selle analüüsi/modelleerimise tulemused lisati PLF Compassi rakendusse. Artikkel on esitatud mainekasse Elsevier Biosystem Engineering ajakirja (vt lisatud väljaannete loendit). Tarkvaraarenduse abil loodi IKT tööriist, et (1) klassifitseerida/ennustada kasutajate tehnoloogilise valmisoleku taset, (2) ennustada oodatavat kasu (hinnata PLF-tööriistade kasutuselevõtust oodatavat majanduslikku kasu) ja (3) anda nõu, kuidas erinevaid takistusi vähendada või kõrvaldada. Seda IKT-rakendust haldab AgHiTech ja see on nüüd üldsusele kasutamiseks hõlpsasti kättesaadav.
- Projekti kestel avaldati kokku 15 sellega tihedalt ja 4 lähedalt seotud publikatsiooni ning lähitulevikus on plaanis avaldada neid veelgi (vt lisatud nimekirja).
Avaldatud ja planeeritud publikatsioonid.
AgHiTech, Ungari:
- Banhazi T.M., B. Ji, D. Rutley, C. Phillips. (2022) Modelling the effects of environmental stress on weight gain in pig (Practical Precision Livestock Farming, Wageningen Academic Publishers) Editors: T. Banhazi, F. Maroto-Molina and V. Halas pp: 193-210.
- Banhazi, M. Dunn, A. Banhazi (2022) Case study: is growth curve monitoring a useful tool for identifying production efficiency problems on commercial livestock farms? In the proceedings of the '10th European Conference on Precision Livestock Farming'. Vienna, Austria. (Ed: D. Berckmans, M. Oczak, M. Iwersen and K. Wagener) pp 963-970. (ECPLF 22, University of Veterinary Medicine Vienna).
- Banhazi, M. Dunn, A. Banhazi (2022) Are image analysis based weight prediction systems precise enough for on-farm applications? In the proceedings of the '10th European Conference on Precision Livestock Farming'. Vienna, Austria. (Ed: D. Berckmans, M. Oczak, M. Iwersen and K. Wagener) pp 544-550. (ECPLF 22, University of Veterinary Medicine Vienna).
- Banhazi T.M. Dunn, M. and Banhazi, A. (2022) Weight-DetectTM: On-farm evaluation of the precision of image analysis based weight prediction system (Practical Precision Livestock Farming, Wageningen Academic Publishers) Editors: T. Banhazi, F. Maroto-Molina and V. Halas pp: 29-39.
- Banhazi T.M. Dunn, M. and Banhazi, A. (2022) Weight and environmental monitoring: Growth curve differences of fast and slow growing pigs under commercial farm conditions, Wageningen Academic Publishers) Editors: T. Banhazi, F. Maroto-Molina and V. Halas pp: 41-51.
- L. Black and Banhazi T.M. (2022) Integrated biological-economic simulation models to aid real-time application of Precision Livestock Farming to the pig industry (Practical Precision Livestock Farming, Wageningen Academic Publishers) Editors: T. Banhazi, F. Maroto-Molina and V. Halas pp: 369-380.
Wroclaw University of Environmental and Life Sciences, Poola:
- Opalinski, K. Olejnik, E. Popiela, A. Jankowska-Makosa, D. Konkol, M. Korczynski, D. Knecht, I. Tikasz, T. Banhazi (2023) The information and communication technologies in livestock production - expectations and concerns, EAAP conference, submitted/accepted.
- Katarzyna, O., E. Popiela and S. Opaliński (2022) Emerging Precision Management Methods in Poultry Sector Agriculture 12(5):718.
- Olejnik, E. Popiela, A. Jankowska-Makosa, D. Konkol, M. Korczynski, Kupczynski, R, D. Knecht, I. Tikasz, T. Banhazi, S. Opalinski (2022) Expectations and concerns about the use of information and communication technology tools at poultry and pig farm – results of a survey of Polish producers In the Proceedings of the 20th Congress of the International Society for Animal Hygiene ISAH, Berlin, Germany, October 5-7, Ed: Rösler, U. and Hartung, J. pp:73-79.
Institute of Agricultural Economics, Ungari:
- E. Tikász, Cs. Bálint, G. Király, T. Banhazi, S. Gunnarsson, E. Kokin, U. Marchim, S. Opalinsky, C.A.G Sorensen (2023) Conditions of applying advanced information technologies in livestock farming, in the Proceedings of the XL CIOSTA & CIGR Section V International Conference in Évora, Portugal, 10-13 of September.
- E. Tikász, Cs. Bálint, G. Király, T. Banhazi, S. Gunnarsson, E. Kokin, U. Marchim, S. Opalinsky, C.A.G Sorensen (2023) A survey of pig and poultry farmers’ readiness and attitudes towards smart technologies, in the Proceedings of the XL CIOSTA & CIGR Section V International Conference in Évora, Portugal, 10-13 of September.
SBA Research, Austria:
- Mallinger, L. Corpaci, I. E. Tikasz, and T. Banhazi (2023) Unsupervised and supervised machine learning approach for assessing readiness levels for adopting precision livestock farming technologies in the pig and poultry industries Biosystems Engineering submitted.
- Hoxhallari, K.; Purcell, W. & Neubauer, T. (2022), The potential of Explainable Artificial Intelligence in Precision Livestock Farming, in 'Proceedings of the European Conference on Precision Livestock Farming'.
Galilei Research Institute Ltd. MIGAL, Iisrael:
- Marchaim, I. Kopler, I. Tikasz, S. Opaliński, E. Kokin, K. Mallinger, T. Neubauer, S. Gunnarsson, C. Soerensen, C. Phillips, T. Banhazi (2023) A review of farmers’ perspectives of the benefits and risks in Precision Livestock Farming in the pig and poultry sectors Animals (submission is imminent).
Eesti Maaülikool:
- LivestockSense – Täppispidamise kasutamine Eesti seakasvatussektoris: suhtumine ja rakendamist takistavad tegurid. Tänavots, Alo; Aland, Andres; Kokin, Eugen. Konverentsi Terve loom ja tervislik toit 2023 artiklite kogumik: Terve loom ja tervislik toit 2023, Tartu, 1.-2. märts 2023. Tartu: Eesti Maaülikool, 158−170.
Järgmised publikatsioonid ei ole otseselt LS-projektiga seotud, kuid on siiski olulised LS-projekti tulemuste seisukohalt:
- Banhazi T.M. V. Halas and F. Maroto-Molina (2022) Introduction to Practical Precision Livestock Farming, Wageningen Academic Publishers) Editors: T. Banhazi, F. Maroto-Molina and V. Halas pp: 17-25.
- Liua, X. Zhang, B. Ji, T. Banhazi, C. Lia, S. Zhaoa (2023) Analysis of diurnal variations in body weight of wean-to-finish pigs Biosystems Engineering 228(2):80-87 https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2023.02.010.
- Rejas-Haddioui, D.; Purcell, W. & Neubauer, T. (2022), Deep Neural Network applications on pose estimation and action recognition for Precision Dairy Farming, in 'Proceedings of the European Conference on Precision Livestock Farming'.
- Mallinger, K.; Purcell, W. & Neubauer, T. (2022), Systemic design requirements for sustainable Digital Twins in precision livestock farming, in 'Proceedings of the European Conference on Precision Livestock Farming'.
Projekti rahastati Euroopa Liidu teadus- ja innovatsiooniprogrammi Horisont 2020 lepingust nr 861665 ERA-NET ICT-Agri-Food.