La mijlocul anilor '70, ferma de lapte americană avea aproximativ 25 de vaci. Astăzi, multe operațiuni au peste 3.000 - un număr care a fost aproape nemaiauzit în urmă cu 25 de ani.
Gestionarea eficientă a efectivelor mari ar fi dificilă, poate chiar imposibilă, fără ultimele progrese în calcul și automatizare. Majoritatea lactatelor au acum saloane de muls și carcasă asociată liberă, care produc dubla sau triplă producția pe oră-om. Unitățile de muls se desprind automat pentru a reduce problemele de sănătate ale ugerului și pentru a îmbunătăți calitatea laptelui, în timp ce transponderele de identificare a vacilor permit agricultorilor să înregistreze automat datele de producție.
Cel mai recent avans tehnologic major care influențează industria lactatelor din SUA este dezvoltarea sistemelor automate de muls - sau a producătorilor de lapte „robotici”.
La Centrul de produse lactate Kellogg de la Universitatea din Connecticut, folosim lapte robotizate, precum și alți senzori pentru a monitoriza 100 de vaci și mediul lor fizic. Prin această lucrare, lansată în această primăvară, sperăm să monitorizăm în timp real comportamentul și starea de sănătate a vacilor, pentru a îmbunătăți eficiența producției și bunăstarea animalelor.
Date mari și vaci
Lăcătușii robotici pot recolta laptele fără implicare umană. De fapt, vacile decid când să fie muls, intrând în mașină fără supraveghere umană directă. Sistemul robotic identifică automat vaca și aplică un spray de tetină igienizantă înainte ca un braț robotic să atașeze cupa pentru a mulge.
Acest lucru este foarte diferit de mulsul de salon, unde managerii decid când să facă lapte, de obicei de trei ori pe zi. Fiecare unitate de muls robotizată servește 50 până la 55 de vaci.
Având în vedere prețul ridicat al versiunilor timpurii ale producătorilor de lapte robotici și dimensiunea mare a efectivelor americane, lactatele americane au avut un interes minim pentru producătorii de lapte robotizate înainte de 2010. Cu toate acestea, numărul de sisteme automate de muls din țară a crescut la peste 2.500 de unități în 2013, în principal datorită îmbunătățirii designului la modelele mai noi. La nivel mondial, există în prezent peste 35.000 de sisteme automate de muls în funcțiune.
Un rând de vaci muls (Toa55 / shutterstock) Nu numai că aceste mașini mai noi au îmbunătățit eficient recoltarea laptelui, ci au capacitatea suplimentară de a colecta o cantitate mai mare de informații despre producție, compoziția laptelui și comportamentul vacilor. Acest lucru permite producătorilor să ia decizii de gestionare mai informate.
Cu sisteme robotizate de muls, vacile conduc spectacolul. Ei decid când să mănânce, să rumenească, să se odihnească sau să fie mulți. De asemenea, aceștia trebuie să petreacă mai puțin de o oră pe zi, efectiv mulți; înainte de băuturile robotizate, mulsul a durat adesea trei-cinci ore pe zi.
Am vrut să știm: ce fac cu restul zilei? Cum afectează acest comportament producția sau servește la indicarea stării de sănătate? Unitățile de muls nu pot aduna acest tip de informații, ceea ce ar fi foarte util pentru a afla din timp dacă o anumită vacă prezintă o problemă de sănătate.
„Cow-CPS” - un sistem cyber-fizic care include vaci, lapte robotizate, camere video și alți senzori - va urmări în permanență datele despre vacile noastre. Asta ne va spune, printre altele, unde merg vacile când nu sunt mulse; când decid să mănânce, să se odihnească sau să facă alte activități; și compoziția laptelui lor. Senzorii amplasați în interiorul corpului ne vor spune chiar pH-ul în interiorul unuia dintre stomacul lor, ceea ce ar putea fi un indicator cheie al oricărei probleme digestive.
Optimizarea lactatelor
Sperăm că toate aceste date ne vor permite să luăm decizii în timp util la nivelul vacii individuale, lucru care nu este ușor de făcut în efectivele mari. Această „preparare a preciziei” ne-ar putea ajuta să înțelegem cum activitățile unei vacă individuale - mâncând, stând, odihnindu-se, muls - afectează producția de lapte, calitatea laptelui și sănătatea.
Planificăm să analizăm datele cu ajutorul învățării automate, un tip de inteligență artificială care poate găsi modele în cantități mari de informații. Calculatorul va compara datele cu un model de funcționare a produselor lactate în condiții ideale. Modelul nostru surprinde caracteristicile critice ale performanței - calitatea și productivitatea laptelui - precum și constrângerile relevante, precum sănătatea individuală și starea reproductivă.
Pe măsură ce produsele lactate funcționează, datele în timp real ne vor permite să evaluăm cât de departe este ferma noastră reală de cea ideală. Putem apoi combina aceste informații cu un algoritm de optimizare matematică pentru a determina modul în care ar trebui să modificăm sau să reglăm exact procesul. De exemplu, algoritmul poate sugera ajustarea tipului de picătură, a conținutului nutrițional al furajului sau a timpului pe care fiecare vacă îl petrece pentru hrănire.
Sperăm că munca noastră va permite fermierilor de lapte din SUA să gestioneze mai bine vacile individuale într-un cadru de grup - nu numai pentru a îmbunătăți producția de lapte, ci pentru a consolida sănătatea vacilor.
Acest articol a fost publicat inițial pe The Conversation.
Matthew Stuber, profesor asistent de inginerie chimică și biomoleculară, Universitatea din Connecticut
Gary Kazmer, profesor asociat de fiziologie la lactație, Universitatea din Connecticut
Shalabh Gupta, profesor asistent de inginerie, Universitatea din Connecticut
Steven Zinn, profesor de știință animală, Universitatea din Connecticut
