YAPAY SİNİR AĞLARI İLE BÜYÜKBAŞ HAYVANLARIN SAĞLIK DURUMU TAKİBİ

ÖZET

 

Artan nüfusla beraber 2050 yılına kadar hayvansal bazlı gıda ürünlerine yönelik küresel talebin %70 artması beklenmektedir. Bu talep artışının çevreye minimum düzeyde etki edecek biçimde karşılanması gerekmektedir. Bu durum ise verimlilik ve sürdürülebilirliğin sağlanması için sektörde geleneksel teknik ve yöntemlerin yerine gelişmiş̧ teknolojilerin uygulanmasını zorunlu kılmaktadır. Bu bağlamda hayvancılık alanında verimliliği artırmak için yeni teknolojik yöntemler geliştirilmelidir. Bu amaçla tarım ve hayvancılık sektöründeki teknolojik uygulamalar; verimliliği arttırmak maksadıyla kullanılan ve yüksek teknolojiyi bünyesinde barındıran pek çok araç, uygulama, yöntem ve teknik kullanımını kapsamaktadır. Bu uygulamalar verimliliğin, izlenebilirliğin ve refahın artması, kalitesi yüksek ürünlerin elde edilmesi, etkin zaman kullanımı, sürdürülebilir üretim, zaman ve ekonomik açıdan maliyet azaltılmasının sağlanması gibi birçok fırsat sunmaktadır. Projemizde amacımız hayvancılıkta yapay zekâ sistemlerinden faydalanarak verimliliği maksimuma çıkarmaktır. Büyükbaş hayvanlarda görülen hastalıkların tespitini yapay zekâ destekli sistemlerle yaparak hata payını en aza indirmeyi hedeflemekteyiz. Ayrıca hayvanların takibinin yapay zekâ destekli sistemlerle yaparak verim oranını arttırmayı amaçlamaktayız. Projemizde akıllı takip cihazı sığırdan aldığı vücut sıcaklığı ve gün içindeki hareket verilerini bilgisayara göndermektedir. Daha önceden sağlıklı, hasta ve doğum yapan sığır görüntüleri ile eğitilmiş sistem kameradan aldığı görüntülerle sığırların akıllı takip sisteminden aldığı verileri birleştirerek herhangi bir hastalık durumunu olabilecek en erken zaman diliminde belirlenmektedir. Projemizin doğruluk sonuçları yüksektir. Veri seti genişletme çalışmaları ile farklı hastalıklarında tespitini yapmak için araştırmalar devam etmektedir. Yapay zekâ destekli sistemimiz üretimde yüksek verim sağlayacaktır. Ayrıca birçok bulaşıcı hastalığın erken tespiti ile en az hasarla sonuçlanmasını sağlayacaktır. Projemiz prototip aşamasında olup geliştirme çalışmaları devam etmektedir.

ABSTRACT

With the increasing population, the global demand for animal-based food products is expected to increase by 70% until 2050. This increase in demand must be met in a way that has minimum impact on the environment. This situation necessitates the application of advanced technologies instead of traditional techniques and methods in the sector to ensure efficiency and sustainability. In this context, new technological methods should be developed to increase productivity in the field of livestock. For this purpose, technological applications in agriculture and livestock sector covers the use of many tools, applications, methods, and techniques that are used to increase productivity and incorporate high technology. These applications offer many opportunities such as increasing efficiency, observability, and welfare, obtaining high-quality products, efficient use of time, sustainable production, and cost reduction in terms of time and economy. Our aim in our project is to maximize productivity by making use of artificial intelligence systems in livestock. We aim to minimize the margin of error by detecting diseases seen in cattle with artificial intelligence supported systems. In addition, we aim to increase efficiency by tracking animals with artificial intelligence supported systems. In our project, the smart tracking device sends the body temperature and daily movement data of the cattle to the computer. By combining the data from the artificial intelligence system that was trained with healthy, sick, and pregnant cows and the data from the smart tracking device, any disease condition is determined in the earliest possible time frame. The accuracy results of our project are high. Studies are continuing to detect different diseases and expand the data set. Our artificial intelligence supported system will provide high efficiency in production. It will also ensure that many infectious diseases result in the least damage with early detection. Our project is in the prototype stage and development work continues.

en_USEN