Gesichtserkennung bei Schafen auf dem Weg nach Australien

Eine australische Farm wird die Gesichtserkennungstechnologie für Schafe des neuseeländischen Agrartechnologieunternehmens NeXtgen Agri testen.

CEO Mark Ferguson sagte, der Prozess werde voraussichtlich „innerhalb des Monats“ auf der Farm seiner Eltern im Nordwesten von Victoria beginnen.

Der Aufbau umfasst eine Kamera, einen Single-Core-Computer und „fünf oder sechs verschiedene neuronale Netze“, die darauf ausgelegt sind, Mutterschafe und Lämmer zusammenzubringen.

Aufgrund der Größe der Bilddateien ist davon auszugehen, dass die Verarbeitung „am Rande“ – im Fahrerlager – erfolgt, anstatt zu versuchen, die Daten in die Cloud zu übertragen. Es kann sein, dass nur die Ergebnisse übertragen werden oder alternativ, dass sie regelmäßig vor Ort heruntergeladen werden.

Ferguson sagte, dass das Lammfleisch-Matching „ein massives Hindernis für die Entwicklung der Industrie darstellt, weil man nie weiß, welches die produktivsten Mutterschafe sind.“

„Es gibt Tausende von Mutterschafen auf der Koppel, aber man weiß nicht, welches die besten oder die meisten Lämmer bringt“, sagte er.

„Sie haben Teile dieser Informationen, aber nicht die ganze Sache, und das behindert unsere Fähigkeit, in der Schafzucht effizienter zu sein, die vom Klimawandel jede Menge Vorteile mit sich gebracht hat, von der Methanintensität bis hin zur Rentabilität.“

„Bei dem Test geht es darum, herauszufinden, ob die Kamera das autonom kann. Finden Sie also heraus, wer sich umeinander herumtreibt, und nutzen Sie diese Nähe, um herauszufinden, wer miteinander verwandt ist.“

Der australische Versuch ist das erste Mal, dass die Technologie „End-to-End“ getestet wurde.

Ferguson sagte, dass eine Reihe technischer Herausforderungen gemeistert worden seien, unter anderem im Zusammenhang mit der Bedienung der Kamera und der Funktionalität der KI-Modelle.

Das Tempo der Hardwareänderungen war bei dem Projekt ebenfalls eine Herausforderung gewesen, ebenso wie die Anpassung der Lösung an das „Verhalten von Schafen“.

„Natürlich braucht man Tiere, die sich in der Nähe einer Kamera bewegen [um ein Spiel aufzuführen]“, sagte Ferguson.

Man hofft, dass der Test es NeXtgen Agri ermöglichen wird, vor einer geplanten Kommerzialisierung der Technologie etwaige Fehler auszumerzen.

„Natürlich erwarten wir nicht, dass es perfekt ist, aber wir brauchen es perfekt genug, damit die Leute einen Nutzen daraus ziehen können“, sagte er.

Ferguson sagte, es könnte andere Anwendungen für die Technologie geben, einschließlich der Verfolgung von Tieren beim Transport.

„Wenn man sicherstellen wollte, dass es sich bei einer bestimmten Gruppe von Tieren, die irgendwo auf einen Lastwagen geladen wurden, um die gleichen Tiere handelt, die woanders von einem Lastwagen kamen, wäre das eine nützliche Technologie“, sagte er.

„Es gibt viele Teile der Wertschöpfungskette, die die Technologie nutzen könnten.

„Besonders wenn man das auf die maschinelle Bildverarbeitung im Allgemeinen ausdehnt, gibt es eine ganze Menge Dinge, die bei Nutztieren passieren werden, die auf der Zusammenarbeit von Computern und Kameras basieren.

„Ich betrachte dies definitiv nur als die Spitze des Eisbergs.“