Precyzyjna hodowla bydła – nadzieje na przyszłość i wyzwania

Rozwój technologii wykorzystywanych w hodowli bydła wpisuje się w zmiany, jakie obserwujemy na każdym kroku w otaczającym nas świecie. Dodatkowo nowe technologie stają się odpowiedzią na wymagania stawiane hodowli przez społeczeństwo.

tekst: dr katarzyna Rzewuska

Precyzyjna hodowla zwierząt (PLF – precision livestock farming) jest więc elementem nie tylko zmian technologicznych, ale i transformacji społecznych. Dlatego temat ten jest wielowymiarowy i nie ogranicza się do możliwości, jakie daje nam wykorzystanie sensorów. Jednocześnie, z punktu widzenia potencjalnych użytkowników PLF, konkretne rozwiązania są naprawdę interesujące.

Czym jest PLF?

Wiele się mówi o precyzyjnej hodowli zwierząt, ale każdy z nas ma zapewne własne przekonanie, co to właściwie oznacza. Bardzo kompleksowo definiuje PLF światowy lider w rozwoju tej dziedziny – Daniel Berckmans. Z jego perspektywy celem PLF jest tworzenie takich narzędzi dla hodowców, które pozwalają na podejmowanie lepszych decyzji na podstawie wymiernych, obiektywnych pomiarów. Podstawą takiego zarządzania jest ciągłe automatyczne monitorowanie stanu zwierzęcia za pomocą obrazów, dźwięków oraz różnego typu pomiarów, prowadzonych dzięki zastosowaniu kamer, mikrofonów, czujników itp. Pozwala to kontrolować w czasie rzeczywistym produkcję, rozród, zdrowie i dobrostan zwierząt, a także wpływ produkcji zwierzęcej na środowisko.

Celem PLF jest połączenie wyższej efektywności produkcji z poprawą zdrowia i dobrostanu pojedynczego zwierzęcia, a także zapewnienie sprzyjających warunków do pracy hodowcom i ograniczenie negatywnego wpływu rolnictwa na środowisko. Dodatkowym aspektem staje się powiązanie pomiędzy hodowlą zwierząt a bezpieczeństwem żywności i przełożenie go na zdrowie ludzi jako konsumentów.

Jak widać, stosowanie technologii w hodowli zwierząt ma niezwykle szeroki kontekst, gdyż staje się elementem strategicznym w odniesieniu do wielu wymiarów ekonomiczno‑społecznych. Świadomość ścisłego powiązania tych kwestii jest istotna dla zrozumienia przełożenia PLF na przyszłość hodowli – nie tylko jako automatyzacji i wygody pracy, ale części łańcucha „od pola do stołu”. To też pokazuje, że wzrastająca presja na rozwój PLF ma wiele źródeł. Jednym z nich jest oczekiwanie społeczne dotyczące zrównoważonego rolnictwa, innym transparentność informacji dla konsumenta, a jeszcze innym niedobór rąk do pracy w rolnictwie. Przyjrzyjmy się kolejno aspektom związanym z wykorzystywaniem PLF.

Hodowca nie chce danych, tylko informacji

W codziennym życiu korzystamy z coraz większej liczby aplikacji. W przypadku oprogramowania związanego z prowadzeniem gospodarstwa wymagania użytkownika są dokładnie takie same jak w stosunku do wszystkich innych. Nie chcemy być przeładowani danymi, tylko mieć zapewniony dostęp do ważnych informacji w odpowiednim momencie. Tym, co dodatkowo wyróżnia oczekiwania hodowców, jest potrzeba łączenia danych (z wielu źródeł lub z wielu wymiarów). Jednak mówiąc o łączeniu danych, nie mamy na myśli dostępu do ich większej ilości, a kompleksowość. Przykładowo wykrycie rui u danej sztuki powinno prowadzić do jej oddzielenia, przy jednoczesnym przekazaniu informacji z planu kojarzeń inseminatorowi. Kolejnym poziomem jest podejmowanie decyzji opartych na uczących się algorytmach. W przypadku rozrodu byłaby to kwestia, czy daną sztukę faktycznie inseminować w bieżącej rui, a jeśli tak, to o jakiej porze.

Jak widać, poza samymi pomiarami podstawą do wykorzystywania PLF w codzienności jest transformacja danych w informacje. Zadaniem dla technologii jest integracja danych, ich przetworzenie i dostarczenie hodowcy w formie, która pomoże mu w podjęciu decyzji.

Ograniczenie konieczności wyboru, które dane są ważne i jaki należy im nadać priorytet, to także ograniczenie presji będącej źródłem stresu wywołanego przeładowaniem informacyjnym. Efektem mają być właściwe działania we właściwym czasie.

Produkcja, zdrowie, dobrostan

Wiele działań, jakie należy podejmować, wiąże się z występowaniem chorób i zaburzeń. PLF to nowoczesne podejście do diagnostyki, wspomagające wczesne wykrywanie symptomów, a dzięki temu szybkie stosowanie leczenia i ograniczenie zużycia antybiotyków. Poza kwestiami związanymi z walką z antybiotykoopornością wiadomym jest też, że problemy zdrowotne generują straty produkcyjne. Podobne przełożenie ma zapewnienie zwierzętom dobrostanu. Stres zużywa energię, która powinna być przeznaczona na produkcję. Ponadto obniża odporność organizmu, co zwiększa ryzyko infekcji.

Dynamicznie rozwijają się obecnie techniki wykrywania chorób cieląt. Z jednej strony prowadzone są pomiary temperatury oka podczas korzystania z automatu do pojenia, a z drugiej opracowano wykrywanie infekcji poprzez analizę dźwięku mającą na celu rozpoznanie kaszlu.

Poza nieinwazyjnymi narzędziami diagnostycznymi związanymi z chorobami prowadzony jest monitoring czasu leżenia (wpływający m.in. na zdrowie racic) czy zachowań społecznych (hierarchia stada). Innym przykładem wykorzystania informacji bazującej na śledzeniu lokalizacji i ruchu jest wykrywanie problemów podczas porodu. Stworzono model rozpoznający, że poród nie przebiega zgodnie z oczekiwaniami, i informujący hodowcę o konieczności udzielenia pomocy.

Wspomniałam wcześniej o wykrywaniu kulawizn, jednak dzięki PLF możemy być znacznie bardziej precyzyjni. Przykładowo prof. Dörte Döpfer prowadzi prace nad systemem umożliwiającym rejestrację wystąpienia przypadków dermatitis digitalis, a nawet konkretnych faz tej choroby. Ma to w przyszłości umożliwić prowadzenie rozpoznania w czasie rzeczywistym u każdej sztuki wchodzącej na dój. Niestety ciągły monitoring zdrowia za pomocą systemów obrazowych nadal wymaga dopracowania.

W odniesieniu do przypadków chorobowych wyzwaniem dla sprawnego działania algorytmów jest mała częstotliwość występowania tych zdarzeń, co utrudnia ich przewidywanie. Dlatego w tym przypadku często łączy się pomiary dotyczące środowiska (np. temperatura, obsługa zwierząt, radiacja słoneczna) z pomiarami dotyczącymi zwierzęcia (częstotliwość oddechów, temperatura ciała, pobranie paszy, postawa) i na tej podstawie generuje się statusy dotyczące konkretnych chorób.

Efektywność produkcji to nie tylko utrzymywanie zdrowia zwierząt, ale także precyzyjne dostosowanie dawki pokarmowej do potrzeb konkretnych grup żywieniowych oraz kontrola realnie zadawanej paszy. W użyciu są już urządzenia prowadzące analizy w czasie rzeczywistym bezpośrednio na stole paszowym. Pozwala to na dostęp do informacji mogących stanowić podstawę oceny zadawanej dawki żywieniowej w jeszcze szerszym wymiarze niż dotychczas bezpośrednio podczas wizyty doradcy.

Genetyka

Doskonalenie efektywności produkcji zwierzęcej od lat wypracowywane jest też na drodze selekcji. Obecnie jednak wykorzystanie genetyki do dalszej optymalizacji produkcji wymaga dostępu do nowych fenotypów. Jest to kolejny obszar, w którym znaczną rolę odgrywają technologie PLF. Umożliwiają one zbieranie danych od zwierząt na bardzo dużą skalę. Dzięki temu można zdefiniować nowe cechy związane chociażby z poprawą wyników emisji metanu (o tym więcej w artykule autorstwa Marcina Pszczoły) czy umiejętnością dostosowania się do zmiennych warunków klimatycznych, np. stresu cieplnego. Podobne wykorzystanie może dotyczyć danych związanych z monitorowaniem zdrowia. Uwzględnienie w ocenie tak dużej ilości pomiarów pozwoliłoby znacznie zwiększyć dokładność oceny predyspozycji i odporności na poszczególne schorzenia.

Dodatkowym wyzwaniem związanym z wykorzystaniem danych z systemu PLF w pracy hodowlanej jest standaryzacja metod pomiarowych i walidacja narzędzi. Mamy kilka poziomów generowania informacji i trudno określić, na którym powinno dojść do standaryzacji: na poziomie urządzenia pomiarowego, dostarczanego wskaźnika, algorytmu czy interpretacji. Rozwiązania są nowatorskie, a – ze względu na koszty związane z ich opracowaniem – przez producentów chronione w obawie przed skopiowaniem.

Istnieją jednak cechy, co do których przyjęte są standardy (np. BCS, ocena lokomocji) i sam sposób pomiaru i rejestracji nie będzie limitujący. Ważniejsze w tym przypadku jest przypisanie danej obserwacji do konkretnego zwierzęcia. Często tego typu informacje służą do zarządzania, więc systemy generują statystyki dla grup zwierząt, nie przypisując obserwacji do konkretnego numeru kolczyka.
Innym aspektem jest genotypowanie – może nie podchodzimy do niego jak do elementu PLF, ale przecież jest to precyzyjna informacja o indywidualnym zwierzęciu, wykorzystywana w zarządzaniu na różnym poziomie podejmowania decyzji, od brakowania ze stada po dobór. Jeszcze bardziej do tematyki PLF wpisują się cechy monogenowe. W tym przypadku wynik genotypowania dostarcza nam precyzyjnej informacji o powiązaniu pomiędzy genotypem a fenotypem zwierzęcia.

Systemy PLF wymagają znacznych nakładów na opracowanie, ale przynoszą również realne korzyści użytkującym je hodowcom. Przykładowo koszt przegapienia rui został oszacowany na ok. 700 zł, stąd taka popularność systemów do wykrywania rui.

Aspekty społeczne i środowiskowe

Hodowla bydła staje wobec wielu wyzwań współczesności. Na produkcję zwierzęcą patrzy się obecnie w szerszym kontekście. Pierwszym aspektem jest kwestia produkcji żywności, która ściśle łączy się z jej bezpieczeństwem. To przekłada się na przekonanie, że bezpieczeństwo żywności zaczyna się od zdrowych zwierząt, a w konsekwencji na większą koncentrację społeczeństwa na zwalczaniu chorób zwierząt. Związane jest to także z walką z antybiotykoopornością i presją na ograniczanie używania antybiotyków w produkcji zwierzęcej.

PLF staje się tu przydatnym narzędziem zarówno ze względu na możliwość prowadzenia pracy hodowlanej w kierunku lepszej odporności i wyższej rezyliencji, monitorowanie dobrostanu, jak i na wczesną diagnostykę występowania chorób. Ten aspekt jest istotny także ze względu na dążenie do wczesnego wykrywania zoonoz, gdyż coraz większa jest świadomość występowania chorób odzwierzęcych przenoszonych na ludzi.

Kolejną kwestią jest produkcja żywności przy mniejszym zużyciu zasobów, w sposób przyjazny dla środowiska. Tutaj mieści się zarówno maksymalizacja efektywności produkcji, jak i optymalizacja zużycia paszy czy ograniczenie stresu i chorób. Jak widać, zapewnienie zdrowia zwierząt jest istotne z kilku względów. W tym przypadku chodzi o marnowanie zasobów, które jest konsekwencją problemów zdrowotnych, ograniczających globalną efektywność produkcji nawet o 33%. Dlatego właśnie wraca hasło intensyfikacji produkcji z jednoczesnym dbaniem o zdrowie i dobrostan.

Oczekiwanie społeczeństwa, że żywność będzie pochodziła od zdrowych, żyjących w dobrostanie zwierząt, jest obecnie w wielu krajach przekładane na regulacje dotyczące ich dobrostanu i transportu. Widzimy więc bezpośredni wpływ trendów konsumenckich na uwarunkowania prawne odnoszące się do hodowców. Dodatkowo kwestie szeroko pojętego dobrostanu są istotnym społecznie tematem nie tylko ze względu na bezpieczeństwo żywności. Są to bezpośrednie oczekiwania, które niejako stanowią odpowiedź na obawy o krzywdzenie zwierząt z tytułu wykorzystywania ich w produkcji żywności.
Aspekt etyczny w przypadku PLF dotyczy nie tylko dobrostanu, ale także wykorzystania danych. Z jednej strony konieczne jest „karmienie” algorytmów realnymi, wartościowymi danymi, bo bez nich nie da się ani opracować, ani doskonalić systemów. Z drugiej strony istnieje ryzyko wykorzystania danych niezgodnie z wolą dostarczającego dane. Nadal niejasną kwestią jest kwestia własności danych. Trwa dyskusja nad przyjęciem założenia, że hodowca jest właścicielem danych pomiarowych, a dostawca – oprogramowania algorytmów i przetworzonych informacji. Wciąż jednak pozostają kwestie współdzielenia danych, a także ograniczenia własności w celu opracowania coraz bardziej wartościowych rozwiązań, przynoszących korzyści samym hodowcom.

Inną korzyścią dla hodowców ze stosowania systemów PLF ma być z założenia zmiana roli, jaką pełnią w gospodarstwie. Ograniczenie nakładów pracy ma umożliwić poświęcenie większej ilości czasu na życie rodzinne czy zajęcia niezwiązane z hodowlą. Poza aspektem czasu ważny staje się aspekt komunikacji. Zarządzanie na podstawie danych wymaga wypracowania nowych metod współpracy pomiędzy hodowcami a lekarzami weterynarii i innymi usługodawcami.

Technologia i dane

Mówiąc o PLF, nie możemy pominąć aspektu technologicznego, bo to przecież technologia jest podstawą tego systemu. Rozwiązania PLF budowane są na podstawie połączeń czujników lub systemów detekcji z algorytmami, które ostatecznie mają przetworzyć pomiary, a następnie przełożyć je na użyteczną informację. Na przykładzie oceny mobilności pierwszym etapem jest kamera rejestrująca obraz, następnie algorytm przekładający obraz na ocenę punktową i ostatecznie komunikat dla hodowcy dotyczący wykrycia kulawizny. Przykład oceny mobilności świetnie obrazuje konieczność przełożenia kompleksowego obrazu na prosty wyznacznik możliwy do pomiaru. Wykorzystanie faktu, że obciążanie nogi angażuje mięśnie grzbietu, stało się podstawą do automatyzacji oceny mobilności. Podobnie wygląda kwestia indywidualnego pobrania paszy. Pomiary metodami tradycyjnymi są praktycznie niedostępne dla stada produkcyjnego. Opracowanie metody automatycznej wymagało przejścia z ważenia do pomiaru objętości z zastosowaniem kamer 3D. Obrazowanie okazało się bardzo skutecznym punktem wyjściowym do określenia pobrania paszy przez poszczególne krowy, wyrażone ostatecznie w kilogramach. Często właśnie konieczność odkrycia łatwych do zmierzenia wskaźników ogranicza możliwość włączenia danej cechy do systemu monitorowania. Takie wyzwanie stanowi np. ocena poziomu dobrostanu i definiowanie tak zwanych pozytywnych wskaźników dobrostanowych.

Na kolejnym etapie wyzwanie stanowią same sensory. Muszą one spełnić wiele wymagań, by mogły być faktycznie wykorzystywane w praktyce. Ze względu na przeznaczenie związane z pomiarami dotyczącymi zwierząt lub ich środowiska istotnymi parametrami są wymiary, waga, zużycie energii (czas pracy baterii), odporność, cena i dokładność pomiarów. W niektórych przypadkach nadal limituje nas technologia wymagająca specyficznego montażu czy spełniania warunków oświetleniowych (obrazowanie 3D).

Jako użytkownicy systemów zazwyczaj nie mierzymy się bezpośrednio z wieloma obszarami kluczowymi dla PLF. Wśród nich warto wymienić kwestie związane z agregacją zbieranych danych, ich przechowywaniem, przetwarzaniem, w tym algorytmami i uczeniem maszynowym oraz doborem technologii na każdym z wymienionych etapów. Te wyzwania pozostają po stronie badaczy i producentów, wpływają jednak na ostateczny kształt systemu, jego cenę i dostępność. Nowe technologie to także koszty. Często ich zaprojektowanie jest bardzo długotrwałe, a w efekcie kosztowne, przez co zbyt drogie do powszechnego zastosowania, zwłaszcza dla małych gospodarstw. Innym, bardziej podstawowym ograniczeniem, które może limitować wdrożenie PLF w gospodarstwie, są problemy z dostępem do Internetu.

PLF – niekwestionowana przyszłość

Precyzyjna hodowla zwierząt to podejście całościowe, zapewniające takie zarządzanie, które wspiera zwierzęta w efektywnym przetwarzaniu energii dostarczonej z paszy na produkt żywnościowy dla człowieka. Celem jest uzyskanie większej ilości produktów zwierzęcych przy mniejszym obciążeniu dla środowiska i ryzyku zdrowotnym dla człowieka. Dodatkowo taka zmiana sposobu pracy ma umożliwić hodowcy dbanie o równowagę w życiu i o wizerunek w społeczeństwie.

Innym wymiarem wdrażania systemów PLF jest współpraca pomiędzy szerokim gronem zaangażowanych osób – badaczy z zakresu hodowli zwierząt, lekarzy weterynarii, inżynierów oprogramowania, przedstawicieli przemysłu i samych użytkowników, a więc hodowców. To jedyna droga do opracowania rozwiązań możliwych do wykorzystania w gospodarstwach. W wielu przypadkach pierwszym krokiem do automatyzacji jest określenie, co właściwie należy mierzyć, jak ten pomiar przełożyć na użyteczną dla hodowcy informację. Interpretacja danych wymaga znajomości procesu, dlatego tak ważne jest zaangażowanie po stronie hodowców. Patrząc w przyszłość, konieczne jest powiększenie grona specjalistów łączących znajomość procesów zachodzących w gospodarstwie, zrozumienie zachowań zwierząt i umiejętność korzystania z algorytmów. Na świecie pojawiają się już kursy przygotowujące takich właśnie specjalistów. Promotorką tego kierunku działań jest wspomniana już przeze mnie prof. Dörte Döpfer, aktywnie działająca w tym zakresie w USA.

W dzisiejszych czasach w rolnictwie wykorzystywane są nowoczesne technologie do pomiaru różnych parametrów w gospodarstwie. Z kolei przyszłością jest tworzenie narzędzi skoncentrowanych bezpośrednio na monitorowaniu samego zwierzęcia.  