Smart farming w oborach. Nowoczesne technologie wciąż wolno trafiają pod strzechy
Przyszłością jest precyzyjna hodowla zwierząt (PLF – precision life farming). To narzędzia do zarządzania (indywidualnymi) zwierzętami przez ciągłe (24/7) zautomatyzowane ich monitorowanie w czasie rzeczywistym, w celu poprawy produkcji/rozrodu, zdrowia i dobrostanu oraz wpływu na środowisko. Jak nigdy wcześniej potrzebna jest tu ścisła współpraca branży naukowej z hodowcami, by na bieżąco i w terenie weryfikować pomysły i rozwiązania.
Mira Wieczorek
- Biznes technologiczny kontra biologia. Choć sektor mleczarski przoduje we wdrażaniu systemów PLF (precision life farming), wielkie koncerny technologiczne często nie rozumieją procesów biologicznych zwierząt. Przykładowo, powszechnie stosowana w urządzeniach wearable zmienność rytmu serca okazała się naukowo niewiarygodnym wskaźnikiem stresu.
- Bariera ekonomiczna hamuje postęp. Główną przyczyną powolnego wdrażania innowacji są wysokie koszty. Na inwestycje stać zaledwie 5% największych gospodarstw, które generują 90% produkcji rynkowej; dla pozostałych 90% mniejszych rolników nowoczesne systemy oraz roboty udojowe pozostają poza zasięgiem finansowym.
- Potrzeba wyjścia nauki z „bańki”.Sukces inteligentnego rolnictwa zależy od ściślejszej, terenowej współpracy naukowców z praktykami. Praktyka pokazuje, że niektóre rozwiązania sprawdzają się w oborach doskonale mimo braku wcześniejszej walidacji akademickiej, podczas gdy inne, teoretycznie doskonałe technologie, zawodzą w realnych warunkach.
– Środowisko naukowe musi wyjść ze swojej naukowej „bańki”. A branża hodowlana w tym procesie pomaga – konfrontuje naukowców z realnymi problemami i potrzebami praktyki. I okazuje się, że nie wszystkie urządzenia muszą być w pełni zweryfikowane naukowo w obiektywnych warunkach badawczych. Życie pokazuje, że choć nie były, zostały bardzo skutecznie wdrożone w praktyce. I odwrotnie – nie każda technologia rzeczywiście działa tak dobrze, jak się wydaje – mówi Daniel Berckmans z KU Leuven w Belgii.
Koncerny technologiczne w oborach
Jaka zatem jest rola nauki? Czy powinna walidować takie rozwiązania, by potwierdzić ich skuteczność? Dobrym przykładem są technologie typu wearable – czyli urządzenia noszonych na ciele, które monitorują różne parametry fizjologiczne, takie jak tętno czy zmienność rytmu serca. Największe firmy technologiczne, takie jak Apple, Samsung czy Garmin, twierdzą, że ich urządzenia potrafią monitorować stres na podstawie zmienności rytmu serca. Tymczasem przeanalizowano około 460 publikacji naukowych dotyczących tego zagadnienia i tylko w 10 z nich podjęto próbę rzeczywistej naukowej walidacji tej metody. Okazuje się, że sama zmienność rytmu serca nie jest wiarygodnym wskaźnikiem stresu. Dla dużych firm technologicznych nie jest to jednak kluczowe – dysponują one zaawansowaną technologią, ale nie zawsze rozumieją biologiczne procesy zachodzące w organizmach żywych. Przykładowo dopiero po około 20 latach zaczęto zwracać uwagę na znaczenie temperatury ciała w analizie procesów fizjologicznych. Dlatego potrzebna jest znacznie bliższa współpraca między nauką a przemysłem. Technologia sama w sobie jest jedynie narzędziem – nie stanowi rozwiązania
Dane i big data
Współczesne systemy generują ogromne ilości danych. Problem polega jednak na tym, że duża część z nich ma niewielką wartość analityczną. W kontekście analizy big data ważne jest więc nie tylko posiadanie dużej ilości informacji, ale przede wszystkim ich jakość. Organizmy żywe można monitorować na rozmaite sposoby – analizując sposób chodzenia, oddychania, poruszania się czy zachowania. Wszystkie te parametry mogą być zbierane przez różne systemy technologiczne.
Precyzyjna hodowla zwierząt
To narzędzie do zarządzania zwierzętami przez 24 godziny na dobę, przez 7 dni w tygodniu, przez zautomatyzowane ich monitorowanie w czasie rzeczywistym. Już teraz utrzymujemy ogromną liczbę zwierząt, a będzie ich potrzeba jeszcze więcej – o 50–60% – by wyżywić świat. Tak samo jak monitorujemy ludzi, będziemy monitorować zwierzęta. Punkt skupienia będzie przesuwał się na zwiększenie wydajności, a więc najważniejsze jest żywienie, bo stąd pochodzi cała energia.
Na świecie mamy około 35 firm, które oferują technologie precyzyjne dla bydła mlecznego, w tym ok. 250 produktów PLF, co znaczy, że rozwiązania te funkcjonują już w praktyce. W niektórych regionach bardzo dobrze – na poziomie 30–60%, ale zazwyczaj zdecydowanie mniej. Najlepsze dostępne dane wskazują, że globalny odsetek krów mlecznych noszących sensor wynosi prawdopodobnie 3–5%. Mimo wszystko sektor mleczarski jest najbardziej zaawansowany pod względem wdrażania technologii precyzyjnych.
Koszty ograniczają postęp
Niestety jesteśmy jeszcze bardzo daleko od zastosowania tych technologii na szeroką skalę.
– Wdrażanie technologii precyzyjnych w praktyce postępuje zbyt wolno. Wystarczy spojrzeć na jeden z tych systemów, dosyć już stary, mianowicie roboty udojowe. Pojawiły się już 40 lat temu, ale ich adaptacja wcale nie jest na dobrym poziomie – wynosi około 1,5% (FAO) – wyjaśnia naukowiec.
Dlaczego tak się dzieje? Bo nadal to dość droga technologia. Bo jeżeli chcemy mieć zwrot inwestycji na dobrym poziomie, to tych krów musimy mieć dużo. Gdy więc zadajemy sobie pytanie, dlaczego wdrażanie pewnych technologii w terenie przebiega tak wolno, to zastanówmy się właśnie nad tym. Odpowiedź jest prosta – nie ma wystarczającej liczby hodowców, którzy zakupiliby te technologie. Inwestuje w nie 5% gospodarstw, które wytwarzają 90% produktów na rynku, a dla niewielkich gospodarstw (jest ich ponad 90%) takie inwestycje są poza zasięgiem finansowym.
Tab. Technologie precyzyjnego chowu (PLF) dla bydła mlecznego
| Kategoria | Przykładowe technologie | Co mierzą? | Cel / zastosowanie |
| Czujniki zakładane | Obroże do monitorowania przeżuwania, czujniki aktywności, pedometry | Przeżuwanie, zachowanie żywieniowe, aktywność, objawy rui | Wykrywanie problemów zdrowotnych, monitorowanie krów w okresie przejściowym, poprawa zarządzania rozrodem |
| Systemy monitorowania rozrodu | Monitory aktywności, czujniki temperatury | Wykrywanie rui, status rozrodczy | Poprawa dokładności wykrywania rui oraz efektywności rozrodu |
| Czujniki żywienia i pobierania paszy | Automatyczne stacje paszowe, czujniki pobrania paszy | Indywidualne pobranie paszy, wzorce żywieniowe | Optymalizacja żywienia, wczesne wykrywanie chorób na podstawie zmian pobrania paszy |
| Czujniki oparte na mleku | Analizatory mleka on-line, czujniki komórek somatycznych (LKS) | Wydajność mleka, skład, LKS, przewodność mleka | Wykrywanie mastitis, monitorowanie jakości mleka, wykrywanie zaburzeń metabolicznych |
| Monitoring środowiskowy | Czujniki mikroklimatu w oborze, czujniki amoniaku/CO₂ | Temperatura, wilgotność, jakość powietrza | Poprawa komfortu krów, ograniczanie stresu cieplnego, optymalizacja wentylacji |
| Zautomatyzowany monitoring zachowań | Systemy oparte na kamerach, komputerowe systemy wizyjne | Czas leżenia/stania, przemieszczanie, zachowania społeczne | Wykrywanie kulawizn, ocena dobrostanu, wczesne wykrywanie chorób |
| Automatyczne systemy doju (AMS) | Robot udojowy | Wydajność mleczna, zdrowie wymienia, ruch krów | Poprawa efektywności pracy, ciągłe monitorowanie zdrowia wymienia |
| Platformy monitorowania zdrowia | Zintegrowane pulpity PLF, algorytmy predykcyjne | Dane z wielu czujników (przeżuwanie, aktywność, mleko) | Wczesne wykrywanie chorób, wsparcie decyzyjne w zarządzaniu stadem |
| 2026 r.. Berckmans | |||
