根据一项新的研究，利用基于“物联网”(IoT)的精密技术监测奶牛，可以更早地诊断出杀死小牛的牛呼吸道疾病。据研究人员称，这种新方法是宾夕法尼亚州立大学、肯塔基大学和佛蒙特大学的一组研究人员横切合作的结果，将为乳制品生产商提供一个改善其农场经济的机会。
宾夕法尼亚州立大学农业科学学院精密乳品科学助理教授、首席研究员梅丽莎·康托尔指出，这不是你祖父的奶牛养殖策略。Cantor指出，新技术正变得越来越便宜，为农民提供了及时发现动物健康问题并进行干预的机会，从而节省了小牛和它们所代表的投资。
物联网是指配备传感器、处理和通信能力、软件和其他技术的嵌入式设备，通过互联网与其他设备连接和交换数据。Cantor解释说，在这项研究中，使用了可穿戴传感器和自动喂食器等物联网技术来密切观察和分析小牛的状况。
这种物联网设备通过密切监控奶牛的行为，产生大量数据。为了使这些数据更容易解释，并提供小牛健康问题的线索，研究人员采用了机器学习——人工智能的一个分支，根据物联网设备的输入，学习数据中的隐藏模式，以区分生病和健康的小牛。
康托尔说:“我们给小牛戴上腿带，记录奶牛的活动行为数据，比如步数和躺下的时间。”“我们使用了自动喂食器，它可以分配牛奶和谷物，并记录喂食行为，比如访问次数和消耗的牛奶升数。当小牛的病情处于恶化的边缘时，来自这些来源的信息就会发出信号。”
牛呼吸道疾病是一种呼吸道感染，是奶牛使用抗微生物药物的主要原因，占小牛死亡率的22%。这种疾病的成本和影响会严重损害农场的经济，因为饲养奶牛是最大的生态系统之一的经济投资。
“诊断牛呼吸道疾病需要密集和专业的劳动力，很难找到，”康托尔说。“因此，基于物联网设备的精密技术，如自动喂食器、秤和加速度计，可以帮助在疾病的外部临床症状出现之前检测行为变化。”
在这项研究中，肯塔基大学的研究人员使用精确的牲畜技术和对小牛进行日常身体健康检查的研究人员收集了159头奶牛的数据。研究人员记录了自动数据采集结果和人工数据采集结果，并对两者进行了比较。
在最近发表在IEEE Access上的研究结果中，研究人员报告说，提出的方法能够更快地识别出患有牛呼吸道疾病的小牛。在数字上，该系统在标记患病和健康小牛方面达到了88%的准确性。70%的患病小牛是在诊断前4天被预测到的，80%的患有慢性疾病的小牛是在患病的前5天被发现的。
她说:“我们真的很惊讶地发现，这些动物的行为变化与那些只接受一次治疗就好转的动物的关系非常不同。”“以前从来没有人看过这个。我们提出了这样一个概念，如果这些动物的行为确实不同，那么很可能有机会利用机器学习推理技术的物联网技术，在任何人用肉眼可以识别它们之前，就能更快地识别它们。这为生产商提供了选择。”
