Prelazak na digitalizaciju: budućnost tehnologije u živinarstvu

Rast uzgoja živine je neumoljiv. Zapravo, i pored uporne veće poželjnosti svinjskog mesa u Aziji, sadašnji rast znači da će svetska potrošnja pilećeg mesa do 2022. godine prevazići potrošnju svinjskog mesa. Potrošnja jaja takođe nastavlja da raste jer jaja nisu skupa, imaju blag ukus i lako se obrađuju i uključuju u drugu hranu. Univerzalno prihvatanje u gotovo svim kulturama i svim religijama osigurava da će živina i dalje napredovati.

Mada se reklamira kao najefikasniji izvori proteina na svetu, proizvođači živine zapravo svojim jatima upravljaju na osnovu veoma ograničenih informacija. Danas je potrebno 1,4 kilograma hrane da se proizvede 1 kilogram žive mase mesa, a genetika pruža mogućnost da se postigne odnos 1:1. Proizvođači živine znaju težinu ptica kada ulaze i kada izlaze kao i prosečno konzumiranje hrane i vode. Farme koje proizvode jaja u najmanju ruku znaju prosečnu dnevnu proizvodnju jaja za grupu ptica, ali upravljanje radi postizanja proseka neizbežno dovodi do neefikasnosti u proizvodnji.

Šta bi omogućilo bolju proizvodnju živine?

• Sa stanovišta proizvodnje, individualne telesne mase, konzumiranje hrane i vode u realnom vremenu.
• Sa stanovišta nege i dobrobiti, poznavanje nivoa stresa ptice i konfora ptice ocenjivanjem preko faktora telesne temperature i kvaliteta vazduha, preko recimo ugljen dioksida i amonijaka.
• Sa stanovišta upravljanja bolestima, sposobnost da se uoče bolesti ili nađu obolele ptice pre nego što oboli celo jato.
• Sa stanovišta bezbednosti hrane, pojačana detekcija Salmonella, Campylobacter i E. coli.
• Sa stanovišta prerade hrane, povećanje prinosa.

U narednih 30 godina, na Zemlji će živeti dodatne 3 milijarde ljudi, a srednja klasa stanovnika gradova će se i dalje povećavati. Uzgoj živine mora na to odgovoriti. Farmeri moraju raditi sa podacima, ne samo sa živinom, a u tome da koriste nove digitalne tehnologije i informacije da bi poboljšali efikasnost i odgovorili na rastuće potrebe proaktivno uključenih potrošača („prosumers“). Ovih osam digitalnih tehnologija obezbeđuju koristan okvir za opisivanje obilja novih tehnologija koje stižu na tržište i mogu pomoći proizvođačima da upravljaju svojim jatima efikasnije i održivije.

3D štampanje proteza

Kakva je realna budućnost 3D štampanje u industrija živinarstva? Oni koji se bave živinarstvom bi imali koristi od štampanja plastičnih ili metalnih delova na licu mesta kada je na farmi potrebno nešto zameniti. Tim Serkomb, rukovodilac mašinstva i tehnologije Univerziteta Zapadne Australije, stvorio je štampač koji bi koristio metalni prah čija je cena oko 20 procenata ukupne cene dela. Manji delovi bi se mogli završiti za oko jedan dan, ali kada se to uporedi sa naručivanjem i čekanjem isporuke dela, potencijal uštede zbog trajanja zastoja na farmi bi mogao biti značajan. Aurora Labs usredsređuje svoje napore na poljoprivredu, navodeći kao razlog mogućnost da farmeri koji žive na selu ili na udaljenim farmama u Australiji mogu pomoći sami sebi!

Jedan od inventivnijih načina da 3D štampanje utiče na industriju živinarstva je primena tehnika koje spasavaju živote. Reprodukovanje stopala, nogu, pa čak i kljunova je već rađeno za ptice kućne ljubimce. Jedan takav primer uključuje istraživače sa Univerziteta Kalgarija, koji su stvorili protezu za stopala za petla Foghorna nakon što je izgubio oba stopala, verovatno usled promrzlina. Potom, tu je i patak Dadli, koji je dobio protezu cele noge (uključujući i zglob kolena!) zahvaljujući kombinovanim naporima 32 godišnjeg mašinskog inženjera i arhitekte koji su radili za Proto3000, kompaniju za 3D štampu sa centralom u Ontariju. Zamislite priliku da sačuvate visoko vredne priplodne životinje poput roditelja, praroditelja ili prapraroditelja, kada je nastavak genetske linije kritičan faktor.

Petao Foghorn dobija nova stopala! Fotografiju je ustupio Rajli Brand/Univerzitet Kalgarija.

Roboti obavljaju prljave poslove

Jedna od najpraktičnijih primena digitalne tehnologije u industriji živinarstva su roboti. Postoji ogroman broj zadataka koji se stalno ponavljaju u kojima bi roboti mogli pomoći. Živinarnici zahtevaju gotovo stalnu pažnju – čišćenje, sakupljanje jaja i pregled ptica. To oduzima vreme i  monotono je, ali to robotu ne bi smetalo. Pored toga, roboti su precizniji, detaljni i pošteni u svom radu u poređenju sa ljudima. Članak autora Bendžamina Ruiza takođe navodi kako roboti mogu pomoći sa stanovišta dobrobiti ljudi.

Pogledajte video Univerziteta u Vaheningenu koji prikazuje robota koji nalazi i veoma pažljivo podiže jaje.

Octopus Robots sa centralom u Francuskoj dizajnira potpuno autonomne robote koji sprečavaju i kontrolišu bolesti i infekcije u živinarnicima. Roboti takođe ocenjuju faktore životne sredine poput temperature, vlažnosti, ugljen dioksida, amonijaka, zvukova i svetlosti.

Fotografiju je ustupio Tibot Robotics.

Još jedna francuska kompanija koja se bavi robotima, Tibot, objašnjava da roboti mogu da odviknu kokoške od nošenja jaja na podu i takođe da teraju ptice da se kreću radi boljeg zdravlja. Takvi atributi mogu rezultirati uštedama za proizvođače na proizvodu i radu, a istovremeno se dopasti braniteljima dobrobiti.

Za više specijalizovane zadatke, uključujući hranjenje i nadzor, Metabolic Robots su dizajnirali robotičke hranilice koje mogu povećati efikasnost pri hranjenju, smanjiti mortalitet i upozoriti proizvođača na brige vezane za potencijalne bolesti. „Roboti dadilje“ koristi Charoen Pokphand Grupa (CP Grupa) na Tajlandu da očuvaju zdravlje jaja za oko 3 miliona nosilja. Ako roboti otkriju bolesnu pticu, oni upozoravaju ljude i ptica se odmah uklanja. Ovakve automatizacije će smanjiti pojavu ptičijeg gripa i bolesti koje se prenose hranom, što poboljšava bezbednost celog lanca isporuke od proizvođača do potrošača. Takođe sa bezbednošću na umu, Tyson je nedavno objavio otvaranje svoje visokotehnološke inkubatorske jedinice u Springdejlu, Arkanzas. Ona se nalazi na 6970 kvadratnih metara i sadrži šest robotičkih ruku dizajniranih da izvršavaju zadatke koji bi inače previše zamarali radnike.

Dronovi

Ideja o dronovima u kokošinjcima može izgledati malo preterana. Postoji zabrinutost da bi dron mogao uneti nervozu u jato i izazvati preteran stres. Na tu temu, eksperiment Georgia Tech iz 2015. godine je pokazao da ptice još uvek nisu spremne za ovu tehnologiju, u poređenju sa robotima, koji su ionako verovatno pogodniji za zadatke u zatvorenom prostoru.

Pilići i ćurke koji se gaje slobodno ili u dvorištima bi bili bolji za primenu tehnologije dronova, koji bi mogli da budu čuvari, da ih štite i prate. Adaptiranje raznih vrsta ptica na dronove bi verovatno zahtevalo trening, ali bi najverovatnije uspelo na otvorenom prostoru.

Senzori

Od osam tehnologija, senzore je verovatno najlakše primeniti. Delom je to zbog nižih troškova primene, ali i zbog koristi koje se odmah prepoznaju. Big Dutchman je među vrhunskim imenima kada se radi o savremenom smeštaju za živinu. Njihov DOL 53 je senzor dizajniran da meri amonijak, čest problem u mnogim kokošinjcima. I SKOV i Filipino Poultry koriste senzore da regulišu i kontrolišu klimu u objektu, uključujući ventilaciju i temperaturu. Rotemov senzor je dizajniran za praćenje ugljen dioksida što može umanjiti negativne efekte visokih koncentracija ugljen dioksida na nosilje i ptice za priplod, rezultirajući značajnim uštedama. Greengage ima jedinstveni sistem osvetljenja koji koristi senzore i LED sijalice da stvori okruženje sa konzistentnim osvetljenjem koje stimuliše efikasniji rast i takođe smanjuje troškove.

Kada se radi o senzorima koji se mogu nositi na telu, istraživači – pa čak i farmeri – bi mogli steći značajan uvid u zdravlje i dobrobit brojlera, nosilja, ćuraka i pataka. Opremljena RFID markicama, živina bi se mogla pratiti u prirodnijem okruženju, pa bi istraživači imali priliku da uče od samih životinja. Te bi se informacije mogle oceniti da se utvrdi sve, od prirodnog ponašanja do neefikasnosti u ishrani, što bi u mnogome povećalo mogućnost da se pomogne oko efikasnosti proizvodnje. Studije koje je radio Univerzitet Mičigen su koristile senzore da analiziraju kako živina koristi prostor u svoj smeštaju da bi bolje razumeli kako da dizajniraju prostore koji nisu kavezi radi komfora i dobrobiti kokošaka.

Veštačka inteligencija (VI)

Tehnologije VI su postale okosnica mnogih drugih tehnologija. Robots, na primer, koristi VI u pogonu za preradu da poveća efikasnost. Kroz zajedničke napore, iPoultry je visokotehnološki automatizovan sistem prerade koji je prvi put prikazan na VIV Europe. Automatizovanje procedura poput pandlovanja piletine zahteva prepoznavanje oblika i veličine svakog pileta i pojedinačno adaptiranje. Veštačka inteligencija je idealna tehnologija za ovu namenu. Imajte na umu da kompjuter može da analizira razliku gustine i strukture mesa u odnosu na kost, čime omogućava najpreciznije moguće sečenje. Ovo je odličan primer kombinovane tehnologije: roboti rade prema instrukcijama VI zasnovano na podacima koje prikupljaju senzori. Gribbot koji proizvodi SINTEF je jedan takav robot koji može da ispandluje pile za dve do tri sekunde, zamenjujući do 30 radnika! U kombinaciji sa mehaničkim vidom, kompanije poput Gainco takođe stvaraju procesore radi postizanja visoke produktivnosti.

Kompanije poput Porphyrio, PMSI, Impex Barneveld i Intelia koriste VI da prate i kontrolišu okruženje. Senzori prikupljaju informacije, softver ih prati, a VI prilagođava uslove u kokošinjcu ili obaveštava farmera ako postoji potencijalni problem, poput bolesne ptice. Sve te informacije se mogu preneti na farmerov ajped ili smartfon. Sve to se odvija u realnom vremenu i može umanjiti brige i male probleme pre no što prerastu u katastrofu za celo jato. Pored toga što omogućavaju da ljudi ne rade te poslove, postoje i prilike za uštede, poput optimizacije konzumiranja hrane, kontrole klime i povećanja proizvodnje zahvaljujući zdravijem jatu jer je voda čistija, a upravljanje sistemima bolje. Sve se te informacije mogu pohraniti i analizirati kako bi se povećala ujednačenost proizvodnje, što će na kraju povećati performanse i ukupno zdravlje jata.

Druge primene VI? Prevodioci za piliće! Mnogi proizvođači živine će potvrditi da zvuci koje jato proizvodi ukazuju na zdravlje, komfor i ukupnu dobrobit. Slušanjem i razumevanjem zvukova zdravog jata, proizvođači mogu da prepoznaju signale nevolje i da povećaju šanse da u ranoj fazi smanje stres ili distres.

Jedan oblik VI, mehanički vid, je korišćen za ocenu jaja kao i ustanovljavanje nedostataka poput loma ili unutrašnjih tačkica krvi. Takođe se može koristiti za ocenu infertiliteta u toku inkubacije skeniranjem jaja i otkrivanjem koja jesu a koja nisu fertilna. Potom se formira algoritam, koji mašini omogućava da odredi fertilitet sa preko 98 procenata tačnosti do petog dana inkubacije.

Istraživačka studija u Brazilu je koristila VI da bolje razume ponašanje kokošaka i razlike interakcija kada postoji termalni stres u odnosu na ugodno okruženje. Konkretno, oni su koristili oblast istraživanja poznatu kao veštačke neuralne mreže, što omogućava da se kompjuteri „nauče“ kako da izvršavaju zadatke korišćenjem vizuelnih referenci i šema razumevanja. To je bilo značajno jer smanjuje šanse da prisustvo istraživača promeni ponašanje kokoške, uklanja svaku subjektivnost ili zablude iz stanovišta istraživača i omogućava preciznije izračunavanje ukupne dobrobiti kokošaka.

Ova tehnologija je omogućila prevazilaženje značajnog izazova u industriji nosilja. Nosilje su naravno dizajnirane da proizvode konzumna jaja. Za zamenu nosilja, farmeri moraju da inkubiraju jaja, ali dok se ona ne izlegu, oni ne znaju koja su muška a koja ženska. Sa sposobnošću određivanja pola jaja su se uhvatile u koštac Vital Farms, i u partnerstvu sa izraelskom tehnološkom kompanijom Novatrans stvorile Ovabrite. Primenom teraherc spektroskopije, sistem može da identifikuje muška jaja neposredno nakon što se snesu pa da se ona prodaju farmeru kao neoplođena jaja, omogućavajući značajne uštede u industriji nosilja.

Proširena stvarnost

Proširena (ili poboljšana) stvarnost je sposobnost da se, primenom nevidljivih spektara svetlosti, vide stvari koje ljudsko oko ne može da vidi ili da se informacije, uključujući tumačenje podataka, postave preko onoga sto osoba vidi. Moguće primene tehnologije su široke, ali zasad postoji tek mali broj primera stvarnih komercijalnih primena.

Georgia Tech je imala studentski projekat koji je ispitivao primenu PR u pogonu za preradu. Primena PR pokazuje radnicima u fabrikama kako da iseku trup pileta i precizno uklone oštećene delove mesa. Pokušava se sa dva metoda. Jedan koristi displej koji se nosi na glavi i na kome radnik vidi grafički prikaz poistavljen preko svake ptice koji prikazuje najbolje mesto za rez. Alternatvno, projekat je takođe testirao laserski skener postavljen u blizini linije za preradu, koji je direktno na svakoj ptici pokazivao gde da se seče. Ovaj drugi se uopšte uzev smatrao ekonomičnijim, jer su svi radnici mogli da koriste istu opremu.

Pored koristi za farmere ili prerađivače, ključ za primenu mogu biti potrošači. Transparentnost postaje kritičan faktor, poput mogućnosti da se zna gde je i kako hrana proizvedena. CHOICE, čija je centrala u Australiji nudi korisnicima ajfona i androida besplatnu aplikaciju koja potrošačima omogućava da skeniraju kod na pakovanju jaja i dobiju detaljne informacije o tome odakle jaja potiču i informacije o njihovom stanju.

Virtualna stvarnost (VS)

Najočiglednija primena VS u industriji živinarstva je obuka, naročito u preradi. Ona bi u pogonu za preradu mogla radnike na liniji obučiti idealnom načinu sečenja mesa. Primenjena na objekte za nosilje na farmama sa slobodnim držanjem, mogla bi obučiti zaposlene kako da se kreću kroz objekat a da ne poplaše ptice, da pronađu zagubljena jaja i da proveravaju kokoške. Primer primene VS je formiranje tima Mekdonaldsa sa kompanijom za proizvodnju jaja Lakes Free Range da bi se potrošačima omogućila impresivna virtualna tura kokošinjaca, poligona i objekata za pakovanje na farmi. Ova tehnologija je, međutim, skupa, pa je verovatno da će primena ići sporo.

Još jedna ekscentrična opcija je da se iskustvo virtualne stvarnosti pruži pilićima. Kompanija Second Livestock koju je stvorio profesor Ostin Stjuart sa Univerziteta Ajove, je konceptualna kompanija koja pilićima omogućava da iskuse iskustvo slobodnog držanja dok im je zapravo kretanje ograničeno u bezbednom živinarniku. Ideja je da se pilići opreme kompletom za virtualnu realnost na glavi i da gledaju projekciju na ekranu korišćenjem naočara. Na taj način, pilići se mogu gajiti bilo gde, čak i u gradovima, a da osete slobodu virtualnog sveta, bez predatora. Mada ova kompanija zapravo ne proizvodi te proizvode, važno je shvatiti da tehnologija postoji i da njena cena postaje sve pristupačnija.

Da li je ovo budućnost uzgoja živine? Fotografiju je ustupio Second Livestock.

Blokčejn (Blockchain)

Blokčejn pruža mogućnost da se u industriji živinarstva razreše pitanja bezbednosti hrane i transparentnost. Volmart, Unilever, Nestle i druge velike kompanije koje se bave hranom rade sa IBM koristeći blokčejn tehnologiju da bi obezbedile digitalne zapise i pratili upravljanjem lanca isporuke, što obezbeđuje sledljivost proizvoda od živine koji se prodaju u radnjama. Blokčejn se može koristiti za praćenje svih aspekata lanca dostave hrane, od farmera i proizvođača do prerađivača i distributera. Ovo je treći eksperiment Volmarta sa primenom blokčejna, a sve veće interesovanje drugih velikih prehrambenih konglomerata ukazuje na jedinstvene mogućnosti ove tehnologije.

ZhongAn Tehnology je lansirala tehnološki inkubator za razvoj blokčejn tehnologije, navodeći da se očekuju konkretne primene u industriji živinarstva. Kinezi konzumiraju oko 5 milijardi pilića godišnje ali više vole tamnije meso od belog mesa koje više vole američki potrošači. Nedavno je toj zemlji dopušteno da izvozi kuvano pileće meso u SAD, a blokčejn bi mogao biti način da se uklone brige o izvoru i metodima proizvodnje, tokom vremena otvarajući put ka izvozu sirovog mesa.

Internet povezivanje (IP)

Internet povezivanje se navodi odvojeno od ostalih osam tehnologija jer je to tehnologija koja povezuje sve ostale. Na primer, ZhongAn radi na tome da proizvodnju pilića učini bezbednijom, a koristiće saradnju sa Wopu, kompanijom koja je specijalista za Internet stvari. IP povezuje mnogobrojne senzore u kokošinjcu sa smartfonom, ajpedom ili drugim uređajima, kao što je slučaj sa SmartPoultry.

Rad autora Rupali Bagvan Mahale sadrži detaljan uvod u primene IS za praćenja na farmi, sa usmerenjem ka industriji živinarstva.

LX IS Cores nudi tehnologije za povećanje efikasnosti u sektoru živinarstva korišćenjem kombinovanih senzora primenom tehnologija koje se nalaze u oblaku i smart farming primena. M-Tech Systems nude softverski paket za praćenje svih elemenata na farmi, uključujući informacije koje prikupljaju senzori, ali potencijalno takođe i iz raznih drugih izvora, od robota do aktivnosti veterinare i informacija dobavljača. Ovo sveobuhvatno upravljanje celim lancem omogućava neverovatna unapređenja sledljivosti, koja postaje sve značajnija za svaku proizvodnju hrane u svetu. Kargilov TechBro Flex uzima podatke samog proizvođača i stvara prediktivne analitičke opcije, omogućavajući potrošaču da odabere svoj put na osnovu izbora strateškog scenarija.

Prednost velikog obima podataka

Pošto možemo prikupljati više informacija o životinjama, uključujući i o bakterijama u njihovom digestivnom traktu i o tome kako one reaguju na ishranu na genetskom nivou, postaje jasno da farmeri uče kako da upravljaju ogromnim brojem podataka kao što su prethodno naučili sa upravljaju svojim životinjama. „Obrada podataka“ radi predviđanja rasta pojedinačne životinje zahteva sposobnost da se tumače „veliki obimi podataka“.  Alltech je stvorio složene algoritme za tumačenje informacije koje prikuplja a odnose se na mikrobiome, nutrigenomiku i patogene, poput Campylobacter ili bakterija otpornih na antibiotike. Nutrigenomika nam omogućava da generišemo informacije da bismo životinje precizno hranili, a profiliranje DNK nam pomaže da znamo tačno koje su konkretno bakterije prisutne. Bez moćne analize podataka, nema načina da se to iskoristi.

Procenjuje se da će svetska proizvodnja živine porasti za 120 procenata od 2010. do 2050. Da bi se zadovoljila ta potražnja, mora se nastaviti sa unapređivanjem konverzije hrane i drugih vidova efikasnosti proizvodnje. Uključivanje digitalnih tehnologija, poput gore pomenutih, će u velikoj meri pomoći u tome, a pomoći će i proizvođačima živine da zadovolje potražnju i povećane potrebe svetske populacije.

Ovih osam tehnologija je prvi put predložen u članku PwC.