정밀함이 조기 진단으로 이어진다

자동 공급 장치는 방문 횟수, 우유 소비량(리터) 등 송아지에게 먹이를 주는 행동을 기록합니다.

자동 공급 장치와 같은 '사물 인터넷' 장치는 질병의 외부 임상 징후가 나타나기 전에 행동 변화를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

사물 인터넷(Internet of Things)을 기반으로 한 정밀 기술로 송아지를 모니터링하면 소 호흡기 질환을 조기에 진단할 수 있다는 새로운 연구 결과가 나왔습니다. 새로운 기술은 점점 더 저렴해지고 있습니다. 펜실베니아 주립대학교 정밀 낙농 과학 조교수인 멜리사 캔터(Melissa Cantor)는 이는 농부들이 개입할 수 있을 만큼 빨리 동물 건강 문제를 감지하여 송아지와 그들이 대표하는 투자를 구할 수 있는 기회를 제공한다고 말했습니다.

사물 인터넷은 인터넷을 통해 다른 장치와 연결하고 데이터를 교환할 수 있는 센서, 처리 및 통신 기능, 소프트웨어 및 기타 기술을 갖춘 내장형 장치를 말합니다. 펜실베이니아 주립대학교 연구에서는 웨어러블 센서, 자동 공급 장치 등 사물인터넷 기술을 사용해 송아지의 상태를 관찰하고 분석했습니다.

이러한 장치는 동물의 행동을 모니터링하여 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 데이터를 더 쉽게 해석하고 송아지 건강 문제에 대한 단서를 제공하기 위해 연구원들은 기계 학습을 채택했습니다. 이는 사물 인터넷 장치의 입력을 바탕으로 아픈 송아지와 건강한 송아지를 구별하기 위해 데이터의 숨겨진 패턴을 학습하는 인공 지능의 한 분야입니다.

Cantor는 “우리는 종아리에 다리 밴드를 부착해 걸음 수, 누워 있는 시간 등의 활동 행동 데이터를 기록합니다.”라고 말했습니다. “그리고 우리는 우유와 곡물을 분배하고 방문 횟수와 우유 소비량(리터)과 같은 먹이 행동을 기록하는 자동 공급 장치를 사용했습니다. 이러한 소식통의 정보는 송아지의 상태가 악화되기 직전이라는 신호였습니다.”

소의 호흡기 질환을 진단하려면 찾기 힘든 집중적이고 전문적인 노동이 필요하다고 그녀는 말했습니다.

"따라서 자동 공급기, 저울, 가속도계와 같은 사물 인터넷 장치를 기반으로 하는 정밀 기술은 질병의 외부 임상 징후가 나타나기 전에 행동 변화를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다."라고 그녀는 말했습니다.

펜실베니아 주립대학교의 그녀와 동료들은 정밀 가축 기술을 사용하여 젖소 159마리로부터 데이터를 수집했습니다. 켄터키 대학 연구진은 송아지를 대상으로 매일 신체 건강 검사를 실시했습니다. 연구자들은 자동 데이터 수집 결과와 수동 데이터 수집 결과를 모두 기록하고 두 가지를 비교했습니다.

연구원들은 이 접근 방식을 통해 소 호흡기 질환이 발생한 송아지를 더 빨리 식별할 수 있다고 보고했습니다. 수치적으로 이 시스템은 아픈 송아지와 건강한 송아지를 라벨링하는 데 88%의 정확도를 달성했습니다. 아픈 송아지의 70%가 진단 4일 전에 예측되었습니다. 만성 질환을 앓은 송아지의 80%가 발병 후 5일 이내에 발견되었습니다.

“우리는 그 동물들의 행동 변화와의 관계가 한 번의 치료로 좋아진 동물들과 매우 다르다는 사실을 알고 정말 놀랐습니다.”라고 그녀는 말했습니다. “우리는 만약 이 동물들이 실제로 다르게 행동한다면 기계 학습 추론 기술을 갖춘 사물 인터넷 기술이 누군가가 육안으로 식별하기 전에 실제로 그들을 더 빨리 식별할 수 있을 가능성이 있다는 개념을 생각해냈습니다. 이는 생산자에게 옵션을 제공합니다.”

위스콘신 대학교 동물 및 낙농학과의 엔리코 카셀라(Enrico Casella)는 이 연구에 기여한 연구원 중 한 명이었습니다. 자세한 내용을 보려면 Animalscience.psu.edu를 방문하여 "Melissa Cantor"를 검색하세요.

멜리사 캔터

Jeff Mulhollem은 펜실베니아 주립대학교의 과학 저술가입니다.

중서부 전역의 일일 Ag 뉴스 및 시장 정보.

Grassland 2.0 Academy의 "방목 계획 기초" 명단이 단 3일 만에 채워졌습니다. 2024년 여름 대기자 명단이 점점 늘어나고 있습니다.