Кряква – наиболее распространенный вид дикой утки, обитающей на водно‑болотных угодьях. Эта птица – незаменимый элемент биоразнообразия, объект спортивной и промысловой охоты, поэтому восстановление ее популяции – очень важная экологическая задача. Для этого применяется система дичеразведения с последующим выпуском птиц в естественную среду. Однако на дичефермах, в искусственно созданных условиях обитания, птица испытывает технологический стресс. Это приводит к ухудшению иммунитета, повышению заболеваемости и снижению репродуктивной функции: меньше яиц, хуже выживаемость птенцов.
В ответ на эту проблему ученые ДГТУ разработали ИИ‑подход для анализа стрессовых факторов и прогнозирования состояния утки‑кряквы, чтобы обеспечить птице комфортные условия жизнедеятельности.
Специалисты опорного вуза завершили исследование в рамках гранта РНФ по теме «Профилактика технологического стресса у утки кряквы на основе технологии искусственного интеллекта для восстановления ее популяции в естественной среде обитания» (номер проекта 24‑26‑00227), на реализацию которого ежегодно выделялись средства в размере 1,5 млн рублей в течение двух лет – с 2024 по 2025 год. В состав команды ученых вошли сотрудники кафедры «Биология и общая патология» – доцент Анна Фомина и преподаватель Наталья Кочеткова, а также доцент кафедры «Информационные технологии» Павел Васильев. Руководитель проекта – профессор кафедры «Биология и общая патология» Алексей Зеленков.
Наш проект – это прекрасный пример междисциплинарных исследований, сочетающих зоотехнию, экологию, науку о поведении животных – этологию, а также современные IT‑технологии. Он закладывает основу для принципиально новых высокотехнологичных методов сохранения биоразнообразия в мире, все более трансформируемом человеком.
Метод экспертов ДГТУ включает три этапа: анализ поведения с помощью ИИ, профилактические рекомендации на основе данных и цифровое моделирование.
Во‑первых, ученые применили технологию компьютерного зрения – видеокамеры для наблюдения за утками в условиях дичеразведения на ферме, а также алгоритмы машинного обучения (в том числе нейросети). Благодаря этому стало возможно автоматически распознавать на видео не просто утку, а ее конкретные поведенческие паттерны: позы, движения и действия, свидетельствующие о стрессе (замирание, резкий взлет, специфические позы тревоги, изменение активности, снижение времени кормления).
Далее специалисты при помощи ИИ в режиме реального времени сопоставили данные с устройств фиксации, создали детальную «картину стресса» и выявили точные пороговые значения стрессовых факторов. Наконец, на основе компьютерного зрения и машинного обучения эксперты ДГТУ распределили стада птицы по половозрастному составу, что позволило прогнозировать продуктивность и состояние здоровья.
Созданная донскими учеными база данных видеозаписей – это обширная информационная основа, которая в дальнейшем пригодится для проведения фундаментальных этологических исследований, обучения нейросетевых моделей и разработки образовательных программ в области применения ИИ для решения биологических задач.
В целом новаторство специалистов ДГТУ в применении передовых технологий искусственного интеллекта (например, компьютерного зрения и машинного обучения, включая нейросети) сыграло решающую роль не просто для наблюдения, а для глубокой расшифровки поведения и состояния животных в реальном времени. Это переход от описательной экологии к прецизионной (то есть точной), где решения по охране и управлению популяциями принимаются на основе больших данных и объективных алгоритмических оценок.
Кроме того, в поселке Веселый Ростовской области на базе дичефермы «Федеральный центр по изучению и воспроизводству охотничьих ресурсов» прошла экспериментальная апробация разработанной системы мониторинга. Ученые выявляли различия в поведении уток при разных уровнях технологического стресса. Это необходимо для валидации системы, то есть оценки ее работоспособности в реальных условиях эксплуатации.
Результаты исследования ученых ДГТУ, полученные в рамках гранта РНФ, найдут применение на фермах по выращиванию сельскохозяйственной и дикой птицы. Разработанная система мониторинга снизит воздействие технологического стресса на организм утки, положительно повлияет на состояние ее здоровья и продуктивность, а в целом – повысит рентабельность промышленного птицеводства.
Исследование выполнялось в интересах, направленных на достижение, в том числе, целей стратегического технологического проекта «Единое здоровье» в рамках программы «Приоритет 2030».
Олеся Фарберович, управление информационной политики
isdstu@mail.ru
