ABD'deki 3 üniversitede yapılan çalışmalar, süt buzağılarının "nesnelerin internetine" dayalı hassas teknolojilerle izlenmesinin, buzağıları öldüren sığır solunum yolu hastalığının daha erken teşhis edilmesini sağladığını ortaya koydu.

Penn State Üniversitesi, Kentucky Üniversitesi ve Vermont Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, bulguların süt üreticilerine çiftliklerinin ekonomilerini iyileştirme fırsatı sunacağını söylüyor.

Yardımcı doçent olan Melissa Cantor, yeni teknolojinin giderek daha uygun fiyatlı hale geldiğini ve çiftçilere hayvan sağlığı sorunlarını müdahale edebilecek kadar kısa sürede tespit etme, buzağıları ve temsil ettikleri yatırımı kurtarma şansı sunduğunu söyledi.

Cantor, IoT'nin sensörler, işleme ve iletişim yetenekleri, yazılım ve internet üzerinden diğer cihazlarla bağlantı ve veri alışverişi sağlayan diğer teknolojilerle donatılmış gömülü cihazlarıyla çiftçilerin buzağı koşullarını yakından izlemelerine ve analiz etmelerine olanak tanıdığını söyledi.

IoT büyük miktarda veri üretiyor ve bu nedenle araştırmacılar buzağıların sağlık sorunlarını anlamayı ve kanıt sunmayı kolaylaştırmak için, hasta ve sağlıklı buzağıları ayırt etmek için verilerdeki gizli kalıpları öğrenen bir yapay zeka dalı olan makine öğrenimini benimsedi.

"Sığır solunum yolu hastalığı, süt buzağılarında antimikrobiyal kullanımının ana nedeni olan ve buzağı ölümlerinin beşte birinden fazlasını (%22) temsil eden bir solunum yolu enfeksiyonudur. Süt buzağısı yetiştirmek büyük bir ekonomik yatırım olduğundan, hastalığın maliyetleri ve etkileri bir çiftliğin ekonomisine ciddi zarar verebilir."

"Sığır solunum yolu hastalığının teşhisi, bulunması zor olan yoğun ve uzmanlaşmış işgücü gerektiriyor. Bu nedenle, otomatik yemlikler, tartılar ve ivmeölçerler gibi IoT cihazlarına dayalı hassas teknolojiler, hastalığın klinik belirtileri ortaya çıkmadan önce davranış değişikliklerinin tespit edilmesine yardımcı olabilir."

Çalışmada, Kentucky Üniversitesi'nde buzağılar üzerinde günlük fiziksel sağlık muayeneleri yapan araştırmacılar tarafından hassas hayvancılık teknolojileri kullanılarak 159 süt buzağısı incelendi. Hem otomatik hem de manuel veri sonuçları toplandı ve karşılaştırıldı.

Sonuçlar, önerilen yaklaşımın sığır solunum yolu hastalığı gelişen buzağıları daha erken tespit edebildiğini ortaya koydu. Sistem, hasta ve sağlıklı buzağıların etiketlenmesinde 885 doğruluk oranına ulaşırken, hasta buzağıların %70'i gerçek teşhisten 4 gün önce tahmin edildi ve kronik bir hastalık vakası geliştiren buzağıların %80'i hastalığın ilk 5 günü içinde tespit edildi.

Bu gelişmeler, çiftliklerdeki hayvan sağlığını izlemeyi ve hastalıkları daha erken teşhis etmeyi kolaylaştırarak süt üreticilerine önemli tasarruflar ve ekonomik faydalar sağlayabilir. IoT tabanlı teknolojilerin çiftliklerde daha yaygın olarak kullanılmasıyla birlikte sığır solunum yolu hastalığının önlenmesi ve yönetimi daha etkili hale gelebilir.