यह कनेक्टिकट फार्म डेटा के लिए दूध देने वाली गाय है

1970 के दशक के मध्य में, औसत अमेरिकी डेयरी फार्म में लगभग 25 गाय थीं। आज, कई ऑपरेशनों में 3, 000 से अधिक हैं - एक संख्या जो लगभग 25 साल पहले अनसुनी थी।

कंप्यूटिंग और स्वचालन में नवीनतम प्रगति के बिना, बड़े झुंडों को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करना मुश्किल होगा, शायद असंभव भी। अधिकांश डेयरियों में अब दूध देने वाले पार्लर और संबद्ध फ्री-स्टाल हाउसिंग हैं, जो प्रति व्यक्ति घंटे में डबल या ट्रिपल उत्पादन करते हैं। दूध देने वाली इकाइयां स्वचालित रूप से udder स्वास्थ्य समस्याओं को कम करने और दूध की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए अलग हो जाती हैं, जबकि गाय आईडी ट्रांसपोंडर किसानों को स्वचालित रूप से उत्पादन डेटा रिकॉर्ड करने देते हैं।

यूएस डेयरी उद्योग को प्रभावित करने वाली सबसे हालिया तकनीकी प्रगति स्वचालित दूध देने वाले सिस्टम - या "रोबोट" दूधियों का विकास है।

कनेक्टिकट विश्वविद्यालय के केलॉग डेयरी सेंटर में, हम 100 गायों और उनके भौतिक वातावरण की निगरानी के लिए रोबोट दूधियों के साथ-साथ अन्य सेंसर का उपयोग कर रहे हैं। इस काम के माध्यम से, इस वसंत को लॉन्च किया, हम उत्पादन दक्षता और पशु कल्याण में सुधार के लिए वास्तविक समय में व्यक्तिगत गाय के व्यवहार और स्वास्थ्य की निगरानी करने की उम्मीद करते हैं।

बड़ा डेटा और गाय

रोबोट दूधियों को बिना मानव भागीदारी के दूध दे सकते हैं। वास्तव में, गायों का फैसला किया जाता है कि दूध कब डाला जाए, मशीन में सीधे मानव पर्यवेक्षण के बिना प्रवेश किया जाए। रोबोट सिस्टम स्वचालित रूप से गाय की पहचान करता है और रोबोट हाथ में दूध देने के लिए चूहा कप संलग्न करने से पहले एक सैनिटाइजिंग टीट स्प्रे लागू करता है।

यह पार्लर दूध देने से बहुत अलग है, जहां प्रबंधक गायों को दूध देने का फैसला करते हैं, आमतौर पर दिन में तीन बार। प्रत्येक रोबोट दूध देने वाली इकाई 50 से 55 गायों की सेवा करती है।

रोबोट दूधियों के शुरुआती संस्करणों की उच्च कीमत और अमेरिकी झुंडों के बड़े आकार को देखते हुए, अमेरिकी डेयरियों को 2010 से पहले रोबोट दूधियों में न्यूनतम रुचि थी। हालांकि, 2013 में देश में स्वचालित दूध देने की संख्या 2, 500 इकाइयों से अधिक हो गई, मुख्य रूप से नए मॉडलों में डिजाइन में सुधार के कारण। दुनिया भर में, वर्तमान में परिचालन में 35, 000 से अधिक स्वचालित दूध देने वाली प्रणालियां हैं।

न केवल इन नई मशीनों ने कुशलतापूर्वक दूध की कटाई में सुधार किया है, उनके पास उत्पादन, दूध की संरचना और गाय के व्यवहार के बारे में अधिक से अधिक जानकारी एकत्र करने की क्षमता है। यह उत्पादकों को अधिक सूचित प्रबंधन निर्णय लेने की अनुमति देता है।

रोबोट दूध देने वाली प्रणालियों के साथ, गायों को दिखाते हैं। वे तय करते हैं कि कब खाना, खाना, आराम करना या दूध पीना। उन्हें प्रति दिन एक घंटे से भी कम समय बिताने की आवश्यकता होती है, वास्तव में दूध की; रोबोट दूधियों से पहले, दूध देने में अक्सर प्रति दिन तीन से पांच घंटे लगते थे।

हम जानना चाहते थे: वे अपने बाकी दिनों के साथ क्या कर रहे हैं? स्वास्थ्य स्थिति को इंगित करने के लिए यह व्यवहार उत्पादन को कैसे प्रभावित करता है या सेवा प्रदान करता है? अपने आप से, दूध देने वाली इकाइयाँ उस तरह की जानकारी इकट्ठा नहीं कर सकती हैं, जो यह पता लगाने में बहुत उपयोगी होगी कि क्या एक विशेष गाय एक स्वास्थ्य समस्या विकसित कर रही है।

हमारी "गाय-सीपीएस" - एक साइबर-भौतिक प्रणाली जिसमें गाय, रोबोट दूध, वीडियो कैमरा और अन्य सेंसर शामिल हैं - जो हमारी गायों पर हर समय डेटा ट्रैक करेगी। यह हमें बताएगा, अन्य बातों के अलावा, जहां गायों को दूध नहीं दिया जाता है; जब वे खाने, आराम करने या अन्य गतिविधियाँ करने का निर्णय लेते हैं; और उनके दूध की संरचना। शरीर के अंदर रखे सेंसर हमें उनके पेट के अंदर के पीएच को भी बताएंगे, जो किसी भी पाचन समस्या का एक प्रमुख संकेतक हो सकता है।

डेयरियों का अनुकूलन

हमें उम्मीद है कि यह सभी डेटा हमें व्यक्तिगत गाय के स्तर पर समय पर निर्णय लेने की अनुमति देगा, कुछ ऐसा जो बड़े झुंडों में करना आसान नहीं है। यह "सटीक डेयरिंग" हमें यह समझने में मदद कर सकता है कि एक व्यक्ति गाय की गतिविधियों - खाने, खड़े होने, आराम करने, दुहने - उसके दूध उत्पादन, दूध की गुणवत्ता और स्वास्थ्य को प्रभावित करता है।

हम मशीन सीखने की मदद से डेटा का विश्लेषण करने की योजना बनाते हैं, एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धि जो बड़ी मात्रा में जानकारी में पैटर्न पा सकती है। कंप्यूटर डेटा की तुलना एक मॉडल के खिलाफ करेगा कि डेयरी को आदर्श परिस्थितियों में कैसे काम करना चाहिए। हमारा मॉडल महत्वपूर्ण प्रदर्शन विशेषताओं - दूध की गुणवत्ता और उत्पादकता - साथ ही व्यक्तिगत स्वास्थ्य और प्रजनन की स्थिति जैसे प्रासंगिक बाधाओं को पकड़ता है।

जैसे-जैसे डेयरी संचालित होती है, वास्तविक समय का डेटा हमें यह आकलन करने की अनुमति देगा कि हमारा वास्तविक खेत आदर्श से कितना दूर है। हम इस जानकारी को गणितीय अनुकूलन एल्गोरिथम के साथ जोड़ सकते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि हमें प्रक्रिया को कैसे संशोधित या समायोजित करना चाहिए। उदाहरण के लिए, एल्गोरिथ्म टेट ड्रिप के प्रकार, फ़ीड की पोषण सामग्री या प्रत्येक गाय द्वारा समय बिताने की मात्रा को समायोजित करने का सुझाव दे सकता है।

हमें उम्मीद है कि हमारा काम पूरे अमेरिका में डेयरी किसानों को एक समूह सेटिंग में व्यक्तिगत गायों का बेहतर प्रबंधन करने की अनुमति देगा - न केवल दूध उत्पादन में सुधार करने के लिए, बल्कि गाय के स्वास्थ्य को मजबूत करने के लिए।

मैथ्यू स्टुबर, कनेक्टिकट विश्वविद्यालय के रसायन और जैव-रासायनिक इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर

गैरी काजमर, कनेक्टिकट विश्वविद्यालय के लैक्टेशन फिजियोलॉजी के एसोसिएट प्रोफेसर

शलभ गुप्ता, इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर, कनेक्टिकट विश्वविद्यालय

स्टीवन ज़िन, पशु विज्ञान के प्रोफेसर, कनेक्टिकट विश्वविद्यालय