‘Diep leren’ voor een efficiënte melkveehouderij

CattleEye wil ’s werelds eerste autonome monitoringplatform voor vee creëren. Het leert patronen uit beeld en geluid te herkennen en kan daarna acties aansturen.Met wetgeving die de emissies van vee limiteert, ligt de toekomst van de melkveehouderij eerder in het verhogen van de efficiëntie dan in uitbreiding van aantal dieren. Terry Canning, medeoprichter en CEO van CattleEye, begrijpt deze uitdagingen als geen ander. Hij besloot om een nieuwe benadering van veemonitoring te starten: “Beweging of gedrag van de dieren werd altijd door mensen gerapporteerd en vastgelegd. Met CattleEye gaat dat automatisch, zodat de boer er geen factor in is.”Met de nieuwe inzichten kunnen we de gezondheid en het welzijn van de melkkoe verbeteren.Kreupele koeien in een vroeg stadium herkennenCattleEye gebruikt videoanalyse en zogenoemd deep learning. Daarbij krijgt een computersysteem talloze voorbeelden. Het leert een patroon te herkennen en zelfstandig te bepalen wat gaande is. Daar kunnen vervolgacties aan gekoppeld worden.CattleEye’s technologie past kunstmatige intelligentie toe waar boeren voorheen hun eigen ogen gebruikten. “We nemen veel video’s op en voeren de expertscores van de koeien in die dierenartsen op de bedrijven maken”, licht Canning toe. “Daarmee trainen we onze systemen. Die kunnen een video van een koe bekijken, gegevens extraheren, deze identificeren en mobiliteits- en lichaamsconditiescores bepalen. Daarmee kan de kunstmatige intelligentie bijvoorbeeld kreupele koeien in een vroeg stadium identificeren en een attentiemelding sturen als een koe boven de door de boer ingestelde drempelwaarde scoort.”Terry Canning (46) groeide op op een melkveebedrijf in Noord-Ierland. Hij studeerde werktuigbouw en werkte negen jaar in telecommunicatie en cloud computing. In 2004 paste Canning zijn kennis van cloud computing toe op de veehouderij en startte het managementprogramma FarmWizard, waarin tegenwoordig 4 miljoen stuks vee geregistreerd staan. Hij verkocht FarmWizard aan de Wheatsheaf-groep in 2015 en verliet dat bedrijf in maart 2019, waarna hij CattleEye startte. - Foto: CattleEyeCamera’s eenvoudig door boer te installerenDe technologie achter CattleEye is verre van simpel, maar het is niet ingewikkeld om de technologie op een bedrijf aan de praat te krijgen. “Door het coronavirus was het moeilijk de pilotbedrijven te bezoeken. Onbedoeld toonde dit het gemak aan waarmee het systeem kan worden geïnstalleerd. De boeren bestelden de camera’s online en installeerden alles zelf”, zegt Canning. “We gebruiken eenvoudige beveiligingscamera’s van € 120, adviseren de boer waar hij deze moet plaatsen en vervolgens maakt de camera verbinding met de cloud. Het systeem begint dan te leren, de koeien te vinden, inzichten erover af te leiden en die vervolgens aan de boer te verstrekken.”CattleEye ontlast boer bij verplichte mobiliteitsscoreRetailer Tesco is het afgelopen jaar betrokken geweest bij CattleEye: “Tesco eist van zijn melkveehouders dat ze regelmatig een mobiliteitsscore maken van hun koeien, maar dit kost de boer veel tijd. Ook is het moeilijk voor de boer om consistent te scoren. Daardoor voelden ze zich erg aangetrokken tot deze automatisering”, legt Canning uit. Als volgende stap zal de Universiteit van Liverpool de technologie van het bedrijf valideren en testen op drie boerderijen. Canning: “Ons plan is de functionaliteit in april 2021 algemeen beschikbaar te stellen. We zijn gestart met een bedrijf met 90 koeien. Nu houden we 11.000 koeien in de gaten.”Nieuwe inzichtenCanning verwacht veel van deep learning bij vee. “We denken dat het ons nieuwe inzichten over de koe zal geven. Daarmee kunnen we de gezondheid en het welzijn van de melkkoe verbeteren. Het briljante is dat het systeem blijft leren. We leren het één ding en dan wordt het steeds beter. Het vindt dan inzichten waar we nog niet aan hebben gedacht. Het zal ons in nieuwe en opwindende richtingen leiden.”