مراقبة سلوك الحيوانات باستخدام Ultralytics YOLOv8

وفقًا للأمم المتحدة، سيبلغ عدد سكان العالم 9.6 مليار نسمة بحلول عام 2050. مع ازدياد عدد سكان العالم، نجد أنفسنا نلجأ إلى التقنيات المتقدمة مثل التعلم العميق في الزراعة لإنشاء حلول زراعية مستدامة. يمكن لخوارزميات الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 أن تحدث فرقًا كبيرًا، خاصة عندما يتعلق الأمر بمراقبة سلوك الحيوانات. يمكن أن تساعد الرؤى التي يتم جمعها باستخدام الرؤية الحاسوبية المزارعين على تبسيط كيفية إدارة ورعاية الماشية. في هذه المقالة، سنتعمق في كيف يمكن لـ YOLOv8 تغيير طريقة التعامل مع مراقبة الحيوانات!

تحسين الرفاهية من خلال مراقبة الحيوانات القائمة على الرؤية

تعتبر مراقبة الماشية أمرًا أساسيًا للتأكد من أنها بصحة جيدة. ولكن، قد يكون هذا صعبًا نظرًا للعدد الهائل من الحيوانات التي يجب مراقبتها والوعي بها. تساعد مراقبة الحيوانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI) باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية المتقدمة لمشاهدة وتحليل سلوك الحيوانات. يمكن لخوارزميات مثل YOLOv8 تتبع الحيوانات في الوقت الفعلي وتقديم بيانات دقيقة دون الحاجة إلى أجهزة استشعار أو علامات تدخلية. 

يمكن استخدامه في المزارع وحدائق الحيوان والمرافق البحثية لاكتشاف العلامات المبكرة للمرض أو الإجهاد أو عدم الراحة، مما يسمح برعاية أسرع. يمكننا أيضًا مراقبة عادات التغذية والتفاعلات الاجتماعية ومستويات نشاط الحيوانات. على سبيل المثال، ضع في اعتبارك لقطات للأبقار حيث يتم استخدام الرؤية الحاسوبية لتحديد ما إذا كانت الأبقار واقفة أو جالسة أو تمشي.

‍

من خلال مراقبة وضعية البقرة عن كثب، يمكن للمزارع أن يفهم الكثير عن البقرة. إذا كانت البقرة التي عادة ما تقف أو تمشي كثيرًا تجلس فجأة أكثر، فقد يشير ذلك إلى مشكلة صحية. من خلال المراقبة المستمرة لسلوك الحيوانات، يمكن للمزارعين التأكد من أن ماشيتهم بصحة جيدة والتدخل بسرعة عندما يبدو أن هناك شيئًا غير طبيعي. يمكنهم تهيئة بيئة أكثر صحة وكفاءة للحيوانات وتحسين رفاهيتها في النهاية وتقليل تكاليف العمالة.

الذكاء الاصطناعي مقابل الطرق التقليدية في مراقبة الحيوانات

غالبًا ما تعتمد الطرق التقليدية لمراقبة الحيوانات على الملاحظات اليدوية وأجهزة الاستشعار الغازية مثل علامات RFID، التي تستخدم ترددات الراديو لنقل البيانات لاسلكيًا لتحديد الحيوانات وتتبعها. ومع ذلك، يمكن أن تستغرق هذه الطرق وقتًا طويلاً وتتطلب عمالة مكثفة وأحيانًا تكون مرهقة للحيوانات. أيضًا، غالبًا ما تكون هذه العلامات مكلفة ويمكن أن تسقط بسهولة عن الحيوانات وتنكسر. تؤدي هذه المشكلات إلى خسائر فادحة للمزارع. على سبيل المثال، فقد مزرعة في مونتانا، الولايات المتحدة الأمريكية، بها 17000 حيوان (جميعها مزودة بعلامات RFID) حوالي 1000 علامة في عام واحد، كما ذكر برايان إليوت، مؤسس 406 Bovine، في مقال من AgUpdate.

في المقابل، تقدم حلول الرؤية الحاسوبية لمراقبة الحيوانات حلاً آليًا غير جراحي مع العديد من الفوائد. لنفترض أن حيوانًا مصابًا بمرض معدي ومن المهم إبقائه في الحجر الصحي لمنع انتشار المرض إلى الحيوانات الأخرى. باستخدام الرؤية الحاسوبية، يمكننا مراقبة الحيوان باستمرار دون الحاجة إلى إزعاجه. يمكننا مراقبة التغيرات في صحته بسرعة ومنحه الرعاية المناسبة بشكل أسرع. كما أنه يساعد في التحقق مما إذا كانت العلاجات تعمل والتأكد من أن المرض لا ينتشر إلى بقية القطيع.

‍

فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام رؤية الكمبيوتر لتحليل سلوك الحيوان:

• زيادة الدقة في الكشف عن العلامات المبكرة للمرض أو الإجهاد.
  ‍
• مراقبة مستمرة لا تعطل السلوك الطبيعي.
  ‍
• تخفيضات كبيرة في تكاليف العمالة والتشغيل.
  ‍
• رؤى قابلة للتنفيذ تعمل على تحسين رعاية الحيوان وإنتاجية المزرعة.

كيف يمكن استخدام YOLOv8 لمراقبة سلوك الحيوان

يمكنك استخدام YOLOv8 لتتبع أنماط التغذية والحركة والتفاعلات الاجتماعية وغير ذلك الكثير. يتفوق YOLOv8 في تقنيات الكمبيوتر الرئيسية مثل اكتشاف الكائنات وتتبع الكائنات وتقدير الوضع. 

دعونا نفهم مهام رؤية الكمبيوتر هذه بمزيد من التفصيل:

• اكتشاف الكائنات: يُستخدم اكتشاف الكائنات لتحديد وتصنيف الكائنات المختلفة داخل صورة واحدة أو إطار فيديو واحد.
  ‍
• تتبع الكائنات: يُستخدم تتبع الكائنات لتتبع الكائنات المحددة أثناء تحركها عبر إطارات متعددة في الفيديو. 
  ‍
• تقدير الوضعية: يُستخدم تقدير الوضعية لتحديد المواضع والاتجاهات الدقيقة للكائنات أو أجزاء الجسم في صورة أو مقطع فيديو.

‍

من خلال هذه المهام، يوفر YOLOv8 قدرات قوية لمراقبة وتحليل سلوك الحيوانات. من خلال اكتشاف الكائنات، يمكن لـ YOLOv8 تحديد وتصنيف الحيوانات الفردية داخل القطيع لمراقبة أنشطته. بعد ذلك، يمكن أن يساعد تتبع الكائنات باستخدام YOLOv8 في تتبع حركات كل حيوان باستمرار بمرور الوقت من إطار إلى آخر.

من خلال الجمع بين هذا وتقدير الوضعية، يمكن لـ YOLOv8 تقديم تحليل مفصل للحالة البدنية وسلوك الحيوان. يمكن للمزارعين مراقبة مقدار الوقت الذي يقضيه كل حيوان في تناول الطعام أو المشي أو الراحة. يساعد ذلك في اكتشاف أي تغييرات في السلوك، مثل انخفاض الحركة أو تغيير عادات التغذية، مما قد يشير إلى مشاكل صحية. 

‍

لمزيد من التفاصيل حول كيفية استخدام YOLOv8 لمهام مختلفة، قم بزيارة أدلة Ultralytics.

يوم في حياة مزارع يستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة الحيوانات

لإعطائك فكرة عن مدى قدرة مراقبة الحيوانات بالذكاء الاصطناعي على تغيير حياة المزارع، دعنا نتجول في يوم متكامل مع الذكاء الاصطناعي. 

‍

في الصباح، يمكن للمزارع فحص نظام مراقبة الحيوانات الخاص به على جهاز لوحي. ستقوم الكاميرات الموجودة في الحظيرة والحقول بتحليل الماشية طوال الليل وتقديم تقارير عن صحة كل حيوان وسلوكه ونشاطه. ينبه النظام المزارع إلى بقرة تظهر عليها علامات العرج، ويمكنه رعاية البقرة على الفور. 

خلال النهار، تراقب أنظمة رؤية الحاسوب الحيوانات باستمرار، وتقوم بتعديل كميات التغذية الآلية بناءً على الملاحظات في الوقت الفعلي لعادات الأكل والحالة البدنية لكل حيوان. يراقب المزارع القطيع عن بُعد، ويتلقى إشعارات بأي نشاط غير عادي أو علامات ضيق تكتشفها الكاميرات. في المساء، يراجع المزارع البيانات للتخطيط لليوم التالي. 

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا مساعدة المزارع على اتخاذ قرارات أفضل من خلال تحليل الاتجاهات والأنماط في البيانات. يمكن استخدام تعلم الآلة لاقتراح جداول تغذية مثالية، وتحديد المشكلات الصحية المحتملة مبكرًا، وحتى التوصية بإجراء تغييرات لتحسين الكفاءة والإنتاجية الكلية للمزرعة. مع ظهور تقنيات مثل أحدث إصدار من ChatGPT، GPT-4o، أصبح من الممكن للذكاء الاصطناعي أن يصبح مساعدًا مفيدًا للمزارع.

الذكاء الاصطناعي في الممارسات البيطرية وخارجها

تحدث مراقبة الحيوانات القائمة على الرؤية الحاسوبية تأثيرًا كبيرًا على العديد من الصناعات بخلاف الزراعة. في الحفاظ على الحياة البرية، يساعد في تتبع الحيوانات ودراسة سلوكها ومنع الصيد الجائر من خلال المراقبة والتنبيهات في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، تستخدم المنظمة غير الربحية Conservation AI ومقرها المملكة المتحدة الرؤية الحاسوبية للكشف عن التهديدات للأنواع المهددة بالانقراض مثل البنغول ووحيد القرن في الوقت الفعلي. تساعد كاميراتهم المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والمنتشرة في جميع أنحاء العالم، دعاة الحفاظ على البيئة على التحرك بسرعة ضد الصيد الجائر والمخاطر الأخرى. أيضًا، يتم استخدام AlphaGo من Google DeepMind لتحليل ملايين الصور من منتزه سيرينجيتي الوطني في تنزانيا لتحديد الحيوانات وعدها. تساعد الرؤى المستقاة من هذه الصور دعاة الحفاظ على البيئة على فهم ديناميكيات السكان بشكل أفضل.

‍

وبالمثل، تستخدم المرافق البحثية الرؤية الحاسوبية لمراقبة سلوك الحيوانات وصحتها بدقة أكبر وبشكل أقل تدخلاً. يمكن للباحثين جمع بيانات ورؤى قيمة لاستراتيجيات حفظ أفضل. في رعاية الحيوانات الأليفة، تعمل أدوات مراقبة الصحة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي والمنتجات الذكية، مثل وحدات التغذية الآلية والألعاب التفاعلية، على تحسين رفاهية الحيوانات الأليفة ومشاركتها. 

تستخدم حدائق الحيوان وأحواض السمك الرؤية الحاسوبية لمراقبة رفاهية الحيوانات، والكشف عن علامات المرض أو الإجهاد، وتعزيز تجارب الزوار من خلال المعروضات التفاعلية. يمكن للذكاء الاصطناعي في الممارسات البيطرية أن يساعد في مراقبة صحة الحيوانات بشكل أكثر فعالية، مما يؤدي إلى تشخيص وعلاج أفضل. في نقل الحيوانات، تساعد الرؤية الحاسوبية على ضمان رفاهية الحيوانات من خلال مراقبة مستويات الإجهاد وضمان الامتثال للوائح. بشكل عام، تتيح مراقبة الحيوانات التي تدعم الذكاء الاصطناعي رعاية أفضل للحيوانات في جميع هذه القطاعات.

التحديات المتعلقة بتتبع الحيوانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي

على الرغم من الفوائد العديدة لتتبع الحيوانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك تحديات في تنفيذ مثل هذه الحلول أيضًا. أحد التحديات الرئيسية هو التكلفة الأولية لإعداد أنظمة رؤية حاسوبية متقدمة في المزارع. يمكن أن يكون شراء وتركيب المعدات اللازمة مكلفًا للغاية، مما قد يشكل عقبة كبيرة أمام المزارعين، وخاصةً صغارهم. قد يحتاجون إلى مساعدة مالية أو حوافز لتبني هذه التقنيات الجديدة.

تتمثل مشكلة أخرى في نقص الاتصال الجيد بالإنترنت في المناطق الريفية. يعد الاتصال الموثوق بالإنترنت أمرًا حيويًا لمعالجة البيانات من خلال السحابة ومراقبة الأشياء عن بُعد. بدون اتصال موثوق، قد يواجه المزارعون صعوبة في استخدام أنظمة المراقبة وتحليل البيانات في الوقت الفعلي المستندة إلى السحابة. يمكن لحلول الحوسبة الطرفية معالجة هذه المشكلة عن طريق معالجة البيانات محليًا دون الحاجة إلى اتصال سحابي. 

تعد خصوصية البيانات وأمنها أيضًا من المخاوف الرئيسية. مع جمع المزيد من البيانات ومشاركتها في الزراعة الدقيقة، يحتاج المزارعون إلى التأكد من أن معلوماتهم في مأمن من الوصول غير المصرح به وإساءة الاستخدام. هناك حاجة إلى لوائح ومعايير صناعية أكثر صرامة لحماية بيانات المزارعين ومعالجة قضايا الخصوصية والأمان هذه.

تسهيل الزراعة باستخدام YOLOv8

في حين أن الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يحل محل الخبرة العملية للمزارعين، إلا أنه يمكن أن يلعب دورًا مهمًا في كيفية مراقبة ماشيتنا. باستخدام أدوات مثل أحدث نماذج Ultralytics YOLOv8، يمكن للمزارعين تعلم الكثير عن سلوك حيواناتهم وطريقة أكلها ورفاهيتها بشكل عام. يمكنهم إدارة مزارعهم بسهولة أكبر والاعتناء بحيواناتهم بشكل أفضل. إن مستقبل الزراعة المتكاملة مع الذكاء الاصطناعي يدور حول الذكاء والكفاءة والاستدامة.

تأكد من الانضمام إلى مجتمعنا للحصول على آخر التحديثات في مجال الذكاء الاصطناعي! أيضًا، يمكنك معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي من خلال زيارة مستودع GitHub الخاص بنا واستكشاف حلولنا في مختلف المجالات مثل التصنيع و الرعاية الصحية.