Источник: Фото - © Лев Федосеев/ ТАСС
Создана нейросеть для отслеживания состояния здоровья северных оленей
19.06.2026
Ученые Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) создали первую в России автоматизированную систему - нейросеть, которая способна оценить по внешним характеристикам состояние северных оленей с помощью компьютерного зрения. Разработка позволит решить комплекс проблем, с которыми сталкивается отрасль животноводства в Арктике, сообщили ТАСС в Минобрнауки России.
"Сегодня оленеводческая отрасль сталкивается с комплексом вызовов, среди которых нехватка квалифицированных специалистов на фермах, а также недостаточное количество данных о наследственности. Одним из путей для преодоления данной проблемы является разработка средств для автоматизации, которая позволит увеличить продуктивность сотрудников отрасли, а также повысить количество и качество информации о северных оленях", - сказано в сообщении.
Старший научный сотрудник Лаборатории информационных технологий в системном анализе и моделировании СПИИРАН - СПб ФИЦ РАН Владислав Соболевский пояснил, что разработка основана на нейросети, которая при помощи компьютерного зрения по видео анализирует фенотипические данные животных. Уже на их основании ученые могут проанализировать состояние каждой особи. "Кроме того, наша система позволяет бесконтактно мониторить оленей и исключить стресс-факторы, которые возникают у животного, например, при использовании носимых датчиков", - приводятся его слова в сообщении.
Отмечается, что для обучения нейросети были выбраны 60 фотографий северных оленей, полученных в ямальском опытном стаде. Эксперименты продемонстрировали способность системы к точному распознаванию всех ключевых биометрических параметров, которые позволяют судить о состоянии здоровья особи.
"Мониторинг упитанности оленей через анализ объемов мышечной массы позволяет точно прогнозировать продуктивность стад, что критично для управления кормовой базой в условиях лимитированных пастбищных ресурсов. А компьютерное выявление патологий по текстуре кожных покровов обеспечивает раннюю диагностику заболеваний, сокращая потери от падежа", - приводятся в сообщении слова руководителя отдела животноводства и рационального природопользования СЗЦППО - СПб ФИЦ РАН, академика РАН Касима Лайшева.
Источник: ТАСС
"Сегодня оленеводческая отрасль сталкивается с комплексом вызовов, среди которых нехватка квалифицированных специалистов на фермах, а также недостаточное количество данных о наследственности. Одним из путей для преодоления данной проблемы является разработка средств для автоматизации, которая позволит увеличить продуктивность сотрудников отрасли, а также повысить количество и качество информации о северных оленях", - сказано в сообщении.
Старший научный сотрудник Лаборатории информационных технологий в системном анализе и моделировании СПИИРАН - СПб ФИЦ РАН Владислав Соболевский пояснил, что разработка основана на нейросети, которая при помощи компьютерного зрения по видео анализирует фенотипические данные животных. Уже на их основании ученые могут проанализировать состояние каждой особи. "Кроме того, наша система позволяет бесконтактно мониторить оленей и исключить стресс-факторы, которые возникают у животного, например, при использовании носимых датчиков", - приводятся его слова в сообщении.
Отмечается, что для обучения нейросети были выбраны 60 фотографий северных оленей, полученных в ямальском опытном стаде. Эксперименты продемонстрировали способность системы к точному распознаванию всех ключевых биометрических параметров, которые позволяют судить о состоянии здоровья особи.
"Мониторинг упитанности оленей через анализ объемов мышечной массы позволяет точно прогнозировать продуктивность стад, что критично для управления кормовой базой в условиях лимитированных пастбищных ресурсов. А компьютерное выявление патологий по текстуре кожных покровов обеспечивает раннюю диагностику заболеваний, сокращая потери от падежа", - приводятся в сообщении слова руководителя отдела животноводства и рационального природопользования СЗЦППО - СПб ФИЦ РАН, академика РАН Касима Лайшева.
Источник: ТАСС