Romania News Agency

O echipă formată din 16 studenți de la Universitatea Shenzhen a dezvoltat un program de inteligență artificială (AI) care ajută crescătorii să identifice rațele cu cap de leu bolnave și care crește rata lor de supraviețuire cu 30%.

Rățuștele cu cap de leu sunt cunoscute pentru calitatea lor superioară, dar crescerea lor este extrem de dificilă în regiunea Chaoshan din sudul Chinei. Crescătorii din Chenghai au avut încredere în experiența lor acumulată timp de peste 300 de ani, observând sănătatea rațelor, determinând dacă stau nemiscate timp îndelungat și simțind temperatura corpului lor cu mâinile lor.

Cu toate acestea, orice boală poate distruge o fermă în doar 10 zile. În iarna anului 2018, o epidemie neașteptată a dus la moartea a mii de rațe cu cap de leu, doar cinci supraviețuind. Jin Shutao, un crescător de rațe cu cap de leu din Houxi, întorcându-se în orașul său natal ca un tânăr antreprenor, a considerat să profite de puterea tehnologiei.

În 2022, el a invitat 16 studenți de la programul Shenzhen University-Tencent Cloud AI BEng la cooperativa de creștere a rațelor cu cap de leu. Cu îndrumarea profesorilor universitari și a inginerilor de la Tencent, el a avut ca scop să rezolve această problemă dificilă.

Echipa s-a confruntat cu dificultăți majore în identificarea rațelor bolnave într-o zonă de peste 500 de metri pătrați, în care se aflau mai mult de 4.000 de rațe cu cap de leu aglomerate. Ei au decis să diagnosticheze boala măsurând timpul în care o rață rămâne nemișcată și au împărțit proiectul în patru grupuri: hardware, front end, back end și algoritm.

Cu toate acestea, prima provocare cu care s-au confruntat a fost instalarea camerelor, deoarece metodele tradiționale de recunoaștere bazate pe coduri QR folosite pentru animale precum bovinele, oi sau porcii nu funcționau cu rațele cu cap de leu. Pentru a strânge date suficiente pentru a instrui inteligența artificială, studenții au folosit camerele existente în ferme pentru a captura imagini și le-au etichetat manual.

Acest proces de etichetare a implicat clasificarea și etichetarea a peste 6.000 de imagini care conțineau peste 300.000 de rațe. Wang Yifeng, unul dintre membrii echipei, a spus că chiar și cea mai mică greșeală poate afecta rezultatele instruirii inteligenței artificiale, așa că a fost nevoie de o concentrație de 100%.

După zeci de ajustări ale modelelor, studenții au descoperit că nu există un singur algoritm care să se potrivească tuturor. Din cauza penelor dense ale rațelor cu cap de leu adulte, măsurarea temperaturii corpului lor a fost dificilă, așa că le-au definit pe cele cu febră drept instrumente complementare.

Chiar și unii studenți au descoperit prin cercetare că bolile rațelor cu cap de leu erau strâns legate de condiții meteorologice precum taifunurile și cețile. Prin urmare, pentru a optimiza programul, au adăugat funcții de observare a datelor și analiză. În prezent, programul furnizează avertizări în timp real pentru "rațele necomandate" și "rațele cu febră", inclusiv temperaturi, umiditate, niveluri de PM2.5 și tendințe în datele fermei, ceea ce a contribuit la creșterea ratei de supraviețuire a rațelor cu cap de leu cu 30%.

Shen Linlin, directorul Institutului de Cercetare Vizuală al Universității Shenzhen, a spus: "Dezvoltarea inteligenței artificiale nu înseamnă să stai într-o cameră cu aer condiționat și să scrii cod. Înseamnă să înveți să scrii cod în gunoiul rațelor." Ea a subliniat dificultatea acestui efort.