АГРОЭКО и Тимирязевская академия испытывают отечественный ИИ для выявления хромоты у коров до появления первых симптомов
АГРОЭКО совместно с Российским государственным аграрным университетом — МСХА имени К.А. Тимирязева проводит на молочном комплексе в селе Нижний Мамон Воронежской области апробацию технологии компьютерного зрения, которая анализирует походку коров и автоматически оценивает экстерьер животных. Оба показателя напрямую влияют на продуктивное долголетие коровы и экономическую эффективность стада.
Система основана на видеокамерах высокой чёткости и нейросетевых алгоритмах компьютерного зрения. В основе технологии — 42-точечная скелетная модель коровы, разработанная учёными Тимирязевской академии. В отличие от зарубежных аналогов, использующих не более 17 точек, отечественное решение работает даже в условиях, когда животные частично заслоняют друг друга или их перекрывают элементы ограждений.
Точность распознавания особенно важна для решения одной из самых серьёзных проблем молочного производства — хромоты. Как отмечают ветеринарные врачи, она приводит к снижению надоев на 5–30%, при этом до 20% хромающих животных преждевременно выбывают из стада, а убыток от одного случая хромоты может достигать 40 тыс. рублей в зависимости от тяжести патологии. Технология позволяет решить проблему: система выделяет группы риска животных задолго до того, как симптомы идентифицирует персонал.
Контрольные испытания, проведённые группой учёных из Тимирязевки, показали, что алгоритм распознаёт животных с точностью 99%, а локализация ключевых точек на теле достигает 97%. Таким образом, зоотехник или ветеринарный врач в конце дня получает готовую подборку с параметрами по каждому животному и может отследить динамику походки конкретной коровы за последние недели — ещё до появления клинических признаков.
Помимо диагностики хромоты, система собирает данные для оценки других параметров экстерьера коровы, что в перспективе поможет в отборе и племенной работе.
«Переход от лабораторных моделей к работе в реальном производственном секторе — это критическая точка для любого ИТ-проекта в агросфере. Наша система базируется на технологиях компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Полевые испытания на мощностях таких крупных партнеров, как АГРОЭКО, позволяют нам обучать нейросети на уникальных массивах данных, добиваясь максимальной точности в прогнозировании состояния здоровья животных и их племенной ценности», — отмечает директор Проектного института цифровой трансформации АПК РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, кандидат технических наук Анастасия Греченева.
Проект уже получил известность на федеральном уровне. В мае 2026 года в ходе визита на молочно-товарный комплекс АГРОЭКО с технологией ознакомились министр сельского хозяйства России Оксана Лут, вице-спикер Госдумы Алексей Гордеев и губернатор Воронежской области Александр Гусев. По словам главы Минсельхоза, цифровизация и внедрение современных технологий являются ключевыми факторами для повышения производительности труда в АПК.
