深度学习如何驱动“牛联网”的发展？

众多初创公司正在通过AI推动牧牛业的发展。这些被称为“牛联网” （Internet of Cows）的先驱公司正利用图像识别算法检测牛的健康问题并为农场管理提供改善建议，以促进价值数十亿美元的乳品和牛肉市场。

近几年来，随着AI在农业领域崭露头角，全球各地（包括以色列、加拿大、爱尔兰、印度和美国）的公司无一不在致力于提升牛乳品和肉牛的生产能力。

“我们采用了物联网的方式，”Advanced Animal Diagnostics公司首席执行官Joy Parr Drach说道，“对于我们来说，牛所在的地点即是牛的医疗点。”

总部位于美国北卡罗来纳州莫里斯维尔（Morrisville）的AAD公司拥有一套商用便携式乳品检测设备，以及一套正处于试用阶段的针对肉牛产业的测试设备。AAD从一滴牛奶或血液中获得发出荧光的白细胞图像，并利用AI来进行分析。

借助深度学习算法，该设备能够确定出每种白细胞的数量，从而了解动物的健康状态。AAD在基于NVIDIA GPU的服务器上处理动物测试结果，并利用机器学习来区分抗感染细胞。

AAD的Qscout农场测试设备旨在预测动物的健康状况，并提前检测出肉牛潜在的感染情况。联网的便携式实验室可以将结果传送到云端，并为奶牛的健康状况发出红色警报。

他们的测试设备还可以对奶牛的健康状况进行监控。该测试装置可以监测奶牛中某些白细胞的数量。一些白细胞数量的上升是乳腺炎的患病征兆，而乳腺炎会对产奶造成不利影响。使用这些新技术可以实现早期检测，让农场能够一定程度上遏制住病情的发展，并避免抗生素的使用。

Parr Drach表示，该初创公司的技术能减少在奶牛身上使用抗生素，同时保证了需要接受治疗的动物能够少受患病之苦。

Parr Drach深谙畜牧之道。“我周末的工作就是牧养牲畜，这是一项家族事业。”他说道。

深度学习驱动“牛联网”的发展

同AAD一样，SomaDetect公司也在试图利用AI来提高牛奶产量。这家初创公司有位于加拿大和美国的两个办公地点，他们使用光学传感器从牛奶中的光散射模式中生成图像。SomaDetect利用其深度学习模型分析这些图像。

SomaDetect主要运用了实验室数据训练其卷积神经网络，他们向模型中输入了所有之前得到的奶牛健康数据。公司开发出了数据库，保留了从传感器中获取的一组图像以及实验室结果，并且不断地为其模型传输数据，以进一步开发其算法。

这家初创公司可检测脂肪和蛋白质状况、乳腺炎发病情况（白细胞数量升高）、生殖状态和抗生素残留量。

“深度学习是实现这一切的关键，” SomaDetect联合创始人兼首席执行官Bethany Deshpande说道，“我们正在利用深度学习为农场主提供关键数据，以便他们改进和优化运营。”

目前，康奈尔大学（Cornell University）正在使用SomaDetect的技术。此外，截至2018年年底，将会有20家农场成为该公司的第一批客户。客户将采购他们的传感器和算法使用许可证，从而为这家初创公司带来收益。

为奶牛设计的Fitbit智能追踪器

位于阿姆斯特丹的Connecterra公司在对待奶牛的方法上独辟蹊径：该初创公司发明了奶牛可穿戴的智能追踪器。他们的奶牛专用传感器可以捕获数据，用于检测奶牛的饮食失调症、热应激反应和生育能力。这些信息可以上传到云端，以分析和预测奶牛的行为模式。

无独有偶，总部位于以色列的Afimilk公司也开发出了一款用于奶牛追踪的智能项圈。这款设备名为Silent Herdsman，可监测奶牛的体温和其他健康信号。Afimilk开发了一款健康追踪软件，并可以就潜在的问题指标发出警报。

总部位于印度的Stellapps公司开发出了基于云的农场和牧群管理系统，利用其设备追踪包括生育能力和活动方式在内的奶牛指标，并通过互联网发出健康警报，提高农场的生产力。

“牛联网”行业的兴起为农场主带来了更多的选择，有助于他们管理牛群的健康。例如，大多数奶牛每天需要挤两次奶，而如果你知道一头奶牛患有乳腺炎，就可以一天为这头奶牛挤四次奶，从而有利于炎症痊愈并避免使用抗生素。

“深度学习让我们能够把这项技术发挥到几年前根本无法达到的水平。” Deshpande说道。