AI-gestuurde inzichten benutten voor nauwkeurig veebeheer in de zuivelsectorr
Door Nial O’Boyle
In de geneeskunde heeft kunstmatige intelligentie (AI) een revolutie teweeggebracht in de opsporing van tumoren door minuscule afwijkingen in medische scans te detecteren, vaak nog voordat er symptomen optreden.
Deep learning-modellen presteren inmiddels beter dan clinici bij het opsporen van tumoren in een vroeg stadium, niet door het oordeel van deskundigen te vervangen, maar door een analyse te bieden die met hoge frequentie, consistent en zonder vermoeidheid plaatsvindt. Het gaat niet per se om de identificatie zelf wanneer beide methoden naast elkaar worden getoetst, maar om het vermogen van AI om consistent te zijn, met een frequentie en duurzaamheid die een mens niet kan evenaren.
Op naar de melkstal
De oprichters van CattleEye – CEO Terry Canning en CTO Adam Askew – beschikten over een perfecte combinatie van ervaring op het gebied van cloudgebaseerde veestapelbeheersoftware en het toepassen van dit soort AI-ondersteunde tumordetectie. Ze wisten verschillende wetenschappers aan te trekken die ervaring hadden met deze technologie, en pasten vergelijkbare principes toe op een heel ander probleem: kreupelheid bij melkkoeien.
Het op grote schaal beoordelen van de mobiliteit, met de vereiste frequentie en consistentie, is buitengewoon moeilijk. Door gebruik te maken van dezelfde principes die de tumoropsporing hebben verbeterd, heeft CattleEye het mogelijk gemaakt om de mobiliteit van koeien te beoordelen met dezelfde deskundigheid als een opgeleide dierenarts, maar dan dagelijks in plaats van maandelijks of per kwartaal.
Net als bij de detectie van tumoren kun je problemen in een vroeg stadium opsporen, waardoor ingrepen mogelijk worden die de resultaten verbeteren en schade op de lange termijn beperken. Wanneer elke koe dagelijks wordt beoordeeld, kunnen veehouders verder kijken dan de gemiddelden van de kudde en zich richten op de individuele ontwikkelingstrajecten van de conditie; zo kunnen ze uitschieters opsporen, rantsoenen sneller aanpassen en ingrijpen voordat de prestaties achteruitgaan. Bovendien is geautomatiseerde Body Condition Scoring (BCS), in tegenstelling tot handmatige beoordeling – die op grote bedrijven onpraktisch wordt – moeiteloos schaalbaar voor veestapels van meer dan 1.000 koeien, zonder dat dit extra arbeid vereist.
Uitbreiding van BCS
BCS maakt gebruik van dezelfde principes om nieuwe inzichten te bieden voor het beheer van melkkoeien. BCS is een visuele of tactiele beoordeling van de vetreserves, doorgaans op een schaal van 1 tot 5. Ervaren beoordelaars palperen en observeren belangrijke gebieden (achterhand, staartwortel, lendenen) om scores toe te kennen.
Handmatige beoordeling is echter arbeidsintensief en subjectief, wat tot inconsistenties leidt. Getrainde waarnemers zijn het vaak oneens, en beoordelingsfouten komen veel voor. In de praktijk is het moeilijk om grote veestapels regelmatig te beoordelen, waardoor er voor veel veestapels slechts beperkte BCS-gegevens beschikbaar zijn, wat een nauwkeurig beheer van voeding en gezondheid in de weg staat.
CattleEye lost dit probleem op. Siachos et al. (2024) van de Universiteit van Liverpool hebben de CattleEye BCS-module gevalideerd. In vergelijking met menselijke scores (9.657 gepaarde waarnemingen) vertoonde de AI een aanzienlijke overeenstemming (gewogen κ ≈ 0,69) met die van deskundigen, waarbij 84,6% van de scores binnen ±0,25 BCS lag en 94,8% binnen ±0,5
Mensen verbeteren
Door de vaardigheden van de mens aan te vullen met AI-tools zoals CattleEye, worden er regelmatig objectieve schattingen van individuele koeien verkregen. In plaats van te vertrouwen op een handvol conditiescores per lactatie, hebben veehouders nu toegang tot honderden gegevenspunten per dier, waardoor de BCS verandert van een periodieke momentopname in een continu signaal. Dit maakt een consistente monitoring van de hele veestapel mogelijk, wat bijdraagt aan geoptimaliseerde voeding, vruchtbaarheidsbeheer en vroegtijdige detectie van risicodieren.
Het belangrijkste is dat hierdoor grote kuddes met dezelfde zorgvuldigheid kunnen worden beheerd als kleine, zonder dat dit extra werk met zich meebrengt. Net als bij het opsporen van tumoren in de radiologie ligt de echte verandering niet in het vervangen van het menselijk oordeel, maar in het verstrekken van de juiste informatie op het juiste moment, zodat er actie kan worden ondernomen.
Als u meer wilt weten over hoe AI het dierenwelzijn op uw boerderij kan ondersteunen, neem dan contact op met het team via contact@cattleeye.com
