Nazarbayev University базасында Қазақстан экономикасының қолданбалы мәселелерін шешуге бағытталған технологиялық стартаптар дамып келеді. Сол жобалардың бірі — BunkSense, мал азықтандыру процесін бақылауға арналған жасанды интеллектке негізделген ақылды жүйе. Ол компьютерлік көру және автоматтандырылған деректер талдау технологияларын қолданады.
Жоба қазіргі мал шаруашылығының негізгі мәселелерінің бірі — бордақылау алаңдарындағы жем қалдықтарына тиімді бақылау жүргізуге кедергі келтіретін мәселелерді шешуге бағытталған. 10 000 бас ірі қараға арналған фидлот тәулігіне шамамен 100 тонна жем тұтынады, осылайша, тек азықтандыру шығынының өзі күніне шамамен 15 млн теңгені құрайды. Бүгінде бұл процесс көбіне қолмен бақыланады: зоотехник бір ауысымда 200-ге дейінгі жем науаларын аралап шығып, шамамен 15 шақырым жүріп, қалған жемді көзбен бағалайды. Мұндай бағалаудағы қателік 10%-ға дейін жетуі мүмкін, ал азықтандыру режимінің бұзылуы жануарлардың күйзеліске түсуіне, ауруларға және салмақ қосу көрсеткішінің 7%-ға дейін төмендеуіне әкеледі.
BunkSense бұл мәселені цифрлық жолмен шешуді ұсынады. Жүйе адам факторысыз-ақ жем қалдықтарын автоматты түрде өлшеп, азықтандыру процесін неғұрлым дәл әрі тұрақты басқаруға мүмкіндік береді.
«ТМД елдерінде бүгінгі таңда жем қалдықтарын автоматты өлшеуге арналған шешімдер іс жүзінде жоқ. Қолданыстағы технологиялардың басым бөлігі жемді дайындау мен таратуға бағытталған, ал BunkSense нақты науада қалған жемді объективті бағалау кезеңін жабады», — дейді жоба жетекшісі Темірлан Ғалымжанов.
Қазіргі уақытта команда MVP1 кезеңін сәтті аяқтады. Зертханалық жағдайда жүйе өлшеу дәлдігін 98%-ға дейін көрсетсе, жартылай далалық бақыланатын сынақтарда 86%-дан 97%-ға дейінгі нәтижелерге қол жеткізіп, технологияның жұмысқа қабілеттілігін дәлелдеді.
Қазір жоба MVP2 кезеңінде — команда прототипті нақты бордақылау алаңы жағдайында қолдануға дайын өнімге айналдырумен айналысуда. Келесі кезең — MVP3, ол толық автономды жүйені құруды көздейді: мобильді роботталған платформа ферма аумағында өздігінен қозғалып, адамның қатысуынсыз-ақ науаларды сканерлей алады.
Жоба командасы NU-дың академиялық ортасында қалыптасқан. Жоба жетекшісі Темірлан Ғалымжанов робототехника саласындағы PhD-докторант. Компьютерлік көру, 3D-реконструкция және бағдарламалық архитектура бағыттарына студент Айрис Қайролла жауап береді, ал магистрант Мирас Мұратқанов робототехникалық бөлікті, соның ішінде мобильді платформаны және жетекті жүйелерді басқарады. Сондай-ақ жобаны дамытуға университет профессорлары мен эдвайзерлер де қатысады.
Команданың бағалауы бойынша, 10 000 басқа арналған алаңда жүйе енгізілсе, жем шығынын азайту және оны тиімді пайдалану есебінен жылына 100 млн теңгеге дейін экономикалық әсерге қол жеткізуге болады. Бұған қоса, технология жануарлардың өнімділігін 7%-ға дейін арттыруы мүмкін.
Жобаның масштабталу әлеуеті тек Қазақстанмен шектелмей, ТМД нарығын да қамтиды, өйткені бұл бағытта тікелей бәсекелестер әлі де өте аз.
«Біз BunkSense-ті толық автономды мониторинг жүйесі ретінде көреміз: робот науаларды өзі сканерлейді, деректер нақты уақыт режимінде цифрлық ферма моделіне түседі, ал зоотехник шешімді визуалды бағалауға емес, нақты деректерге сүйеніп қабылдайды», — дейді Темірлан Ғалымжанов.
Әзірлеушілердің айтуынша, Қазақстандағы агроөнеркәсіптік сектор бүгінде ірілену процесін бастан кешіріп жатыр: ондаған мың бас малға арналған ірі бордақылау алаңдары пайда болуда, бұл жағдайларда қолмен басқару тиімсіз бола бастайды. Осыған байланысты сала біртіндеп деректер мен автоматтандыруға негізделген дәлме-дәл мал шаруашылығы моделіне көшуде.
Жобаның жоғары әлеуеті мемлекеттік деңгейде де мойындалған. Қазақстан Республикасының Премьер-Министрі BunkSense жобасын инновациялық бастамаларды қолдау және қаржыландыру бағдарламаларына енгізу мүмкіндігін қарастыруды тиісті ведомстволарға тапсырған. Сондай-ақ команда индустриялық серіктестермен, инвесторлармен және агроөнеркәсіп өкілдерімен ынтымақтастыққа ашық екенін мәлімдейді.
