도쿄 이과대학 등의 연구 그룹은, 젖소의 체형이나 체온, 유(乳)성분 등의 데이터를 수천마리 규모로 모아, 인공지능(AI)으로 해석, 평소의 소 상태와 대조하여 발정이나 질병 등의 발생을 예측하는 시스템 개발을 시작했다. 소위 빅 데이터와 AI를 조합시켜서 소를 관리하여, 낙농가에게 최적인 사양 방법과 질병에 걸리기 전에 경고, 등을 어드바이스 한다. 2021년도 이후, 시스템의 시판화를 목표로 하고 있다.

빅 데이터를 종합적으로 AI가 해석하여, 영농 정보를 제공하는 시스템 개발은, 국내의 낙농분야에서는 처음이다.

착유할 때에 조사하는 생유의 성분치(成分値)와 영상 카메라가 기록하는 소의 움직임, 급이기로부터 수집한 채식량, 만보계가 발신하는 운동량 등의 데이터를, 과거의 예를 축적한 빅 데이터와 대조한다. AI가 병이 날 것 같은 소나, 발정이 올 것 같은 소를 판단한다.

예를 들면, 과거에 유방염에 걸렸던 소의 유(乳)성분이나 보행수의 변화와 일치하는 소가 있으면, AI가 발증 가능성을 알리게 된다. 예측 결과는 태블릿 단말 등에 표시. AI가 판단한 이유를 그래프 등으로 표시하는 것 외에, 판단의 신뢰도도 제시한다.

AI가 판단하는 근거가 되는 데이터에는, 착유 로봇 등에서 수집해 온 유량이나 유성분 등을 이용할 수 있지만, 연구에서는 새롭게, 카메라로 모은 이미지 데이터 등도 활용한다. 3D(입체)카메라를 사용하여, 소의 지방축적 정도를 판단하는 Body condition Score(BCS)를 파악. 적외선 이미지로부터는 체온이나 염증 상황 등도 포착할 수 있다.

시험적으로 30종류이상의 데이터를 모아, 판단에 필요한 것을 골라 내 간다.

시스템의 개발은, 일본 농수산성의 혁신적 기술개발·긴급전개 사업의 일환이다. 20년도까지 5년간 실시한다. 동(同) 대학 외, 가축개량센터나 가고시마(鹿児島)대학, 곤센(根釧)농업시험장, 낙농기기(機器) 메이커인 Delaval(デラバル), 측량기 메이커인 Topcon(トプコン)이 참여한다.