Агент для умного коровника

К нам обратился индивидуальный предприниматель, фермер из региона европейской части России. Он развивает собственный бренд молочных эко-продуктов и является энтузиастом AI-технологий и робототехники.

Задача

Заказчику требовался AI-ассистент, чтобы собирать информацию с датчиков внутри помещения — о температуре, освещенности, химическом составе воздуха. Также он хотел при помощи методов компьютерного зрения определять достаточность/состояние еды, настила в загонах у коров и коз, характер поведения каждой особи, состояние рогов и кожных покровов.

Эти данные позволяют:
— Управлять оптимальным состоянием помещения исходя из ряда публикаций о том, какая среда, в зависимости от сезонности и циркадных ритмов, наиболее благоприятна для соответствующих животных;
— Узнавать об аномалиях и отклонениях в поведении/состоянии животных;
— Узнавать о проблемах с едой/водой у животных для принятия мер.

Реализация

Мы построили систему, состоящую из нескольких слоев:
— Сенсорный слой (IoT);
— Визуальный слой (Computer Vision + видеокамеры);
— Обработка данных и AI/ML;
— Автоматизация и управление средой;
— Оповещения и интерфейс;
— Интеграция и оркестрация (n8n и другие).

Далее подробнее расскажем о том, как они работают.

Сенсорный слой
На нем у нас происходит сбор данных об окружающей среде в помещении. Некоторый список датчиков, которые мы используем:
— Температура и влажность (DHT22, SHT3x);
— Освещенность (BH1750);
— Газы: CO₂, NH₃, CH₄ (MQ-135, Sensirion SCD40, SPEC Sensors);
— Влажность подстилки (capacitive soil moisture sensor);
— Наличие воды (уровневые датчики в поилках);
— Наличие корма (весовые датчики или ультразвуковые датчики уровня).
Платформы: локальная обработка данных происходит на Raspberry Pi,
устройства подключены к локальному WiFi, для передачи данных используем MQTT-протокол.

Визуальный слой (Computer Vision)
На этом уровне мы анализируем поведение животных, состояния их здоровья, подстилки, корма.
Конфигурация: используем связку IP-камер с Raspberry Pi.
Расположение камер: над загонами, зонами кормления, привязью.

Слой обработки данных
Обработка данных происходит локально и в облаке. Более тяжелые модели работают в облаке, более легкие — локально. Результаты работы всех моделей передаются в облако, где работает управляющий процессами агент.

Слой управления средой
На этом слое происходит управление средой фермы. Для этого клиентом проведены и установлены устройства для изменения климата помещения.
Некоторые из этих устройств:
— Вентиляторы/кондиционеры;
— Обогреватели;
— Лампы с регулировкой яркости;
— Автоматические кормушки/поилки.
Управление происходит через среду Node-RED, которая управляется агентом через n8n.

Слой оповещений
Мы используем следующие инструменты:
— Telegram-бот (через Bot API);
— Push-уведомления на мобильное устройство;
— Grafana — дашборды в режиме реального времени по установленным датчикам (температура, CO₂, активность).

Интеграция и оркестрация

Так как система не высоконагруженная, для скорости разработки используется оркестратор n8n.

Некоторые примеры сред и событий, которые n8n коммутирует:

Итоги

В данный момент система находится на этапе тестирования в реальных условиях.