Projekt azonosító száma: 2024-1.1.1-KKV_FÓKUSZ-2024-00032

 A pályázat konzorciumi együttműködésben kerül megvalósításra, az alábbi partnerek segítségével:

• konzorciumvezető: Mezőfalvai Tejhasznú Korlátolt Felelősségű Társaság
• Mezőfalvai Húshasznú Korlátolt Felelősségű Társaság
• Állatorvostudományi Egyetem

Támogatási összege (Ft): 737 423 060 Ft

Projekt összköltsége (Ft): 1 043 840 320 Ft

Az Egyetem támogatási összege (Ft):  222 693 120 Ft

Támogatási intenzitása: 100%

A projekt megvalósításának kezdete: 2025.02.01.

A projekt fizikai befejezésének tervezett határideje: 2027.01.31.

A PROJEKT RÉSZLETES TARTALMI ÖSSZEFOGLALÁSA

A Mezőfalvai Tejhasznú Kft., a Mezőfalvai Húshasznú Kft és az Állatorvosi Egyetem konzorciumának célja a projekt keretei között a PractiCow Beef fantázianevű húsmarha monitoring rendszer létrehozása. A konzorciumvezető Mezőfalvai Tejhasznú Kft. az elmúlt években vezetett be sikerrel monitoring rendszert az istállós tartású tejelő marha állományára részben piaci megoldások megvásárlásával, részben ezek továbbfejlesztésével, bővítésével. Az így kialakuló PractiCow rendszerként azonosított funkció együttessel a társaság nagyon pozitív tapasztalatokat szerzett és felmerült igényként a testvér cég esetében hasonló rendszer bevezetése az extenzív tartású húsmarha állományra is, azonban a piaci felmérés alapján kiderült, hogy néhány kiforratlannak nevezhető, a tejelő marhákhoz kapcsolódó funkcionalitást töredékétbiztosító megoldáson kívül nincs olyan fejlettségű technológia a piacon. A konzorcium építve a PractiCow funkciócsoport bevezetése és kifejlesztése során szerzett tapasztalatokra jelen projekt keretében nem kevesebbre vállalkozik, mint a PractiCow funkciók húsmarha területre való alkalmazásával és a sajátosságokat figyelembe vevő bővítésével, adaptálásával és a szükséges hiányzó funkciók kifejlesztésével egy a tejmarha ágazatban már széles körben használt technológiát hozzon létre.

A projekt keretei között részben meglévő, a piacon elérhető szenzorrendszereket veszünk alapul (CowScout), amely az ezzel szoros kapcsolatban elvégzett tejmarhákra alkalmazható funkcionális bővítésekkel (Képfeldolgozás alapú kondíció detektálás) együtt képezi a fejlesztés TRL4 szintű alapját. Más állat monitoring rendszerhez hasonlóan három rétegű megoldás kialakítása a cél, amelynek alsó szintjén a szenzorok és az ezekben képződő nyers adatok, a középső szintjén a célzott és meghatározott részfunkciók biztosítására alkalmas adatfeldolgozó struktúrák, harmadik szinten pedig a teljes rendszer adattartalmára épülő, a projekt során feltárt állategészségügyi, etológiai és állatjóléti szakmai összefüggéseket leképező üzleti intelligencia funkciók találhatók. A rendszer működése szempontjából több adatforrást definiáltunk, így a tejmarhákon már sikerrel alkalmazott CowScout szenzor rendszert, a projekt keretében húsmarhákra adaptált és az extenzív tartáshoz kapcsolódó elvárás szerint tovább fejlesztett képfeldolgozó rendszereket, a közelség mérési szenzor technológiára épülő, a projekt keretei között kialakításra kerülő egyed-egyed interakciós szenzorokat, valamint a lokális időjárási paramétereket mérő időjárás állomásokat és a legelők állapot felmérésére alkalmas szenzor rendszereket. A szenzoros megoldások nyers adattartalmai adatforrásonként külön-külön kerülnek feldolgozásra, amely funkciócsoportonként kínál hasznos szolgáltatásokat a felhasználóknak (Pl.: Ivarzó képességre, betegségre utaló jelek feltárása, automatikus kondíció osztályozás, automatikus sántulás felismerés, tehén-borjú interakciókhoz kapcsolódó anomáliák feltárása, legelő kimerülés automatikus detektálása, vérvonal felmérés támogatása, stb). A projekt és az adatbányászat tudomány alapját jelentő egyik hipotézünk szerint az egyes funkciócsoport szintű szolgáltatások nyers adatainak és származtatott adatainak egyidejű és együttes vizsgálata és felhasználása alapján olyan üzleti intelligencia rendszer funkciók kialakítása lehetséges, amelynek segítségével a részfunkciók működési megbízhatósága növelhető és amelyek együttesen alkalmasak olyan többlet információk generálására az adatok alapján, amelyek túlmutatnak a részfunkciók keretein.