L'aventurier

Pour de nombreux éleveurs de bovins du Kentucky, 17 h n'est pas la fin de la journée de travail - mais plutôt la transition de leurs emplois de jour non agricoles à ceux de leur bétail. Mais sortir le foin, vérifier le niveau des réservoirs d'eau, localiser le bétail et évaluer la santé du troupeau devient plus difficile après le coucher du soleil, et les vaches malades ou en train de vêler rendent les tâches plus délicates car elles se cachent souvent dans des zones isolées.

Il est temps d'appeler les drones.

Une équipe de chercheurs de l'Université du Kentucky teste la faisabilité de l'utilisation de véhicules aériens sans pilote (UAV) pour gérer à distance ces évaluations pour les petits éleveurs de bovins. «L'idée est de leur faciliter l'accès à cette deuxième forme de revenu, ce deuxième emploi, en automatisant une partie de celui-ci et en aidant à garder un œil sur leur bétail sans qu'ils aient à être là pour le faire tout le temps», déclare Jesse Hoagg, professeur de génie mécanique à l'Université du Kentucky.

La production bovine est «l’industrie agricole la plus importante» en le pays, contribuant pour 66 milliards de dollars (50 milliards de livres sterling) à l'économie américaine, selon le Département de l'agriculture des États-Unis (USDA). Mais il a été mis au défi par le changement climatique, une offre de main-d’œuvre en baisse et le développement des terres. Rendre l'industrie de l'élevage plus efficace grâce à une technologie intelligente peut aider à contrer bon nombre de ces difficultés.

La météo dans le Colorado rend la recherche de bétail en hiver un travail désagréable (Crédit: Reuters)

La capacité de surveiller avec précision et rapidement l'emplacement et le bien-être des bovins permet également aux éleveurs occupés de gagner du temps, ce qui a d'importantes implications financières. Chaque année, plus de 2,5 millions de vaches aux États-Unis meurent de problèmes de santé, ce qui coûte à l'industrie bovine 1,5 milliard de dollars (1,1 milliard de livres sterling). Les bovins malades mangent et bougent moins, retardant la croissance des veaux, affectant leur capacité à se reproduire et réduisant leur valeur au fil du temps.

Hoagg et son équipe ont reçu une subvention de trois ans de près de 900000 $ (670000 £) de l'Institut national de l'alimentation et de l'agriculture de l'USDA en février 2018 pour poursuivre son projet de drone. L'effort multidisciplinaire espère résoudre de multiples problèmes pour les producteurs - patrouiller les pâturages pour localiser le bétail et surveiller les indicateurs de santé tels que le poids et les maladies visibles comme l'œil rose. Pour rendre cela possible, ils doivent trouver un moyen d'identifier et de suivre des vaches spécifiques. Hoagg se tourne vers la reconnaissance faciale des vaches.

L'équipe teste des algorithmes informatiques pour rendre ce dernier exploit possible, car la technologie actuelle d'identification faciale est conçue pour reconnaître les visages humains et non les bovins. Des fonctionnalités comme le nez, par exemple, peuvent servir d'empreintes digitales de vache, bien que quelque chose d'aussi basique que la saleté puisse gâcher le logiciel.

«Un groupe de drones prendra en collaboration des images de bovins sous différents angles en même temps», explique Hoagg. «Nous pouvons assembler un modèle 3D pour estimer le volume et le poids, et suivre le gain ou la perte de poids. Ils prennent également des vidéos pour surveiller les niveaux d'activité physique. »

Les marques auriculaires (méthode analogique d'identification d'animaux spécifiques) sont peu fiables car ils ont tendance à tomber, bien que l'équipe les considère comme une solution de repli. Une autre option, les étiquettes RFID électromagnétiques, est coûteuse et certaines nécessitent que les drones se rapprochent des animaux plus que sûr.

La réglementation actuelle oblige les opérateurs de drones à avoir des lignes de vue visuelles vers les machines, mais la technologie de l'équipe de l'Université du Kentucky sera capable de fonctionner de manière autonome, avec un drone observateur planant au-dessus du champ et déterminant quels objets sont des vaches et transmettant leur emplacement à un certain nombre. des drones «ouvriers». Ces drones ouvriers sont équipés de caméras qui collectent des images et des données pendant leur vol. Le plan éventuel est que les machines analysent les informations qu'elles collectent et envoient des alertes en temps réel aux producteurs lorsque quelque chose semble anormal, comme repérer une vache malade ou une clôture abattue.