Modern Methods of Mathematical Analysis and their Application in Solving Problems of Precision livestock Farming Technology

Представлены некоторые направления использования нейронных сетей, генетико-математической оптимизации и генетического мониторинга стад сельскохозяйственных животных для решения зоотехнических задач и обосновано применение технологии точного животноводства. Цель исследований – провести анализ использования вычислительных систем, построенных на алгоритмах нейронных сетей, генетико-математической оптимизации, в решении задач технологии точного животноводства. Исследования проводились в одном из племенных хозяйств Оренбургской области и в ресурсном центре ФГБОУ ВО ОГАУ «Покровский аграрный колледж». Прогнозирование с помощью нейронной сети Neural Network Wizard проводили для определения живой массы молодняка свиней крупной белой породы в динамике, молочной продуктивности дочерей быков-производителей симментальской породы, а также продуктивности коз оренбургской породы в сочетании с генетико-математической оптимизацией структуры стада. Исследованиями установлено, что применение элементов точного животноводства как ресурсосберегающей технологии позволяет повысить рентабельность производства в 3,1 раза. Экономия средств за счёт использования автоматизированной системы взвешивания составила от 67 до 124 руб./сут. на одно животное. Знание особенностей посуточного роста животных позволяет экономить за счёт оптимального расходования кормов от 50 до 235 руб./сут., в зависимости от вида животных. Исследованиями установлено, что оптимизация структуры стада в сочетании с генетическим мониторингом параметров отбора в половозрастных группах является эффективным средством выбора стратегии селекционно-племенной работы с козами оренбургской породы. Использование нейронной сети для взвешивания животных в динамике, при анализе родословных, оценке быков-производителей по качеству потомства показало высокую эффективность и рекомендуется нами для применения на практике. Предложенные методы апробированы на крупном рогатом скоте, овцах, козах, свиньях и применимы для других видов сельскохозяйственных животных. Компьютерные программы и электронные приложения, разработанные для технологии точного животноводства, используются в животноводческой практике и в информационном обеспечении учебного процесса. Some directions of using neural networks, genetic-mathematical optimization and genetic monitoring of herds of farm animals for solution of zootechnical problems are presented and application of precision livestock farming technology is justified. The purpose of research is to analyze the use of computer systems built on the algorithms of neural networks, genetic and mathematical optimization in solving the problems of precision livestock farming technology. The researches were carried out in one of the bred livestock farm of the Orenburg region and in the resource center of the FSBEI HE OGAU "Pokrovskiy Agrarian College". Prediction using the Neural Network Wizard was carried out to determine the body weight of young pigs of a Large White breed in dynamics, the daughters' lactation performance of servicing bulls of the Simmental breed, as well as the productivity of goats of the Orenburg breed in combination with genetic and mathematical optimization of the herd structure. The researches have found that the use of elements of precision livestock farming as a resource-saving technology allows increasing the profitability of production by 3.1 times. Savings due to the use of an automated weighing system ranged from 67 to 124 rubles/day per animal. Knowledge of the features of daily growth of animals allows you to save due to the optimal consumption of feed from 50 to 235 rubles/day, depending on the species of animals. The researches have found that the optimization of herd structure in combination with genetic monitoring of selection parameters in classes of animals is an effective means of choosing a strategy for stock breeding with goats of the Orenburg breed. The use of a neural network for weighing animals in dynamics, when analyzing pedigrees, evaluating servicing bulls by the quality of offspring has shown high efficiency and is recommended by us for application in practice. The proposed methods are tested on cattle, sheep, goats, pigs and are applicable for other types of farm animals. Computer programs and electronic applications developed for precision livestock farming technology are used in livestock practice and in the information support of the educational process.