نظام ذكي لرصد صحة وإنتاجية الثروة الحيوانية باستخدام إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي

في إطار التوجه نحو التحول الرقمي في قطاع الزراعة والإنتاج الحيواني، طوّر فريق بحثي من طلاب كلية الزراعة – جامعة قناة السويس، قسم الإنتاج الحيواني، مشروعًا مبتكرًا يعتمد على دمج تقنيات إنترنت الأشياء (IoT) والذكاء الاصطناعي، بهدف رفع كفاءة إدارة الثروة الحيوانية وتحسين معدلات الإنتاج والتكاثر، في مواجهة التحديات المرتبطة بطرق المراقبة التقليدية.

ويستهدف المشروع معالجة القصور في النظم التقليدية التي تعتمد على المتابعة البشرية، والتي قد تتأخر في رصد الحالات الفسيولوجية الحرجة أو تتأثر بعوامل الخطأ البشري، مما يؤدي إلى خسائر اقتصادية وصحية داخل المزارع.

ويعتمد النظام المقترح على بنية تقنية متكاملة يقودها المتحكم الدقيق ESP32 WROOM لنقل البيانات، مع استخدام لوحة FTDI كجسر برمجي لربط المتحكم بالحاسوب. كما تم بناء نموذج أولي يجمع مجموعة من الحساسات الذكية المتخصصة، تشمل:

أولًا: الرصد الفسيولوجي والتناسلي

باستخدام حساس MLX90614 للقياس الحراري غير التلامسي، والذي يتيح رصد التغيرات الحرارية الدقيقة المرتبطة بفترة الشياع، إضافة إلى الإنذار المبكر ببعض الأمراض مثل التهاب الضرع.

ثانيًا: تحليل السلوك باستخدام الرؤية الحاسوبية

من خلال وحدة ESP32-CAM التي توفر بثًا مباشرًا وتحليلًا لحركة الحيوانات، بما يساعد في اكتشاف السلوكيات غير الطبيعية ومراقبة حظائر الولادة دون التسبب في إجهاد للحيوان.

ثالثًا: مراقبة البيئة وجودة الهواء

عبر دمج حساس DHT11 لمتابعة درجة الحرارة والرطوبة وتقليل الإجهاد الحراري، إلى جانب حساس MQ-135 لرصد غازات مثل الأمونيا (NH3) وثاني أكسيد الكربون (CO2)، بما يسهم في الحد من الأمراض التنفسية وتحسين كفاءة التغذية.

ويُتوقع أن يسهم النظام في رفع دقة اكتشاف فترات الشياع، وتقليل فترة “الأيام المفتوحة” (Days Open)، مما ينعكس على تقليل الخسائر الاقتصادية وتحسين معدلات الإخصاب. كما يساهم في خفض الاعتماد على الأدوية البيطرية من خلال الكشف المبكر، وتقليل الحاجة إلى العمالة اليدوية، إضافة إلى إنشاء قاعدة بيانات رقمية تدعم اتخاذ القرار داخل المزارع.

ويشمل المشروع أيضًا تطوير روبوت متحرك داخل المزرعة مزود بحساسات حرارية وبيئية وكاميرا ذكية مرتبطة بنظام ذكاء اصطناعي (Model 5 AI)، قادر على تحليل حركة الحيوان واكتشاف حالات مثل العرج أو الكسور أو المشكلات الصحية المحتملة اعتمادًا على بيانات تدريبية تضم نحو 5000 صورة.

كما يوفر النظام تطبيقًا ذكيًا يتيح رفع صور الحيوانات وتحليلها تلقائيًا لتحديد حالتها الصحية، بالإضافة إلى خاصية التسجيل اليومي والحفظ التلقائي للبيانات، مع نظام إنذار فوري عند تجاوز درجات الحرارة أو الغازات الحدود الآمنة.

وقد حصل المشروع على المركز الثالث في المؤتمر الطلابي بكلية الزراعة – جامعة قناة السويس، والمركز الخامس في المؤتمر البيئي بالكلية نفسها.

ويؤكد الفريق البحثي أن المشروع يمثل خطوة نحو تطبيق مفاهيم الزراعة الذكية المستدامة، حيث يجمع بين تقنيات الاستشعار عن بُعد والذكاء الاصطناعي لتطوير قطاع الإنتاج الحيواني، بما يتماشى مع التوجهات العالمية نحو تعزيز الأمن الغذائي وتحقيق كفاءة أعلى في إدارة الموارد الزراعية.