Categories
54cuatro-EN

Use Case: Animal Monitoring

Executive Summary

Achieving the UN sustainable development goal of a “world with zero hunger” by 2030 will require being more productive, efficient, sustainable, inclusive, transparent and resilient. This objective requires an urgent transformation of the current system of agriculture, livestock and food in general.

Industry 4.0 is transforming many industries with disruptive technologies like #Blockchain, Internet of Things (#IoT), Artificial Intelligence (#AI). In the agricultural and food sector, the spread of mobile technologies, IoT and Edge computing are already improving the access of small producers to innovative developments that improve their operations.

At #54cuatro we are convinced that the great challenge of companies like ours is to democratize access to these technologies that until recently were exclusive to large corporations.

In the world there are different solutions that allow monitoring all kinds of elements and, of course, animals. Animals of all types can be monitored, from cows, bulls, sheep, horses, including wild or water animals.

Just as there is communication between industrial equipment of the #M2M (machine to machine) type, we take on this challenge of putting together a communications system that we call #A2M (Animal to Machine).

Our methodology, unlike standard products, implies a custom development taking into account specific problems.

In this note we will develop the approach used for the Buffalo Monitoring project in the province of Chaco, Argentina.


Problem to solve

The situation that we found has to do with economic losses of about USD 300,000 due to the failure to locate the animals and the failure to detect heat, which meant that the Bufalas were not pregnant. The additional complexity came from the fact that the field is 6,000 hectares.


Analysis

Buffalo rodeo

Monitoring on small, bounded farms is simple, but given so much terrain we had to change the focus of the project. The first thing we did was investigate the behavior of the bubalino. Thanks to different entities such as the International Buffalo Federation, we detected the following patterns:

• The bubalino has 150 sweat glands per cm2, unlike the cow that has 1,500. This means that it needs water to cool itself. This information helps us detect frequently located areas based on temperature.

• It lives on average 25 years unlike the cow that lives 10, and can give 16 calves against 6 that the cow gives. This marks the importance of locating the females to avoid losing heat cycles.

• When the Buffalo is in heat, it allows itself to be chased by the male or allows it to rest on the rump. We can detect symptoms of heat taking into account the behavior of their movements.

• The sick or life-threatening animal moves away from the group. This is important to control the cause of death and recover the sensors.


Solution Design

With these patterns we begin to design 3 things. On the one hand, the network coverage to detect the position of the animal. Secondly, the type of sensor, given that because of how the animal behaves, we could not use a common sensor because it would not last so long submerged, because the animal would rub it against trees to remove it, etc. And on the other hand, reporting patterns that allow us to detect location, possible heat conditions, disease, etc.

We design the sensor based on behavior. What we did was test designs on 3D models.

For connectivity we install:

• 3 communication masts at 3 full winds, 36 meters high, anti-rotor star, beacon. Civil work: high anchorages, field protection fence with doors, and there we set up 3 LoRa Gateways.

• Ubiquiti IP transport radio links and Mikrotik PoE routers in 10U outdoor cabinets, autonomous using solar energy (100ah panels and batteries).

Parte del modelo impreso 3D

Each animal was transformed into a transmission node. We use the geolocation platform developed by Odea to determine the positioning and cross the GPS data with the Ear Tag data that contains:

  • UID Stick
  • ID Posicionamiento
  • Name
  • Genre
  • Birth date
  • Position
  • Status
  • Vaccination
  • Weight

Additionally, we incorporated other types of Datapoints that were of interest to us, such as climatic factors and health schedules.

App mobile con seguimiento de cada animal

Finally, to reduce the detection times of the animal’s state, we adopted a drone equipped with a flight plan, a multispectral flight plan, and a wide visual range, thanks to the people of Runco who helped us find the best equipment for what we needed.

Drone view in RGB and NDVI

Results

With the implementation of our solution, the platform will be providing insights from each node, which will nourish our data catalogs and allow us to adjust pattern detection algorithms. Those detected patterns should enable some key results:

  • Find each animal
  • Detect heat signals
  • Understand the behavior according to temperature, humidity, rainfall, etc.
  • Optimize the control of the weight of each animal and the feeding based on the controls.
  • Reduce risks and mortality

    Por favor, demuestra que eres humano mediante la selección el avión.

    Categories
    54cuatro

    Caso de Uso: Monitoreo de Animales

    Resumen ejecutivo

    Alcanzar el objetivo de desarrollo sostenible de la ONU de un “mundo con hambre cero” para 2030 requerirá ser más productivo, eficiente, sostenible, inclusivo, transparente y resiliente. Este objetivo requiere una transformación urgente del sistema actual de agricultura, ganadería y alimentación en general.

    La Industria 4.0 está transformado muchas industrias con tecnologías disruptivas como #Blockchain, Internet de las Cosas, Inteligencia Artificial. En el sector agrícola y alimentario #SmartAgro, la difusión de tecnologías móviles, #BigData, #IoT y #Edge computing, ya están mejorando el acceso de los pequeños productores a desarrollos innovadores que les mejora su operatoria.

    En #54cuatro estamos convencidos que el gran desafío de empresas como la nuestra es lograr democratizar el acceso a estas tecnologías que hasta hace poco eran exclusividad de grandes corporaciones.

    En el mundo existen distintas soluciones que permiten monitorear todo tipo de elementos y por supuesto, animales. Se pueden monitorear animales de todos los tipos, desde vacas, toros, ovejas, caballos, inclusive animales salvajes o de agua.

    Así como existe la comunicación entre equipos industriales de tipo #M2M (machine to machine), asumimos este desafío de armar un sistema de comunicaciones que denominamos #A2M (Animal to Machine).

    Nuestra metodología a diferencia de productos standard, implica un desarrollo a medida teniendo en cuenta problemáticas puntuales.

    En esta nota vamos a desarrollar el enfoque utilizado para el proyecto de Monitoreo de Búfalos en la provincia de Chaco, República Argentina.


    Problemática

    La situación que encontramos tiene que ver con perdidas económicas de unos USD 300.000 debido a la falla en la localización de los animales y la falla en la detección de celo, lo que generaba que las Bufalas no fuesen preñadas. La complejidad adicional provenía del hecho que el campo es de 6.000 hectáreas.


    Análisis

    Rodeo de los bufalos

    Monitorear en granjas pequeñas y delimitadas es simple, pero ante tanto terreno tuvimos que cambiar el enfoque del proyecto. Lo primero que hicimos fue investigar el comportamiento del bubalino. Gracias a distintas entidades como el International Buffalo Federation, detectamos los siguientes patrones:

    •El bubalino tiene 150 glándulas sudoríparas por cm2 a diferencia de la vaca que tiene 1500. Esto hace que necesite si o si del agua para enfriarse. Esta informacion nos sirve para detectar zonas de ubicación frecuente basados en la temperatura.

    •Vive en promedio 25 años a diferencia de la vaca que vive 10, y puede dar 16 crías contra 6 que da la vaca. Esto nos marca la importancia de ubicar a las hembras para evitar perder de ciclos de celo.

    •Cuando la Búfala esta en celo se deja perseguir por el macho o lo deja que se apoye sobre la grupa. Podemos detectar síntomas de celo teniendo en cuenta el comportamiento de sus movimientos.

    •El animal enfermo o con riesgo de muerte, se aleja del grupo. Esto es importante para controlar la causa de mortandad y recuperar los sensores.


    Diseño de Solución

    Con esos patrones comenzamos a diseñar 3 cosas. Por un lado la cobertura de red para detectar la posición del animal. En segundo lugar el tipo de sensor, dado que por como se comporta el animal, no podíamos usar un sensor común porque no aguantaría tanto tiempo sumergido, porque el animal se lo rozaría contra arboles para quitárselo, etc. Y por otro lado, patrones de reportes que nos permitan detectar ubicación, posibles condiciones de celo, enfermedad, etc.

    Diseñamos el sensor basados en el comportamiento. Lo que hicimos fue probar diseños sobre modelos 3D.

    Para la conectividad instalamos:

    • 3 Mástiles de comunicaciones a 3 vientos completos de 36 Metros de alto, estrella antirotor, baliza. Obra civil: anclajes elevados, cerco de protección de campo con puertas, y ahi montamos 3 Gateways LoRa.

    • Radioenlaces para transporte IP Ubiquiti y Routers Mikrotik PoE en Gabinetes de exterior de 10U, Autónomos mediante Energía solar (paneles y baterías de 100ah).

    Parte del modelo impreso 3D

    Cada animal se transformo en un nodo de trasmision. Usamos la plataforma de geolocalización desarrollada por Odea para determinar el posicionamiento y cruzar los datos del #GPS con los datos del Ear Tag que contiene:

    • UID Stick
    • ID Posicionamiento
    • Nombre
    • Genero
    • Fecha Nacimiento
    • Posición
    • Estado Servicio
    • Vacunación
    • Peso

    Adicionalmente incorporamos otros tipos de Datapoints que eran de nuestro interés, como por ejemplo factores climáticos y cronogramas de sanidad.

    App mobile con seguimiento de cada animal

    Finalmente para reducir los tiempos de detección del estado del animal, adoptamos un dron dotado con plan de vuelo, plan de vuelo multiespectral, y con un gran rango visual, gracias a la gente de Runco quienes nos ayudaron a encontrar el mejor equipo para lo que necesitábamos.

    Vista del dron en RGB y NDVI

    Resultados

    Con la implementación de nuestra solución, la plataforma se estará dotando de insights provenientes de cada nodo, lo que nutrirá nuestros catálogos de datos y nos permitirán ir ajustando algoritmos de detección de patrones. Esos patrones detectados deben posibilitar algunos resultados claves:

    • Encontrar a cada animal
    • Detectar señales de celo
    • Entender el comportamiento según temperatura, humedad, lluvias, etc.
    • Optimizar el control del peso de cada animal y la alimentación en base a los controles.
    • Disminuir riesgos y mortandad

    Contactate

      Por favor, demuestra que eres humano mediante la selección el coche.