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农业的未来：物联网可穿戴设备和动物护理中的数据
农民和宠物主人都可以从使用物联网在动物医疗保健中受益。通过监测和机器学习模型，兽医可以更有效地治疗动物。
物联网可以为医疗保健领域创造一个魔术世界，包括医疗和消费者可穿戴设备，数据聚合和分析以及可帮助整个国家避免生活方式相关疾病和其他疾病的预测系统。
一个有点忽视的话题是如何物联网设备，已婚，有数据和AI，可以帮助我们的毛茸茸的朋友。
根据2020年，英国的兽医宠物市场价值21亿英镑。Statista。价值不足为奇，因为59％的家庭现在拥有动物，而在大流行推动更多偏远工作之前，在上一年中为41％。
一般兽医护理不仅仅是宠物。畜牧业在图片中也起着巨大的作用。只是为了插图，英国的绵羊和羔羊数量在2020年总共有3270万只动物。物联网服务可以使我们心爱的宠物的生活更好，但这也会影响农业物联网的未来。
兽医护理的物联网
我们可以采用所有已知的知识和技术在人类医疗保健中并将其应用于兽医护理。但是，目前，动物护理落后于曲线。
兽医护理使用智能机器，例如CT和MRI扫描仪，但是没有开发的机会使医疗设备聪明。www.10bo10.com 。兽医设施可以使用从医疗硬件收集的数据进行分析。通过应用机器学习（ML）和AI，兽医服务可以创建见解，以帮助专业人员提供更准确的诊断和预测，并使兽医护理更加高效和可用。
当然，与人类医疗保健有几种差异，超出了明显的生物学因素。与人类医疗保健相比，兽医护理具有一个重要的优势：一个允许更多高级数据收集的监管栏。没有GDPR。没有严格的法规，兽医护理设施可以更轻松地测试新的想法和分析，因为动物不需要“选择加入”。
但是，医学编码没有标准化协议。将我们对医疗体系IoT了解的所有知识应用于兽医医学需要比人类护理更多的努力，尤其是对于复杂的AI和自然语言处理。
最后，请记住动物不能说话，因此技术对帮助它们的影响可能是深远的。
提高动物农场的福祉和生产力
您是否曾经想过要测量牛的日常步骤或心电图？你为什么要呢？
由于环境和人道主义原因，在过去几年中，牲畜农场上动物的福利一直是一个流行的话题。农民必须遵守一组法规。
近年来，小型农业也起飞。从当地农场和屠夫那里购买肉类在消费者中越来越受欢迎，以解决环境问题，支持经济和大流行的结果。
但是，任何曾经看过纪录片系列的人克拉克森的农场会知道任何动物种植都不是平稳的旅程。机械和兽医护理的成本很高。超过五分之一英国农场在2019年和2020年未能赚取积极的农场业务收入。
那么，物联网可以帮助呢？
假设农民想监视和控制牛奶的质量。他们可以使用硬件可穿戴设备和物理附着在动物上的连接设备来测量各种相关参数，例如它们的运动，温度，医疗参数和食物摄入量。然后，农民可以收集数据进行处理，并创建AI系统以改善任何牲畜的福祉，提高产品质量和生产力。通过监视条件并分析数据，我们可以更好地了解哪些因素会导致变化。例如，我们可以学习某种食物成分会影响动物的温度，其福祉，最终会影响牛奶质量。
虽然未广泛使用，但农业的物联网并不全新。科学家已经使用ML来预测睡眠阶段，甚至是牛的生育能力，这是精确农业的一部分。
动物医疗保健框架的物联网
实际上，动物医疗保健的物联网框架应由可穿戴设备，数据聚合设备和数据中心组成。重要的是要记住，将每个传感器直接连接到开放空间中不可靠的宽带互联网并不是一个聪明的主意。将众多传感器设备连接到云既不是电源，也不是成本效率的。取而代之的是，用户可以寻求建立本地无线网络，集成蓝牙低能或洛拉，以最大程度地效率和低成本基础结构。
数据传输单元通过无线通信介质的网关将感知的数据传达到数据中心。在数据中心单元中，从网关接收到的数据用于创建分析和可视化，使用户可以查看动物健康的实时条件。数据存储在云中供将来使用和分析。
值得一提的是，今天，IoT硬件比10年前更容易访问。有更多现成的产品可用，定制构建也更容易。在动物医疗保健中使用物联网不再是科幻故事。
远程诊断
农业和动物护理中的物联网技术的另一个用例可能会占据难以访问的位置和紧急事件的远程护理和诊断。通过允许医疗专业人员从可穿戴硬件远程访问数据和诊断，动物可以立即获得帮助和改善状况。农民节省了他们本来可以花在兽医访问上的时间和资源。
基于物联网的远程诊断也可以改善宠物的医疗服务。远程医疗已经是一个蓬勃发展的市场，诸如Dogsee.me之类的初创公司提供远程服务和诊断。使专业人员获得实时医疗数据的访问将使护理质量达到新的水平。物联网与望远镜服务相结合，还提供了降低成本并使服务不仅更准确，而且更广泛地提供的潜力。
智能农业的物联网促成的未来
只有应用数据分析和AI，动物医疗保健只能释放物联网的全部功能。假设我们从跨农场的可穿戴设备中收集数据，分析此数据并使用ML和AI。在这种情况下，我们可以创建以数据为基础的见解，并建立在集体层面上起作用的模型，并允许预测和预防。
天空才是极限。超声心动图，温度和运动数据可以捕获并馈入AI算法以检测疾病和紧急情况。计算机视觉将提取特定的运动模式，这些动作模式可以提出疾病和疾病以防止严重病例，这要归功于早期诊断。结合各种技术并将其用于流分析可以使见解更加强大。
今天，我们可以创建数字双胞胎对于农场，使用现实世界数据来构建模拟，最重要的是预测。
技术可以帮助农民 - 无论其业务规模如何 - 预测挑战，提高动物生产力和福祉并提高盈利能力，这将使消费者和更广泛的经济有益。
关于作者
亨利·布朗（Henry Brown）是数据和分析总监Ciklum。布朗在跨组织和行业（例如公共部门，零售，商品，金融服务和制造业）等领先的数据转换，机器学习采用和云本地项目方面具有经验。布朗在数据方面拥有丰富的知识和经验，并通过数据实现价值，包括对英国2016年英国脱欧投票和美国大选进行数据预测。在Ciklum，Brown与《财富》 500强公司和初创公司合作，通过战略咨询和定制数据，分析和AI解决方案帮助他们发展和利用商机。他还拥有博士学位。利物浦大学的粒子物理学博士学位，在那里他在Cern的大型强子撞机美容实验中工作，ConseilEuropéenPour la Recherchenucléaire，该实验转化为欧洲核研究委员会的英语。
