養鶏業界における非効率的な慣行、動物の健康、透明性に対する消費者要求の課題に対処するため、パートナーであるDunavNETはAxcetaと連携し、Sollio Agricultureのモントリオール地域養鶏場にSeeed Studio SenseCAP LoRaWAN（低消費電力広域ネットワーク）デバイスを活用したIoT（モノのインターネット）/AI（人工知能）ベースソリューション「poultryNET」を展開し、養鶏業界の革新を実現しました。poultryNETはエッジとクラウド機能を融合し、SenseCAP LoRaWANセンサーとビデオカメラを活用して環境条件、鶏の行動、運用パラメータを監視することで、動物福祉と生産効率を向上させ、トレーサブルな食料供給チェーンを確立します。このプロジェクトは死亡率を削減し、飼料転換率を改善しました。また、養鶏生産を最適化するリアルタイムガイダンスと意思決定支援を農家に提供し、養鶏業の効率性と収益性向上に向けた有望なアプローチを提供します。
- ソリューション: 養鶏場意思決定支援と管理
- 参画パートナー: DunavNET、Axceta、Sollio Agriculture
- 使用Seeed製品: SenseCAP LoRaWAN屋外ゲートウェイ- EU915、SenseCAP S2103 CO2・温度・湿度センサー、SenseCAP S2102 光強度センサー、NVIDIA® Jetson AGX Orin
- 業界: スマート農業
- ソリューション導入地: カナダ・モントリオール地域
カナダでは、鶏が最も広く飼育されている動物として農業産業を支配しています。食肉用に飼育される鶏の推定個体数は1億790万羽に達する驚異的な数字です。これらの鶏はブロイラーチキンとして知られ、食肉生産に特化して品種改良されています。注目すべきことに、カナダには全国に7,000を超えるブロイラーチキン農場があり、そのほとんどが伝統的な方法で管理されています（出典: BCSPCA）。
課題
従来の養鶏産業は、最適な管理、協調、データ活用の実現において重要な障害に直面しています。非効率な慣行は生産性を低下させるだけでなく、動物の健康と福祉も損ないます。環境条件や成長進捗から、早期段階での潜在的問題検出のための鶏の行動監視まで、多数の運用パラメータを継続的に追跡することは困難であり、経験豊富な農場作業者の減少によってさらに困難になっています。これらすべてのパラメータは養鶏生産品質に大きな影響を与える可能性があり、農家にとって大きな損失の源となる場合があります。
同時に、消費者は摂取する食品について非常に意識的になっており、品質だけでなく食品の出所に関する情報を継続的に求め、すべての関連する動物福祉規制への準拠を要求しています。消費者の関心事項である主要パラメータを信頼できる透明な方法で記録できることは、農場から食卓までのサプライチェーンの重要な側面となっています。
これらの課題は、人口増加によって促進される世界的な食料需要の増加を持続可能な方法で満たすための重大な障害となっています。
ソリューション
これらの課題を克服するため、DunavNETは統合農場管理・意思決定支援ソリューション「poultryNET」を開発し、AxcetaとのパートナーシップによりSollio Agricultureのモントリオール地域の養鶏場に導入しました。IoT（モノのインターネット）とML/AI技術の力を活用することで、poultryNETは組み込みドメイン知識とエッジ・クラウド機能を組み合わせ、農家に継続的な監視・記録から対策が必要な際のアラート機能まで、さまざまな機能を提供します。
複数のSeeed Studio SenseCAP LoRaWANゲートウェイとセンサーからなるハードウェアキットにより、鶏舎内の環境（光強度、CO2、温度、湿度）および選択された運用パラメータ（水と飼料の消費量など）の監視が可能になります。Nvidia Jetson AGX Orin上で動作するエッジML/コンピュータビジョンと組み合わせたビデオカメラセットにより、手動計量を必要とせずに鶏の体重を継続的に推定し、群れの行動を監視・評価します。後者は鶏の福祉を評価し、タイムリーな介入による最適な動物福祉と効率的な生産サイクルを確保するために使用されます。
動物の健康向上と生産効率の向上に加えて、このソリューションは信頼性向上のために分散ナレッジグラフに記録された検証可能なデータセットを作成することで、追跡可能で透明な食品サプライチェーン構築の基盤を確立します。
なぜSeeed Studioの先進知覚システムなのか
大気温度、大気湿度、光強度、CO2レベルを監視するSenseCAP LoRaWANデバイスのセットがカナダの養鶏場に導入され、周囲条件への24時間365日の洞察を提供しています。さらに、鶏の行動と体重推定を監視するIPビデオカメラセットが導入されました。ビデオ録画はNVIDIA® Jetson AGX Orinベースデバイスによって処理され、そのML推論機能を活用して入力を処理し、さらなる処理とレポートのために他のpoultryNETサブシステムに必要な情報を提供します。
「多くの導入において、DunavNETは信頼性、堅牢性、良好な費用対効果の比率により、Seeed Studioの先進知覚システムのセンサーノード、エッジコンピューティング、ネットワーキングデバイスに依存しています。過去のSenseCAP デバイスでの良好な経験により、モントリオール地域でのpoultryNET導入におけるSeeedの選択が確固たるものとなり、プロジェクトがもたらす結果に非常に満足しています」と、DunavNETの共同創設者兼CEOSrdjan Krco氏はコメントしています。
結果
poultryNETの実装により、養鶏業において重要な利益がもたらされました。複数の養鶏場から得られた以前の結果では、死亡率が最大20%減少し、飼料転換率が約2%改善されました。労働力管理の改善も報告されています。これらすべての結果と2年目または3年目以内に予想される投資収益率（ROI）を考慮すると、poultryNETは養鶏業の効率性と収益性向上のための非常に有望なソリューションを提供します。