נושא הפרוייקט

מספר פרוייקט מחלקה שמות סטודנטים אימייל שמות מנחים

אפיון פעילות וחיזוי פוריות של עדרי בקר מנתוני חיישנים אלקטרוניים

Characterizing and predicting the activity of cattle herds, using electronic sensors data

תקציר בעיברית

ייצור הבשר, ואיתו הדרישה לבשר, בכל חלקי העולם, נמצאים במגמת עלייה משמעותית כבר עשרות שנים. עובדה זו הופכת את התחום לחשוב ומעורר עניין, ובין היתר גרמה בשנים האחרונות לחברות רבות לקום ולעבוד על מציאת פתרונות לניהול נכון ויעיל יותר של גידול הבקר וייצור הבשר. במדינות רבות בעולם, ובפרט במדינות אמריקה הלטינית, מגודל בקר בשטחי מרעה גדולים מאוד, שם הוא ניזון באופן טבעי מעשבי השדה. משטחי המרעה הם ענקיים וללא wifi. קשה עד בלתי אפשרי לבעלי החוות לעקוב אחר הפרות והשוורים שלהם, שמפוזרים ונעים כל הזמן בשטח השדה, ולכן קשה לנהל כמו שצריך את עדרי הפרות הללו. מעקב טוב יותר אחר הפרות והשוורים בשטח, וידיעה על מצבם, מיקומם, בריאותם ופוריותם בכל רגע ורגע, תאפשר ניהול טוב, נכון, יעיל ורווחי יותר של עדרי הפרות בשדות. כל אלה יאפשרו את מטרת העל של גידול הפרות לבשר – שיפור אחוזי ההצלחה בהתעברותן, וכתוצאה מכך גדילה בכמות הפרות והגדלת הרווחים.

חברת Nandi זיהתה את הצורך המשמעותי במעקב שכזה, והקימה במיוחד תשתית תקשורת באחד ממשטחי המרעה בבואנוס איירס שבארגנטינה. תשתית תקשורת דומה אך קטנה בהרבה, הוקמה ע"י Nandi  גם ברפת בקיבוץ שעלבים בישראל. החברה יצרה צמידים, המכילים חיישנים, שנועדו להיענד על ידי הפרות והשוורים, ובכך לאפשר איסוף מידע עליהם ומעקב אחריהם. בין היתר, החיישנים שבצמיד מלמדים על תזזיתיות הפרה, על מיקומה ועל פעולות שהיא עושה. הנתונים שנותחו הם נתוני התזזיתיות של הפרות הנקבות, שמקורם הוא חיישן ההטיה. ידוע כי קיים קשר בין תזזיתיות הפרה הנקבה לבין הימצאותה בתקופה הפורייה שלה במחזור הפוריות. אפיון פעילות הפרות ע"י ניתוח נתוני התזזיתיות שלהן, צפוי לאפשר להבין טוב יותר את מצב פוריות הפרות הנקבות בשטח בכל רגע. הבנה זו תאפשר לדעת באילו פעולות כדאי לנקוט על מנת להגדיל את קצב התרבות הפרות בשדה (למשל קירוב פר זכר לפרה שנמצאת בתקופת הפוריות שלה).

כחלק מתהליך ניתוח הנתונים, אופיינה פעילות הפרות הנקבות שנבדקו. בוצעו ניתוחים באמצעות שיטות סטטיסטיות בסיסיות, ביניהן: מאפייני התפלגות נורמלית, חישובים סטטיסטיים בסיסיים של ממוצעים וסטיות תקן. בנוסף הוצגו גרפי בקרה פשוטים וגרפים נוספים אחרים של פעילות הפרות השונות בזמן. הגרפים אפשרו לבחון כל פרה הן בפני עצמה והן ביחס לפרות האחרות. בהמשך נבחנו כמה דרכים שונות להשלמת נתונים חסרים, ובאמצעות כלים סטטיסטיים, נבחרה השיטה הנכונה ביותר להשלמתם. לאחר השלמת הנתונים והשגת נתונים "מלאים", נעשה שימוש בכלי מתקדם יותר – Multivariate Clustering (שיטת אשכול) על מנת לחלק את הפרות לכמה קבוצות, כך שכל קבוצה שונה מהאחרת והפרות בקבוצה ספציפית דומות זו לזו בהתנהגותן.

בזכות ניתוח הנתונים, התקבלו מסקנות חשובות, המאפשרות לאפיין את פעילות הפרות הנקבות. למרות הרצון למצוא קשר כזה, אפיון הפעילות שבוצע לא מצביע על קשר ברור בין רמת תזזיתיות הפרה לבין תקופת הפוריות שלה. אולם, אפיון זה מספק הבנות חשובות ומשמעותיות, המהוות בסיס חשוב לניתוחים מתקדמים יותר שצפויים להתבצע בהמשך, כמו חיזוי פוריות הפרות. כחלק מההבנות, זוהו שניים עד שלושה שיאי פעילות עיקריים של הפרות, החוזרים על עצמם בשעות קבועות בכל יום. בנוסף נלמד כי הפרות "מפצות" על פעילותן. הכוונה היא שפרה שהראתה פעילות נמוכה מוקדם ביממה, תפצה על כך בפעילות יתר בשעות היום המאוחרות יותר, ולהיפך. עוד נמצא כי לפרות הנבדקות בישראל קיים פרופיל פעילות שונה מאלה שבארגנטינה. הבנה נוספת, שהפתיעה את הציפייה הראשונית, היא השונות בין הפרות – מניתוח הנתונים עולה כי הפרות דומות זו לזו בשעות היום בהן הן פעילות, אך שונות מאוד זו מזו בעוצמת הפעילות (יש פרות פעילות יותר ופרות פעילות פחות). זוהי הבנה משמעותית, שכן היא מנחה אותנו לשקול ללמוד על כל פרה לפי הנתונים שלה עצמה, ופחות מנתוני פרות אחרות.

תקציר באנגלית

Characterizing and predicting the activity of cattle herds, using electronic sensors data