Londonas. Britų mokslininkai išbandė algoritmą, kuris vertindamas nujunkytų paršelių elgesį, anksti nustato pokyčius, susijusius su žarnyno veiklos sutrikimais.

Belfasto Karalienės universiteto (Jungtinė Karalystė) mokslininkai išbandė įvairius algoritmus, kurie atpažįsta objektus realiu laiku, tame tarpe „You Only Look Once“ (YOLO), „Centernet“, „EfficientDet“, „Faster RCNN“. Jie tikėjosi užfiksuoti nujunkytų paršelių elgsenos ypatybes, susijusias su bakterinės kilmės viduriavimu, ir ištirti diagnostinių priemonių vertę. Remiantis klinikinių tyrimų duomenimis, buvo daroma prielaida, jog sergantys paršeliai turės mažesnį apetitą ir nenorės ėsti, tačiau daugiau gers, sumažės aktyvumas ir socialinis bendravimas. 

Atliktas mokslinis tyrimas su 360 diurokų mišrūnų paršelių, kurie buvo nujunkyti 28 d. amžiaus. Atskyrus nuo lizdo ir sudarius grupes, jaunikliai gavo vieną iš trijų racionų: startinį pašarą su cinko oksidu; startinį pašarą be cinko oksido; startinį pašarą su antibiotiku (apramicinu). 

Mokslininkai surinko papildomus duomenis, tokius kaip kūno svoris, vidutinis dienos priesvoris, vidutinis pašarų suvartojimas per dieną, pašarų konversijos koeficientas. Jie stebėjo išmatų konsistenciją ir naudojo dirbtinio intelekto sistemas, kad įvertintų paršelių judrumą bei kūno padėtį, ėdimo ir gėrimo elgesį bei skirtumus, susijusius su viduriavimu po nujunkymo.

Tyrimas pristatytas mokslo leidinyje „Journal of Frontiers in Veterinary Science“, o rezultatai atkleidė, jog visose duomenų rinkinių klasėse našiausias buvo YOLO modelis. Komanda naudojo jį kaip pagrindinę paršelių elgesio ir kūno padėties kiekybinio įvertinimo platformą. 

Nustatyta, jog paršelių elgesys labiausiai pasikeitė pirmą savaitę po nujunkymo ir to priežastis buvo viduriavimas. Laikotarpiu, kai išmatų konsistencija buvo skysčiausia, jaunikliai dažniau stovėjo, nes kiaulės tuštinasi tik pakilusios nuo grindų, ir gėrė daug vandens. 

Pasitelkiant išbandytus metodus, kiaulių stebėsena buvo vykdoma grupės mastu, nors paršeliai gali būti gydomi individualiai. Tyrėjai įsitikinę, jog YOLO algoritmas gali būti naudojamas kaip išankstinio perspėjimo signalas, kad augintojai imtųsi veiksmų, sustabdytų patogenų plitimą ir pašalintų viduriavimo pasekmės.