Jako tzv. chytré zemědělství (Smart Farming) se označuje management zemědělské produkce, jenž využívá moderní informační technologie, IoT senzory, drony, robotiku a GPS k automatizaci a optimalizaci rostlinné i živočišné výroby. Cílem je zvýšit efektivitu a zároveň redukovat náklady i environmentální působení a zajistit tak udržitelnost produkce potravin. V tzv. chytrém chovu dojnic (Smart Dairy Farming, SDF) je cílem konceptu uspokojení rostoucí poptávky po kvalitních mléčných výrobcích a maximalizace efektivity.

Zemědělci zvyšují produktivitu chovu a zlepšují management stáda integrací chytrých technologií, přičemž využití senzorů – ať už na krku, hřbetě nebo ocase krav – při detekci různých odchylek chování není ve stájích ničím revolučním.

Smart možnost pro reprodukci

Prostřednictvím technologií moderních dojíren v kombinaci se software k řízení stáda se díky firmám v Americe a Evropě začlenily strategie SDF do provozu velkých i malých chovů. odesílat oznámení chovateli či jiné pověřené osobě.

Smart pro zdraví

V rozvojových zemích, jako je Indie, jsou zejména venkovské komunity závislé na skotu, zejména v souvislosti s produkcí mléčných výrobků, jako na primárním zdroji obživy. Krom toho je zemědělský sektor pro ekonomiku Indie klíčový a představuje přibližně 19–20 % ročního HDP. Řešení rostoucí poptávky po potravinách vyžaduje 70% nárůst produkce potravin do roku 2050. Zdraví hospodářských zvířat přímo ovlivňuje produktivitu a ziskovost odvětví, a proto včasné odhalení zdravotních potíží může výrazně pomoci.

Chytře na obojky

Díky technologii tzv. chytrých obojků může chovatel na dálku sledovat stav a pohodu svých zvířat, rychle odhalit známky narušení zdravotního stavu a začít pracovat na nápravě. V tomto ohledu je potenciál IoT jako transformačního nástroje pro zvýšení efektivity a produktivity zemědělství a managementu hospodářských zvířat skutečně značný. Takový pokrok je klíčový pro zvýšení efektivity v managementu hospodářských zvířat a zajištění udržitelných zemědělských postupů.

Indikátorem jsou změny

Změny v chování zvířat jsou klíčovým faktorem při hodnocení pohody a zdraví. Vybrané parametry lze využít k vytvoření systému pro včasnou detekci a prevenci onemocnění – neklid či naopak nízká aktivita se mohou projevit ještě před typickými klinickými příznaky. Krávy mohou například vykazovat sníženou reakci na vnější podněty a jejich úroveň aktivity může klesnout několik hodin předtím, než se jim v důsledku mastitidy zvýší tělesná teplota. Denní rytmus aktivity se může snížit již dva dny předtím, než se projeví klinické příznaky onemocnění.

Mít co nejvíce dat

Pro efektivní využití prediktivních modelů v chovu dojeného skotu je nezbytné mít komplexní datové soubory, které lze získávat pomocí různých senzorů (akcelerometr, senzory tepové frekvence či teplotní senzor). K predikci onemocnění pak poslouží implementace hardwarového systému založeného na IoT a algoritmů strojového učení k vyhodnocení zdravotního stavu krav. Výsledky a případná upozornění na jakékoliv abnormality se k chovateli dostaly jako upozornění odesílaná specializovanou mobilní aplikací.

Jak jsou na tom náklady?

Při hodnocení proveditelnosti integrace systému s chytrými obojky pro sledování zdraví dojnic v reálném čase je zásadní zvážit jak cenovou dostupnost, tak i požadavky na údržbu. Jako každý jiný, tak i tento systém vyžaduje počáteční investici, tj. hardware (obojky), senzory a software, přičemž náklady se mohou lišit podle počtu krav ve stádě, protože každá kráva potřebuje vlastní obojek. Dále se musí počítat s náklady na instalaci systému, vč. kalibrace senzorů, a počáteční integrace monitorovací platformy. ;Schopnost systému poskytovat data v reálném čase navíc může pomoci chovatelům optimalizovat i další procesy, např. výživu a krmení či zootechnickou práci, což také přispívá k lepšímu managementu stáda a efektivnější produkci a snižovat náklady na pracovní sílu a zlepšovat rozhodování také přispívá k jeho celkovému ekonomickému přínosu.

Existují i možná omezení

Ačkoli systém chytrých obojků nabízí značné výhody pro monitorování dojnic v reálném čase, tak se může objevit několik limitů, které vychází především z faktorů prostředí, odolnosti hardwaru a dopadu dlouhodobého používání. Zejména extrémní povětrnostní podmínky, např. příliš vysoké/nízké teploty či jejich kolísání, mohou ovlivnit výkon a přesnost senzorů. Také vystavení chytrých obojků vnějším vlivům, jako je déšť, prach a vlhkost, může v průběhu času snížit výkon senzorů, a to i když byl obojek vyvíjen, aby byl vůči těmto vlivům co nejodolnější.

Nemusí být u toho

Přenos dat v reálném čase umožňuje dálkové monitorování a snižuje potřebu fyzické přítomnosti osob odpovědných za péči o zvířata. Zároveň zvyšuje přesnost a spolehlivost informací o stavu zvířat. S pokračujícím výzkumem a vývojem si lze představit budoucnost, v níž se precizní přístup k produkci stane normou a povede ke zdravějším a šťastnějším zvířatům, udržitelnému a stabilnímu zemědělství.

S využitím zahraničních materiálů Ing. Anna Mikšovský Marcinková

Podrobněji v NCH4/2026.*