Проект Pheno3D переходит в фазу полевого тестирования в 2026 году. Конкретно, он нацелен на автоматизацию сбора данных о живом весе и экстерьере телят с помощью 3D-сканера и искусственного интеллекта.
От прототипа к полевому тестированию
Проект Pheno3D был запущен в 2020 году сетью Bovins Croissance (Eliance), Институтом животноводства (Idele) и ассоциацией Races de France. При этом разработка прошла несколько этапов. Теперь, в 2026 году, начинается решающая стадия, испытания в реальных фермерских условиях.
В апреле 2022 года был представлен первый прототип устройства. В результате уже к концу года его валидировали, а в 2023-м технология вошла в промышленную фазу. Следовательно, столь стремительная траектория отражает высокий запрос отрасли на автоматизацию рутинных операций.
Как работает технология Pheno3D
Принцип работы Pheno3D основан на использовании 3D-сканера, разработанного французской компанией 3D Ouest. Животное проходит под портиком, оснащённым десятью камерами и датчиком движения. Затем камеры фиксируют изображения в процессе естественного перемещения телёнка. Далее специальное программное обеспечение реконструирует трёхмерную модель. После этого с помощью алгоритмов искусственного интеллекта вычисляется живой вес, развитие скелета и мышечной массы.
«Сканер всё больше напоминает финальную складскую версию, пригодную для рутинного использования на фермах. Результаты появляются на компьютере примерно через двадцать секунд после прохода телёнка», — поясняют Адриан Лебретон из Idele и Максенс Брюйас из Eliance. Они выступили на Днях инноваций Eliance в ноябре 2025 года.
Точность, сравнимая с опытными экспертами-бонитёрами
Первые испытания на породе шароле дали обнадёживающие результаты. Так, искусственный интеллект предсказывает живой вес с ошибкой всего в 4% и повторяемостью 98%. Кроме того, оценки развития скелета и мускулатуры сопоставимы с данными трёх лучших бонитёров Франции. По некоторым параметрам они даже превзошли экспертов.
Прежде всего, целевая аудитория проекта — телята мясных пород в возрасте до 12 месяцев на момент отъёма. Далее модель планируется расширить на все десять пород французской программы контроля продуктивности. Среди них: шароле, лимузин, блонд-д’Акитен, обрак, салерс, партенез, руж-де-Пре, базас, гасконь и беарнез.
Качество изображений было значительно улучшено за счёт обновлённого оборудования и алгоритмов обработки. В результате для каждой породы собирается собственный массив данных. На нём обучается нейросеть, что позволяет учитывать морфологические особенности конкретной генетической линии.
Полевые испытания в регионе Крёз
В 2025 году технологию уже опробовали в двух хозяйствах недалеко от города Ла-Сутеррен в департаменте Крёз. Фермеры региона славятся разведением лимузинов и шароле. Они предоставили свои стада для тестовых замеров. Таким образом, каждое животное проходило под портиком. Сканер за несколько секунд выполнял полное 3D-сканирование.
Испытания прошли при поддержке местной сельскохозяйственной палаты. В настоящее время собранные данные используются для обучения моделей искусственного интеллекта. Это позволит повысить точность прогнозов по морфологическим признакам.
Оценка функциональных качеств, новый вызов для ИИ
Параллельно с доработкой основных алгоритмов команда проекта приступает к решению следующей задачи, автоматизированной оценке функциональных качеств животных. В частности, речь идёт о таких параметрах, как постановка конечностей, глубина груди и форма спины. Эти характеристики влияют на продуктивное долголетие.
«Мы находимся на стадии, когда для этого внедряются довольно оригинальные и инновационные методы», — отмечают разработчики. Детали этих методов пока не раскрываются. Однако ожидается, что они позволят ещё больше расширить функциональность устройства.
Почему это важно для мясного скотоводства
Традиционная бонитировка включает ручное взвешивание и визуальную оценку экстерьера. Она требует квалифицированных специалистов, отнимает много времени и субъективна. К тому же во многих регионах Франции не хватает сертифицированных бонитёров. Это затрудняет регулярный сбор данных и снижает точность селекционных оценок.
Внедрение Pheno3D решает проблему воспроизводимости измерений. Оно исключает человеческий фактор. Стандартизированная процедура гарантирует одинаковое качество данных независимо от местоположения фермы и квалификации персонала.
Примечательно, что аналогичные технологические решения тестируются и в других странах. Например, новозеландский стартап Scanabull разрабатывает систему 3D-взвешивания скота с помощью LiDAR-сенсора iPhone. Такие параллельные инициативы подтверждают глобальный тренд на автоматизацию фенотипирования.
Планы на 2026–2028 годы
Фаза тестирования, которая начинается в 2026 году, станет ключевым этапом. Разработчикам предстоит собрать обратную связь от фермеров и техников. Затем они выявят слабые места в логистике и алгоритмах и внедрят улучшения.
Параллельно идёт работа над созданием промышленной версии сканера. Эта версия будет адаптирована для массового производства и ежедневной эксплуатации. Таким образом, по текущим оценкам, широкое внедрение технологии может начаться в 2027–2028 годах.
В перспективе разработчики рассматривают возможность применения технологии для животных других возрастных групп. Кроме того, они изучают адаптацию для молочных пород и овец.
Резюме проекта Pheno3D
- Полное название: Phénotypage en 3 dimensions
- Страна: Франция
- Партнёры: Eliance (Bovins Croissance), Institut de l’Élevage (Idele), Races de France, 3D Ouest
- Запуск: 2020 год
- Первый прототип: апрель 2022 года
- Промышленная фаза: 2023 год
- Начало полевого тестирования: 2026 год
- Ожидаемое внедрение: 2027–2028 годы
- Целевые животные: телята мясных пород до 12 месяцев на отъёме
- Количество обслуживаемых пород: 10
- Точность прогноза веса: отклонение около 4%, повторяемость 98%
Источники
- Réussir Bovins Viande: Contrôle de performances en bovins viande : Pheno3D passe en phase de test en 2026
- Agri71: La révolution du pointage avec Phéno3D
- La France Agricole: L’intelligence artificielle pour automatiser le pointage des veaux
- En2Mots (первичная публикация — La Montagne): Pointage bovin par IA testé à La Souterraine
- MeatIndustry PRO: AI и 3D-взвешивание скота: Scanabull привлек $1,1 млн
