01
Компьютерное зрение
Анализ видеопотока с камер: хромота, поведение, подвижность, состояние животного, аномальные сценарии и события вокруг производственного контура.
Enterprise intelligence for dairy farms
ИИ, который не просто считает события, а ведёт ферму к новому уровню управления.
ВЕТАИ превращает видео, производственные сигналы, ветеринарные данные и интеграции в единый объяснимый AI-контур. Не красивый демо-слой поверх фермы, а рабочую систему, которая видит риски раньше человека, подсказывает действия и готова к enterprise-внедрению.
CV + события
Распознавание состояния животных и производственных отклонений в реальном времени.
Explainable AI
Каждое решение опирается на видимые сигналы, контекст фермы и проверяемые данные.
Enterprise-ready
Интеграции, роли, интерфейсы и логика внедрения под контур реального хозяйства.
AI Vision online
Раннее выявление аномалий, поведения и состояний
Decision layer
Сигнал → контекст → рекомендация → действие
Data fusion
Видео + AfiMilk + кормление + история животного
AI Core
Как устроен AI-контур ВЕТАИ
Мы строим систему не вокруг одного алгоритма, а вокруг цифровой модели фермы, где искусственный интеллект видит, сравнивает, объясняет и помогает принять решение вовремя.
02
Мультимодальное объединение данных
Видео дополняется данными по надою, кормлению, маститу, кетозу, группам, историям животных и инженерной телеметрией — ИИ получает реальный контекст, а не оторванный сигнал.
03
Explainable decision layer
Платформа не просто показывает “тревогу”, а объясняет, почему она возникла, насколько она критична и какое действие нужно сделать руководителю, ветеринару или оператору.
Now shipping
Уже сейчас ВЕТАИ похож не на эксперимент, а на продуктовую систему управления
Страница нужна не ради футуризма. Она показывает, что AI-направление ВЕТАИ уже приземлено в интерфейс, логику модулей, историю внедрения и реальные сигналы для команды фермы.
AI уже встроен в продуктовую архитектуру и связан с управленческими дашбордами, тревогами и историями по животным.
Связка с Afimilk, DTM, учётными и кормовыми сценариями готовит платформу к полноценному промышленному внедрению.
Разные интерфейсы и сигналы для собственника, управляющего, ветеринара и команды на площадке.
ТГУ, СПбГУВМ, пилоты и акселерационные треки усиливают не только имидж, но и качество самого AI-контура.
Future horizon
Куда развивается ВЕТАИ как AI-платформа
Следующий шаг — не просто больше детекций, а переход к системе, которая понимает контекст фермы, прогнозирует экономический эффект и становится цифровым мозгом предприятия.
AI-детекция и управленческие сигналы
Видеоаналитика, тревоги, дашборды, роли, история животных и базовая интеграционная логика уже работают как единый слой принятия решений.
- раннее выявление отклонений по видео;
- события по здоровью и продуктивности;
- дашборды и ежедневный контроль фермы.
Мультимодальный ко-пилот фермы
ИИ будет объединять видео, историю животного, кормление, доение и производственные сценарии, чтобы подсказывать приоритеты и действия по ферме в ежедневном режиме.
- приоритизация тревог по риску и влиянию;
- предиктивная диагностика по совокупности сигналов;
- умные рекомендации для руководителя и ветслужбы.
Операционная AI-OS для молочной фермы
ВЕТАИ станет платформой, которая управляет не отдельными карточками, а всей логикой эффективности, биобезопасности, воспроизводства и качества решений на предприятии.
- enterprise-модель внедрения на сеть хозяйств;
- сравнение площадок и поиск скрытых потерь;
- цифровой контур управления 24/7 без слепых зон.
AI Observatory
ИИ наблюдает за фермой сверху и собирает поведенческий портрет каждой коровы
Это уже не просто карточка со статусом. ВЕТАИ видит, сколько животное стояло, лежало, подходило к корму, как менялась активность в течение суток и где возникает отклонение от нормы ещё до клинических симптомов.
AI state observer
Behavior
Стояла 7ч 42м
Активность в пределах нормы, уверенная мобильность
Rest
Лежала 3ч 18м
Паттерн отдыха короче эталона группы на 14%
Feeding
Кормление 2ч 54м
Количество подходов стабильное, темп снижался после полудня
AI insight
Риск низкий
Отклонение найдено в ритме отдыха, нужен повторный контроль
Одна камера превращается в слой цифрового наблюдения
Система сверху видит суточную динамику поведения и собирает объяснимый контекст: активность, отдых, подходы к корму, повторяемость маршрутов, отклонения от группы и ранние сигналы стресса или заболевания.
Стояла
07:42
Лежала
03:18
Ела
02:54
Жвачка / ритм
08:11
Зачем это нужно руководителю и ветслужбе
- ИИ перестаёт быть абстракцией и показывает конкретное поведение животного во времени.
- Отклонения читаются через понятные метрики: стояла, лежала, ела, двигалась, повторяла маршрут, выпадала из нормы группы.
- Это создаёт новый уровень ранней диагностики, где решение принимается до падения удоя и до явной клиники.
Управленческий слой
Сводная картина по животным, рискам, производственным метрикам и точкам внимания без ручной сборки данных.
Health context
Проблемные животные, тревоги, фильтры, история и действия по отклонениям в одном клиническом контуре.
Explainable reporting
От сигналов ИИ к проверяемым показателям, отчётам и управленческим выводам для enterprise-внедрения.
Signal layer
Русская научная мысль сильна там, где соединяются наблюдение, работа с природой и взгляд в будущее.
Поэтому внизу оставил не абстрактные лозунги, а три русские цитаты, которые очень точно совпадают с философией ВЕТАИ: видеть раньше, понимать глубже и строить то, что завтра станет отраслевым стандартом.
“
Невозможное сегодня станет возможным завтра.
Для ВЕТАИ это почти прямое описание продукта: то, что вчера выглядело как экспериментальный AI-контур, завтра становится рабочей инфраструктурой молочной фермы.
AI
Наблюдательность, наблюдательность и наблюдательность.
Это идеальная формула для AI-наблюдения на ферме: сначала научиться видеть сигнал, затем отличать отклонение от нормы, а потом превращать наблюдение в точное решение.
↗
Мы не можем ждать милостей от природы. Взять их у неё — наша задача.
Для агро‑AI это звучит особенно сильно: не ждать, пока проблема проявится поздно, а работать с биологией, данными и средой так, чтобы опережать потери и улучшать результат.