Bir önceki makalemizde topallığın bedelini, topallık ve ayak problemlerinin arkasındaki nedenleri ve bunların nasıl önlenebileceğini ele almıştık. Buna rağmen alınan önlemler bazen yeterli olmayabilir ve bazı ineklerde topallık görülmeye devam edebilir.
Cow health
Topallık, daha düşük süt üretimine, doğurganlığın azalmasına ve bazen erken ayırmaya kadar yol açabilir. Bir topallık vakasının ortalama 93 Euroya mal olacağı tahmin ediliyor, bu nedenle olayı mümkün olduğunca erken tespit etmek son derece önemlidir.
Topallık, ineklerin yürüme, beslenme, yatma, sosyal davranışları ve süt verimi gibi etmenleri doğrudan etkiler. Gözlemlenen bu değişiklikler sayesinde topallık kolay bir şekilde tespit edilebilir. Otomatik topallık tespit mekanizmaları, doğrudan ve dolaylı yaklaşımların kullanımını içerir. Dolaylı yaklaşımlarda, süt verileri analiz edilir ve performans göstergeleri seviyelendirilmezse bir alarm verir. Bu yaklaşımın ana dezavantajı, süt üretimi düştüğünde topallığı tespit etmesidir. Bunun da iki sonucu vardır: birincisi, sinyal oldukça geç gelir; ve ikinci olarak, mastitis veya başka herhangi bir hastalık da düşük süt üretiminin nedeni olabileceğinden sinyal çok spesifik değildir.
Doğrudan yaklaşımlar, pedometreler veya ivmeölçerler gibi vücut sensörlerini veya kamera gibi uzak sensörleri kullanmayı içerir. Vücut sensörleri genellikle gün içindeki adım sayısını sayarak ineğin hareketliliğini ölçer. Ya da daha gelişmiş sensörler, ineğin yürüme, yatma, beslenme gibi aktivitelerini analiz ederler. Bu faaliyetler normal aralıkta olmadığında, sistem alarm verir. Bununla birlikte, vücut sensörleri yüksek bakım gerektirdiklerinden ve sensörlerin maliyeti büyük sürülerde yüksek olduğundan ötürü nadiren kullanılır.
Çok az bakım gerektirdikleri ve nispeten daha az maliyetli oldukları için kameralar inekleri izlemek için iyi adaylardır. Kameralarla ineklerin yürüyüşü analiz edilebilir. Süt sağım robotundan çıkan inekleri kayda alarak, özel algoritmalar sayesinde kavisli sırtlar veya düzensiz adımlar gibi anormallikler tespit edilebilir. Fikir pratikte kulağa hoş geliyorsa da, bu tür algoritmalar topallığın erken başlangıcını belirlemek için hala geliştirilme aşamasındadır ve şimdiye kadar yalnızca en bariz vakaları güvenilir bir şekilde tespit edebilmiştir.
Yapay zekanın gelişmesiyle birlikte bilim adamları, ineklerin hareketlerini videolarda izlemek ve oyun endüstrisine benzer şekilde otomatik olarak analiz etmek için yeni algoritmalar araştırıyorlar. Gelecekte çiftlikler, hangi ineğin ne zaman topallık belirtileri gösterdiğini söyleyen ve acil önlem almalarını sağlayan kameralar ve yazılımlarla donatılabilir. Topallığı otomatik olarak tespit edebilmek için yolumuz hala uzun, ancak önümüzdeki yıllarda yeni atılımlar görmeyi umuyoruz.
O zamana kadar erken tespit ve önleme, çiftliğinizdeki topallık prevalansını azaltmanın en iyi yolu olmaya devam edecektir. Önceki makalemizde belirttiğimiz gibi önleyici tedbirler arasında, bunlarla sınırlı olmamak üzere, yeterli iz mineralleri içeren dengeli bir diyet (örn. Biyotin), düzenli tırnak kesimi, günlük ayak temizliği ve dezenfekte edilmesi yer alır.
