Результатом проекта будет являться экспертная система на базе алгоритмов машинного обучения для подбора рационов питания на основе натуральных и коммерческих кормов, использующая алгоритмы машинного обучения.

Старатап направлен на решение проблем нехватки квалифицированных кадров в области диетологии, ветеринарной медицины.

Предполагается использование клиент-серверной технологии для экспертной системы алгоритмов машинного обучения для ядра экспертной системы.
В качестве основных алгоритмов машинного обучения предполагается использование деревьев решений, алгоритмов обработки естественного языка с помощью нейронных сетей, а также генеративно-состязательных нейронных сетей для создания рекомендаций владельцам животных.

Экспертная система будет состоять из двух модулей:
1) модуля подбора рациона питания для здоровых животных;
2) модуль подбора рациона питания больных животных.

Каждый из модулей обладает системой для работы врача диетолога, а так же приложения для владельцев животного с возможность ведения дневника оперативного контроля за пищевым поведением питомца, данные из которого используются экспертной системой для динамического индивидуального перестроения рациона питания, сбора статистической информации для ветеринарного врача и диетолога, а так же до обучения алгоритмов экспертной системы на новых данных.

Качественные характеристики
Модуль подбора рациона питания для здоровых животных анализирует видовые, породные, половозрастные особенности животного, предпочтения в выборе типа питания (натурального или коммерческого типа кормов); способен динамически изменять рацион питания в зависимости от изменения поведения животного, возникновения аллергии на те или иные продукты питания.

Количественные характеристики
Для модуля подбора рациона питания здоровых животных предполагается использование более 20 входных параметров, среди которых видовая принадлежность животного, возраст, пол, (кастрированное или стерилизованное животное), масса тела, порода, опросник для владельца по пищевому поведению и общему состоянию организма животного, предпочитаемый тип рациона (натуральный или коммерческий корм), статус вакцинации и т. д.
Для модуля подбора рациона питания больных животных предполагается использование деления заболеваний на пищеварительные подсистемы и создание опросников по каждой подсистеме, всего более 300 параметров.

Актуальность данной разработки обусловлена тем, что существующие программы составления рациона не предоставляют возможность динамического подбора рациона питания животных, а также отслеживания и поддержки принятия решения по рациону питания каждого наблюдаемого у ветеринарного врача-диетолога животного, что поможет усовершенствовать процесс сопровождения пациента, провести профилактику возникновения заболеваний, в том числе и породно-обусловленных.

Данные технологии востребованы, прежде всего, из-за острой нехватки кадров в области ветеринарной медицины, особенно в области диетологии. Данное направление позволяет увеличить качество и объем оказания услуг в ветеринарных клиника и крупных ветеринарных центрах.

На практике технология может быть использована в ветеринарных клиниках, так как она полностью ориентирована на взаимодействие ветеринарного врача диетолога животного и его владельца.