Ostatnie dziesięciolecia przyniosły nam bardzo szybki postęp w wielu dziedzinach, również w całej branży cyfrowej. Coraz częściej mówimy o udziale sztucznej inteligencji w naszym życiu, a jednocześnie wielu z nas nawet nie zauważa obecności tego typu technologii w naszej codzienności.
Skupiając się jednak na pozytywnym aspekcie tego zjawiska i jego zastosowaniu w dziedzinie, w której ja pracuję, chciałabym podzielić się z Państwem kilkoma przykładami z naszego genetycznego podwórka.
Topigs Norsvin rutynowo korzysta z nowoczesnych metod i wykorzystuje sztuczną inteligencję w swoich codziennych pracach hodowlanych.
Podchodząc w sposób bardziej szczegółowy do stosowania technik sztucznej inteligencji oraz maszynowego uczenia w pracach hodowlanych – największy potencjał widzimy w analizie fenotypowej, czyli ocenie całego zespołu cech organizmu. AI może zrewolucjonizować procesy fenotypowania świń. Technologie sztucznej inteligencji zwiększają dokładność, wydajność i skalowalność tych procesów.
Obszary, w których Topigs Norsvin wykorzystuje AI włączając ją do całego procesu prowadzenia programów hodowlanych, to m.in.:
1. Automatyczne obrazowanie i wykrywanie poszukiwanych lub wskazanych cech: w obiektach dla świń instaluje się kamery i czujniki wykorzystujące sztuczną inteligencję w celu przechwytywania obrazów i danych związanych z różnymi cechami fenotypowymi. Cechy te mogą obejmować wymiary ciała, kolor sierści, postawę, zachowanie i inne cechy rozpoznawalne wizualnie. Algorytmy AI mogą następnie analizować te obrazy, aby dokładnie określić ilościowo i zarejestrować cechy poszczególnych świń lub całych grup.
2. Analiza behawioralna: sztuczna inteligencja może analizować materiał wideo w celu monitorowania i interpretowania zachowania świń. Potrafi zidentyfikować wzorce ruchu, interakcje społeczne, zachowania żywieniowe i inne, które mogą wskazywać na stan zdrowia, stres lub schorzenia. Informacje te mogą pomóc w ocenie dobrostanu świń i wczesnym identyfikowaniu potencjalnych problemów.
3. Analiza motoryki: sztuczna inteligencja może analizować dane wideo lub informacje z czujników, aby ocenić chód i lokomocję świni. Analiza chodu może dostarczyć informacji na temat kulawizny lub problemów z poruszaniem się, pomagając hodowcom i lekarzom weterynarii w wykrywaniu problemów zdrowotnych i podejmowaniu świadomych decyzji dotyczących leczenia.
4. Monitorowanie spożycia paszy: systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą śledzić i analizować wzorce spożycia paszy przez świnie. Monitorując indywidualne zachowania, sztuczna inteligencja może pomóc zoptymalizować żywienie i wykryć anomalie wskazujące na problemy zdrowotne lub nieefektywność wykorzystania paszy.
5. Monitorowanie stanu zdrowia w czasie rzeczywistym: sztuczna inteligencja może integrować dane z różnych źródeł, takich jak czujniki temperatury, wagi i systemy bezpieczeństwa biologicznego, aby zapewnić monitorowanie stanu zdrowia w czasie rzeczywistym. Nieprawidłowości lub odchylenia od normalnego zachowania lub parametrów fizjologicznych mogą wywołać alerty umożliwiające wczesną interwencję.
6. Wykrywanie chorób: sztuczna inteligencja może pomóc wykryć wczesne oznaki chorób na podstawie zmian fenotypowych, które mogą nie być łatwo zauważalne gołym okiem. Analizując wzorce zachowań świń, temperaturę ciała i inne istotne wskaźniki, systemy AI mogą ostrzegać o potencjalnych zagrożeniach dla zdrowia.
7. Ocena jakości: sztuczną inteligencję można wykorzystać poprzez analizę obrazu do oceny atrybutów jakości mięsa, takich jak marmurkowatość, kolor i zawartość tłuszczu. Może to pomóc w zapewnieniu, że produkty mięsne spełniają pożądane standardy jakości.
8. Integracja danych i wspomaganie decyzji: AI może integrować dane fenotypowe z innymi informacjami, takimi jak dane genetyczne i środowiskowe, aby zapewnić kompleksowy wgląd w decyzje dotyczące hodowli i zarządzania. Może to prowadzić do bardziej świadomego wyboru zwierząt w pracach hodowlanych i ulepszonych praktyk produkcyjnych.
9. Zdalne monitorowanie: technologie wykorzystujące sztuczną inteligencję mogą umożliwić rolnikom i badaczom zdalne monitorowanie cech fenotypowych i zachowań zwierząt. Jest to szczególnie przydatne w przypadku badań i analiz prowadzonych na dużą skalę lub obiektów badawczych, gdzie ciągłe monitorowanie może stanowić wyzwanie.
10. Analiza danych i rozpoznawanie wzorców: sztuczna inteligencja może przetwarzać duże ilości danych fenotypowych i identyfikować subtelne wzorce lub korelacje, które nie zawsze są oczywiste dla ludzkich obserwatorów. Może to prowadzić do głębszego wglądu w cechy i zachowania świń.
Ogólnie rzecz biorąc, fenotypowanie i selekcja świń oparte na sztucznej inteligencji mają potencjał poprawy dobrostanu zwierząt, wydajności produkcji i mogą przyczynić się do lepszych praktyk zarządzania w hodowli trzody chlewnej.
Warto też nadmienić, że chociaż sztuczna inteligencja może znacznie ulepszyć prace hodowlane i genetyczne, należy ją stosować w połączeniu z wiedzą ekspercką i stałym nadzorem człowieka. Algorytmy sztucznej inteligencji są tak dobre, jak dane, na których się opierają i które są dla nich podstawą uczenia się, a interpretacja wyników nadal wymaga wiedzy i doświadczenia eksperckiego.
Dla Topigs Norsvin ważne jest, aby pracować z ogromnymi ilościami danych. Tylko takie podejście pozawala na uzyskiwanie obiektywnych danych.
Dzięki technikom i metodom sztucznej inteligencji, które coraz częściej są wykorzystywane jako stałe narzędzie pracy hodowlanej, możemy zwiększać efektowność tych prac oraz liczyć na coraz szybszy i nieobarczony błędami postęp hodowlany.
Podsumowując – praca hodowlana to nic innego, jak poszukiwanie relacji pomiędzy osobnikami danej populacji i taki ich dobór, aby potomstwo odpowiadało trendom, oczekiwaniom i dawało stałą poprawę wyników ekonomicznych. Skuteczność prac hodowlanych firmy genetycznej – takiej jak Topigs Norsvin – jest w dużej mierze uzależniona od wielkości i różnorodności bazy danych, dokładności informacji, które ta baza zawiera oraz tempa analizy. Opisywane tu techniki i innowacje technologiczne, włączając w to technologie ogólnie nazywane sztuczną inteligencją, są obecne i pomocne na wszystkich etapach pracy hodowlanej. Pozwalają na zbieranie, a potem analizę dużo większych ilości danych wspomagając badaczy – genetyków w ich pracy. Wdrażane przez nas programy badawcze niebawem mogą stać się rutynowym działaniem i jeszcze bardziej wzmocnić, przyspieszyć postęp genetyczny oraz prowadzić całą branżę w pożądanym kierunku.
W tym obszarze mieści się również – tak bliska Czytelnikom magazynu „Rzeźnik polski” tematyka jakości mięsa i tuszy, która dla nas jest również bardzo istotna. Analizując trendy wiemy, jak ważnym elementem jest właśnie ocena konsumencka i cele wyznaczone przez klientów półek rzeźnickich w sklepach. Tu również w pracach hodowlanych bardzo wspiera nas sztuczna inteligencja. Dzięki niej możemy szybko i skutecznie poprawiać cechy takie jak kolor mięsa, wyciek, udział głównych wyrębów i wiele innych – istotnych dla ubojni i przetwórstwa mięsa. Myślę, że najbliższe lata przyniosą wiele nowych zastosowań AI, a stałe zwiększanie mocy przeliczeniowych oraz udoskonalanie narzędzi badawczych przyspieszy ten proces jeszcze bardziej.
Maria Herwart
Dyrektor krajowy
Topigs Norsvin Polska
