英语轻松读发新版了,欢迎下载、更新

家禽中的福利,智能农业和人工智能 - 家禽世界

2025-01-31 10:26:09 英文原文

作者:Tony Mcdougal

The ability to provide information about current welfare state and predict problems and give farm staff early warnings of potential welfare issues is based on the ability of machines to learn from large amounts of historical data. Photo: Canva
提供有关当前福利国家并预测问题并向农场工作人员提前警告的潜在福利问题的信息的能力是基于机器从大量历史数据中学习的能力。照片:帆布

聪明的农业,包括人工智能(AI)的应用,有可能在许多方面改善农场动物福利,但实际上实现这一目标取决于许多外部因素。

英国生物学家兼伦理学教授牛津大学玛丽安·道金斯(Marian Dawkins)表示,要实现其能够改善动物生活的承诺,需要满足3种条件。这些都是:

  • 公共和农业产业都必须确保自动化福利措施可以捕捉善良的含义。
  • 有科学的证据表明,该技术部署在商业农场时会真正改善动物福利。
  • 有明显的财务,环境和其他福利以及福利,因此行业在商业上都值得。 

道金斯说,智能或精确农业是一个笼统的术语,涵盖了在农业中使用计算机的一系列不同技术,可以在3个标题下进行考虑,即:

  • 使用个人或小组级别的传感器提供有关生产,福利,健康和疾病结果以及环境变量的信息,替换或补充审计师,兽医或农场工作人员目前进行的测量。
  • 了解农场内部和农场之间的疾病的动态传播,并收集有关实现最佳健康和生产成果的最佳实践的证据。
  • 从管理决策到群体或单个动物级别的决策,使用基于计算机的决策和有针对性的干预措施。 

她认为,技术有可能优化动物的生活条件,节省人工成本,在早期阶段发现和治疗疾病,最大程度地减少废物并导致农场收入更高。适当地实施,可能会导致动物福利的真正改善,从而导致动物具有更健康的环境和新的机会来实践对它们重要的行为。

但是,道金斯警告说,如果完全依赖机器来控制农业系统,精确的耕作可能会导致不安全的行动。如果人类不认识人工智能中的固有局限性,也是如此。诸如机器学习使用通用学习算法之类的技术以在大型数据集中找到模式,但是如果数据集由偏见或异源数据组成,则结果将产生误导。

身体健康

道金斯(Dawkins)在她的论文中说,智能农业系统可以实现与五个自由/五个领域相同的福利目标,但比目前正在使用的更为主观的,更有效的劳动密集型方法更有效,客观性和更大的生物安全性。对硬压力的生产商有吸引力。

现在可以使用各种传感器,包括视觉成像,热成像以及加速度计的声音和运动数据,可用于检测农场动物疾病或损伤的迹象。

并且可以通过在视觉上识别相机数据中的单个动物,在每种动物的内部或在每种动物内部进行标签,跟踪器或测量设备,从而监测单个动物的健康。例如,对绵羊疼痛的面部表情的图像分析已被用来发出诸如脚部腐烂和乳腺炎等疾病的预警,在疾病扩散到羊群的其余部分之前,可以进行单个治疗。

识别生病或受伤的鸟类

数字成像技术还可以用于分析表明病假或受伤的鸟类的不同姿势,或者通过其身体振荡,步长频率和步长的异常来挑选la脚肉鸡。

在数千只动物分成大群的地方,这种能力可能会导致重大福利的改善。例如,由于对羊群进行评估和整体对待,因此目前很难对肉鸡的个人认识。饲料,疫苗接种,药物,饮酒者身高,照明和其他因素未针对每只鸟进行调整,而是根据羊群的平均需求确定,而福利结果(如步行能力和腿部缺陷)据报道是总组的百分比。

通过技术可以极大地改善此类鸡的福利,使农民能够识别受伤的鸟类并单独治疗它们,或者被警告到房屋的特定区域,这些地区可能会开始窒息或过度拥挤。

羊群不会被视为一个单一的统一区块,而是许多人,经历了不同的条件并具有不同的福利成果,从而使对单个鸟类的福利更加专注于目前的可能性。

使用视觉图像,可以自动从羊群运动中的异常中自动检测到高水平的腿部损伤和la行的肉鸡,甚至在人眼中显而易见。

动物的心理健康

动物心理健康的想法得到了动物福利科学的最新发展之一,即使用情感状态框架的想法。智能农业可以通过两种方式在这一领域做出贡献:帮助确定哪些情况会导致积极或负面的情感状态,并破译不同状态中动物的肢体语言和生理症状。

传统上,此类研究是通过直接观察或对视频记录分析进行的,但是新技术开辟了分析有关动物如何花费时间的更大数据集的可能性。通过AI和其他基于计算机的分析在原本笨拙的数据中找到模式可能变得很重要。

道金斯补充说,在某些情况下,众所周知,良好和差的心理健康福利之间存在可检测到的差异。家里小鸡在温暖,喂饱,其他小鸡或母亲的温暖时给予柔软的twwitters,而当他们冷,饥饿或孤立时,他们会发出巨大的耳朵splat乱的呼叫。

AI学习

提供有关当前福利国家并预测问题并向农场工作人员提前警告的潜在福利问题的信息的能力是基于机器从大量历史数据中学习的能力。如果数据从工作的商业农场工作好,它应该能够评估在肉鸡农场中增加栖息地或其他环境增强的改善。但是它需要有关未安装此类富集的农场的健康和福利成果的数据,以确保它提供有用的信息。

道金斯说,目前围绕数据机密性存在一个问题,生产商可能不愿意与其他竞争对手公司分享自己的农场信息,除非他们能看到积极的优势。第二个问题是数据质量和用于分析的方法。一条路线 - 不受限制的人工智能(AI)路线 - 无论是如何收集数据还是诸如Hockburn的术语的确切定义,都将依靠AI访问所有可用的动物健康农场记录。在鸟类和活动中,所有记录是否包含相同的变量范围。

财务利益

只有在有令人信服的证据表明它在财务上值得的证据时,才适合新技术的投资,包括动物福利的准备。因此,对于农民采用聪明的农业方法,在动物福利是唯一的收益的情况下,不太可能发生。

但是,尽管食品公司和消费者可以利用压力,但动物福利的改善通常可以与其他福利有关,道金斯说,死亡率较低,淘汰和降级,浪费较小,供给转化率较低。科学家表明,与使用常规方法相比,与农民相比,肉鸡的较高福利标准的死亡率较低,使用的抗生素较少。但是,最近的报告欧盟国家的家禽生产商和家禽贸易协会认为这种福利的改善可能会使每公斤的家禽肉产生的额外成本超过37%,从而提高了鸡的价格。

因此,关键信息是,不可能使用商业生产商使用改善动物福利的技术投资,除非可以证明它可以给予投资回报率并满足其他要求,例如较低的环境影响和更大的食品安全。

每当改善福利成本的钱时,就必须付款。弄清楚谁和多少要求富有想象力的业务模型,这些模型将决定旨在衡量和改善动物福利的技术是否可以用于商业农场。

加入31,000多个订户

订阅我们的新闻通讯,以保持有关家禽领域中所有需要了解的内容的最新信息,每周三次。

*“指示所需的字段

关于《家禽中的福利,智能农业和人工智能 - 家禽世界》的评论


暂无评论

发表评论

摘要

利用AI的智能农业有可能增强农场动物福利,但取决于外部因素,例如公共和行业接受自动措施,福利的科学证据和经济激励措施。英国生物学家玛丽安·道金斯(Marian Dawkins)概述了技术成功的条件:明确的福利衡量,可靠的健康改善以及其他经济优势。技术包括用于监测,疾病扩散分析和基于计算机的决策的传感器。尽管有望优化生活条件和节省成本,但依靠机器而不理解其局限性可能是不安全的。自动检测疾病和单个动物跟踪会导致重大福利改善。还通过对情感状态的AI分析来解决动物的心理健康。对这种技术的投资必须表现出金融可行性,而不仅仅是福利收益才能在商业上采用。