Kesejahteraan hewan dan kecerdasan buatan: kombinasi dari perunggasan masa kini atau masa depan?

Oleh karena itu, penggunaan indikator kesejahteraan hewan yang objektif dan praktis direkomendasikan sebagai praktik rutin.

• Berdasarkan hewan: Ini adalah indikator yang dievaluasi langsung pada hewan dan mencakup perubahan fisiologis dan perilaku serta beberapa indikator kesehatan hewan lainnya.
• Berdasarkan sumber daya: Meliputi pengamatan langsung terhadap fasilitas dan operasi yang terkait dengan perawatan dan penanganan hewan.
• Berdasarkan manajemen: Meliputi tinjauan dokumenter tentang prosedur dan catatan kesehatan dan perawatan hewan.

Ada rekomendasi tentang kriteria yang akan dievaluasi dalam setiap indikator ini, tetapi mungkin ada perbedaan nasional dan internasional, serta perbedaan antara standar nasional dan swasta.

WOAH mendorong standar swasta untuk mengembangkan mekanisme transparansi dan bekerja menuju harmonisasi antara standar publik dan swasta.

PRINSIP PROGRAM KESEJAHTERAAN HEWAN

Secara umum, program kesejahteraan hewan harus diatur oleh prinsip-prinsip berikut dari Main et al (2014):

• Program manajemen kesejahteraan hewan yang dinamis: Program harus proaktif dan mampu mendorong peningkatan berkelanjutan.
• Standar progresif: Standar setidaknya harus memenuhi persyaratan minimum yang ditetapkan oleh undang-undang dan mencari program sertifikasi yang relevan selain mendorong area untuk peningkatan.
• Memiliki pedoman evaluasi yang telah ditetapkan sebelumnya dan mendorong perubahan perilaku: Penting untuk menetapkan prioritas dan masalah kesejahteraan hewan terlebih dahulu, serta mendorong minat peserta program untuk menghasilkan perubahan.
• Program harus menawarkan saran teknis, serta memiliki kriteria yang diizinkan atau tidak diizinkan dalam evaluasi.
• Partisipasi evaluasi eksternal: Melalui program berbasis bukti, evaluasi dapat dikembangkan dan peninjau (inspektur atau auditor eksternal) dapat diundang untuk berpartisipasi.

KESEJAHTERAAN UNGGAS DAN KECERDASAN BUATAN

Peternakan unggas modern telah dicirikan oleh pencarian berkelanjutan untuk mengoptimalkan sumber daya guna mencapai efisiensi produksi, memastikan perkembangan unggas yang optimal, dan meminimalkan kematian.

Hal ini dimungkinkan berkat upaya berbagai teknologi dan pengembangan multidisiplin.

• Oleh karena itu, penyertaan konsep seperti “precision livestock” tidak asing lagi bagi peternakan unggas, karena berfokus pada pemantauan otomatis konsumsi dan perilaku hewan serta analisis informasi menggunakan alat kecerdasan buatan seperti machine learning atau deep learning.

PRODUKSI DAN INDUSTRI TERNAK 4.0

Pandangan holistik tentang penangkapan informasi dan analisis otomatis untuk pengambilan keputusan dalam produksi ternak memiliki peran penting dalam revolusi industri keempat atau disebut juga Industri 4.0.

Transformasi digital ini mencakup perangkat seperti:

• Machine learning yang terdiri dari evaluasi linier informasi mulai dari penangkapan informasi, pemrosesannya, dan penyajian hasil.
• Namun, ada perangkat yang lebih kompleks seperti deep learning yang menggunakan algoritma yang memungkinkan analisis informasi tersebut secara non-linier.

Dengan kata lain, mereka menggunakan metode klasifikasi dan regresi data yang mirip dengan pola pembelajaran dan analisis otak manusia. 

• Cakupan alat tersebut untuk penilaian kesejahteraan unggas masih harus dilihat, tetapi penelitian ilmiah saat ini berfokus pada penggunaan kecerdasan buatan (artificial intelligence) dalam indikator berbasis hewan dan sumber daya.

KELEBIHAN TEKNOLOGI BARU INI

• Keuntungan utama yang ditawarkan oleh teknologi ini untuk penilaian ternak adalah objektifitasnya dengan meminimalkan subjektivitas penilaian manusia. Saat ini, evaluasi kesejahteraan hewan sangat bergantung pada pengalaman dan pengetahuan evaluator.
• Keuntungan lainnya adalah noninvasif, karena pengumpulan informasi seperti gambar atau data dapat dianalisis dari jarak jauh. Hal ini merupakan keuntungan dalam hal biosekuriti dan stres atau perubahan perilaku burung di hadapan manusia.
• Analisis waktu nyata (real-time) berpotensi menjadi keuntungan lain, tetapi sangat bergantung pada peralatan yang digunakan.

PENGGUNAAN KECERDASAN BUATAN: INDIKATOR BERBASIS HEWAN

Okinda dan rekan-rekannya (2020) mengidentifikasi penelitian dengan penggunaan kecerdasan buatan dalam produksi unggas yang difokuskan pada indikator berbasis hewan seperti: 

• Penilaian pertambahan berat badan 
• Kepincangan dan masalah lokomotor 
• Identifikasi masalah kesehatan 
• Sistem pemantauan untuk perubahan gerakan dan perilaku 

Metodologi untuk melakukan analisis ini berbeda di antara penelitian. 

Penilaian pertambahan berat badan 

Secara umum, dalam kasus evaluasi pertambahan berat badan, gambar ayam diambil secara otomatis dan ayam diberi atau dikode bentuk geometris sesuai dengan ruang yang ditempati tubuhnya dalam kaitannya dengan lingkungan. 

Analisis tersebut terdiri dari mengevaluasi perubahan bentuk geometris atau tubuh hewan dalam kaitannya dengan lingkungan.

Secara teori, pemrosesan ini tampaknya mudah, tetapi bergantung pada beberapa faktor seperti jenis produksi dan pengambilan gambar:

• Di peternakan dengan unggas di lantai, seperti ayam pedaging, lebih mudah.
• Unggas di kandang ayam atau sangkar di mana lebih rumit untuk mengidentifikasi ternak secara terpisah.

Ada juga komplikasi praktis lainnya seperti efek pencahayaan pada kualitas gambar dan kesalahan estimasi saat kepadatan hewan berubah.

Analisis masalah lokomotor

Dalam kasus analisis masalah lokomotor, kecerdasan buatan memiliki kelebihan seperti otomatisasi evaluasi.

• Masalah lokomotor dalam produksi ayam dapat mempengaruhi antara 15-25% dari populasi dan sangat mempengaruhi kesejahteraan mereka dengan mencegah perkembangan perilaku yang diharapkan seperti makan dan minum.
• Metode konvensional untuk menilai kepincangan terdiri dari pemeriksaan visual terhadap gaya berjalan ayam dan penilaian pada skala 0 hingga 5, dengan 5 sebagai skor yang mencerminkan kesulitan terbesar dalam berjalan. Prosedur ini memerlukan pengalaman, waktu, dan dilakukan secara individual per ekor. 

Sementara penggunaan kecerdasan buatan memerlukan penempatan tanda atau isyarat visual pada kaki dan persendian sehingga dengan mengambil gambar atau video tanda-tanda ini dapat dikenali dan sistem dapat mengukur kecepatan, percepatan, dan derajat sudut.

• Ini memberikan analisis yang lebih objektif dan praktis tentang gaya berjalan ayam.

Penilaian masalah kesehatan

Penelitian dengan teknologi ini melaporkan identifikasi ayam yang bermasalah dengan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode konvensional, yang merupakan kemajuan dalam mendukung kesejahteraan hewan dengan mampu mengidentifikasi masalah kesehatan tepat waktu dan mengambil tindakan korektif dan pencegahan.

Namun, ada pula keterbatasan teknis dalam penggunaan alat-alat ini, karena diperlukan gambar posisi lateral ayam untuk mengevaluasi gaya berjalannya, sementara pengambilan gambar dari atas atau di atas ayam kurang invasif. 

• Demikian pula, penyelidikan ini dilakukan di lingkungan yang terkendali dan pergerakan ayam dibatasi sementara untuk memudahkan pengambilan informasi individu.

Penilaian masalah kesehatan telah dipelajari dengan berbagai pendekatan menggunakan kecerdasan buatan. 

• Contohnya termasuk penilaian stres kalori menggunakan gambar yang diambil dengan teknologi inframerah dan analisis selanjutnya dengan pembelajaran mesin.

Sistem pemantauan gerakan dan perubahan perilaku

Perubahan perilaku pada ayam yang mengalami proses infeksi dan bahkan perubahan warna dan viskositas kotoran juga telah dievaluasi sebagai indikator kesehatan, tetapi keterbatasan praktisnya mirip dengan yang disebutkan di atas.

PEMANFAATAN KECERDASAN BUATAN: BERDASARKAN INDIKATOR SUMBER DAYA

Penerapan kecerdasan buatan lainnya untuk penilaian kesejahteraan hewan berdasarkan indikator sumber daya adalah yang digunakan untuk mengukur perubahan suhu, kelembaban, dan kondisi lingkungan lainnya di peternakan unggas secara otomatis.

Tujuan penggunaannya adalah pengelolaan sumber daya yang lebih baik untuk memastikan perawatan unggas dan meminimalkan dampak lingkungan.

KESIMPULAN

Sebagai kesimpulan, penggunaan perangkat kecerdasan buatan memberikan beberapa solusi untuk tantangan saat ini dalam produksi unggas.

• Namun, penerapannya masih memiliki keterbatasan dan berorientasi pada sistem terintegrasi atau sistem dengan tingkat kemajuan teknologi tertentu.
• Namun demikian, ada manfaat bagi kesejahteraan unggas jika integrasinya ke dalam lokasi produksi tercapai.

Penting untuk disebutkan bahwa penggunaan teknologi ini tetap mengharuskan operator untuk membuat keputusan dan merupakan tanggung jawab produsen, dokter hewan, dan personel peternakan untuk menjaga perawatan dan kesejahteraan hewan.