สวัสดิภาพสัตว์และปัญญาประดิษฐ์: การผสมผสานของอุตสาหกรรมไก่ในปัจจุบันหรืออนาคต?

ด้วยเหตุนี้ การพัฒนาตัวชี้วัดสวัสดิภาพสัตว์ที่มีความเป็นกลางและปฏิบัติได้จริงจึงได้รับการแนะนำให้เป็นแนวทางปฏิบัติทั่วไป

• ตามประเภทของสัตว์:ประเมินโดยตรงบนตัวสัตว์ซึ่งรวมถึงการเปลี่ยนแปลงทางด้านสรีรวิทยาและพฤติกรรม อีกทั้งยังมีการพิจารณาตัวบ่งชี้ด้านสุขภาพที่เกี่ยวข้องกับสัตว์อื่นๆ
• ตามทรัพยากรที่ใช้: การสังเกตโดยตรงเกี่ยวกับสิ่งอำนวยความสะดวกและการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับการดูแลและการจัดการสัตว์
• ตามการจัดการ: การทบทวนเอกสารที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการดูแล รวมถึงบันทึกเกี่ยวกับสุขภาพและการดูแลสัตว์

มีข้อแนะนำเกี่ยวกับเกณฑ์ที่ควรใช้ในการประเมินภายใต้ตัวชี้วัดเหล่านี้ ซึ่งอาจมีความแตกต่างกันไปตามระดับชาติและนานาชาติ รวมถึงระหว่างมาตรฐานของรัฐบาลและมาตรฐานของภาคเอกชนด้วย

WOAH ส่งเสริมให้ภาคเอกชนพัฒนากลไกความโปร่งใส และทำงานในการประสานงานระหว่างมาตรฐานของภาครัฐและภาคเอกชน เพื่อให้เกิดความสอดคล้องและประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในกระบวนการทำงาน.

หลักการของโปรแกรมสวัสดิภาพสัตว์

โปรแกรมสวัสดิภาพสัตว์ควรได้รับการออกแบบตามหลักการที่สำคัญจาก Main et al. (2014) ซึ่งครอบคลุมแนวทางต่าง ๆ ดังนี้:

1. โปรแกรมการจัดการที่มีพลศาสตร์: โปรแกรมควรมีลักษณะการดำเนินงานเชิงรุก เพื่อส่งเสริมการพัฒนาและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง นั่นหมายความว่าควรมีการดำเนินการที่ไม่หยุดยั้งในการพัฒนาสวัสดิภาพของสัตว์
2. มาตรฐานที่ก้าวหน้า: มาตรฐานที่กำหนดควรเกินกว่าข้อกำหนดขั้นต่ำที่กฎหมายระบุไว้ โดยมุ่งเน้นการแสวงหาการรับรองที่เกี่ยวข้อง พร้อมทั้งส่งเสริมและสนับสนุนการพัฒนาพื้นที่ต่าง ๆ ที่สามารถปรับปรุงได้
3. แนวทางการประเมินที่ชัดเจน: การกำหนดลำดับความสำคัญและระบุปัญหาที่เกี่ยวกับสวัสดิภาพสัตว์ล่วงหน้าเป็นสิ่งสำคัญ โดยควรมีการส่งเสริมความสนใจของผู้เข้าร่วมโปรแกรม เพื่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่เป็นรูปธรรม

• การให้คำแนะนำทางเทคนิค: โปรแกรมต้องมีการจัดเตรียมคำแนะนำทางเทคนิคที่เกี่ยวข้อง ซึ่งรวมถึงการกำหนดเกณฑ์ที่ชัดเจนว่าสิ่งใดถือว่าอนุญาตและสิ่งใดถือว่าห้ามในการประเมิน

4. การมีส่วนร่วมในการประเมินจากภายนอก: การประเมินควรดำเนินการโดยการใช้ฐานข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุนจากหลักฐาน และควรมีผู้ตรวจสอบที่เป็นกลาง เช่น ผู้ตรวจสอบภายนอกหรือผู้สอบบัญชี เพื่อเข้ามามีส่วนร่วมในการประเมินและพัฒนากระบวนการ

สวัสดิภาพสัตว์ปีกและปัญญาประดิษฐ์

การเลี้ยงสัตว์ปีกในยุคปัจจุบันมีความโดดเด่นด้วยการมุ่งมั่นพัฒนาความสามารถในการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อเพิ่มผลผลิตให้สูงสุด พร้อมทั้งดูแลสุขภาพและการเจริญเติบโตของสัตว์ปีกอย่างดีที่สุด ทั้งนี้ยังเน้นการลดอัตราการตายให้น้อยที่สุด ซึ่งเป็นไปได้ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีในหลายด้านร่วมกับการทำงานที่เป็นเอกภาพในหลากหลายสาขาวิชา

• ด้วยเหตุนี้ แนวคิดอย่าง “การเกษตรแม่นยำ” (Precision Livestock Farming) จึงเป็นที่ยอมรับและเข้ากันได้ดีในวงการเลี้ยงสัตว์ปีก เนื่องจากมุ่งเน้นการตรวจสอบการบริโภคอาหารและพฤติกรรมของสัตว์อย่างอัตโนมัติ รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการฟาร์มสัตว์ปีกอย่างมากมาย

การผลิตสัตว์และอุตสาหกรรม 4.0

มุมมองที่เก็บข้อมูลและการวิเคราะห์อัตโนมัติเพื่อการตัดสินใจในกระบวนการผลิตสัตว์ ถือเป็นสิ่งสำคัญในยุคปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 หรือที่รู้จักกันในชื่อ อุตสาหกรรม 4.0

การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในด้านนี้รวมถึงเครื่องมือที่ก้าวหน้าหลายประเภท เช่น

• การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ซึ่งให้ความสำคัญกับการประเมินข้อมูลในรูปแบบเชิงเส้น ตั้งแต่การเก็บข้อมูล การประมวลผล จนถึงการนำเสนอผลลัพธ์ที่ชัดเจน
• อย่างไรก็ตาม ยังมีเครื่องมือที่มีความซับซ้อนมากขึ้น เช่น การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ซึ่งใช้อัลกอริธึมที่ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้ในลักษณะที่ไม่เป็นเชิงเส้น ทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ต่อการตัดสินใจในกระบวนการผลิตได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

กล่าวได้ว่าคล้ายกับวิธีการทำงานของสมองมนุษย์ เครื่องมือเหล่านี้ใช้กระบวนการจำแนกประเภทและการวิเคราะห์ข้อมูลในลักษณะที่เข้มข้นและแม่นยำ

• ขอบเขตการใช้งานเครื่องมือเหล่านี้ในการประเมินสวัสดิภาพสัตว์ปีกยังคงต้องมีการติดตามและตรวจสอบอย่างใกล้ชิด อย่างไรก็ตาม งานวิจัยในปัจจุบันได้มุ่งเน้นไปที่การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการวัดและระบุปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับสัตว์และทรัพยากรต่างๆ ทั้งนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความถูกต้องในการประเมินสวัสดิภาพของสัตว์ให้ดียิ่งขึ้น

ข้อได้เปรียบสำคัญที่เทคโนโลยีใหม่นำเสนอ

ข้อได้เปรียบสำคัญที่เทคโนโลยีใหม่นำเสนอในการประเมินสวัสดิภาพสัตว์คือ ความเป็นกลาง ซึ่งช่วยลดความลำเอียงในการตัดสินใจของมนุษย์ในกระบวนการประเมินในปัจจุบันที่ยังมีการพึ่งพาประสบการณ์และความรู้ของผู้ประเมินอยู่บ้าง

•  ปัจจุบัน การประเมินสวัสดิภาพสัตว์ยังคงขึ้นอยู่กับประสบการณ์และความรู้ของผู้ประเมิน

• อีกจุดเด่นที่ไม่ควรมองข้ามคือ การนำเสนอข้อมูลอย่างไม่บุกรุก โดยข้อมูล เช่น ภาพถ่ายหรือข้อมูลต่างๆ สามารถเก็บรวบรวมและวิเคราะห์จากระยะไกลได้

• การทำเช่นนี้ทำให้เกิดข้อได้เปรียบในด้านความปลอดภัยทางชีวภาพ รวมทั้งช่วยลดความเครียดหรือเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของสัตว์ปีกเมื่ออยู่ใกล้กับมนุษย์ ซึ่งถือเป็นการส่งเสริมสวัสดิภาพของสัตว์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

• การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์อาจเป็นข้อได้เปรียบอีกประการหนึ่ง แต่จะขึ้นอยู่กับอุปกรณ์ที่ใช้เป็นหลัก

การใช้ปัญญาประดิษฐ์: ตัวบ่งชี้จากสัตว์

Okinda และเพื่อนร่วมงาน (2020) ได้ระบุการวิจัยที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมการผลิตสัตว์ปีก ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ตัวบ่งชี้จากสัตว์ เช่น:

• การประเมินการเพิ่มน้ำหนัก
• ปัญหาความผิดปกติของการเดินและการเคลื่อนไหว
• การระบุปัญหาด้านสุขภาพ
• ระบบการติดตามการเคลื่อนไหวและการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม

ระเบียบวิธีในการดำเนินการวิเคราะห์เหล่านี้จะแตกต่างกันไปในแต่ละการศึกษา

การประเมินการเพิ่มน้ำหนัก

โดยทั่วไป ในกรณีของการประเมินการเพิ่มน้ำหนัก จะมีการจับภาพของสัตว์ปีกแบบอัตโนมัติ และสัตว์ปีกนั้นจะได้รับการกำหนดหรือโค้ดเป็นรูปเรขาคณิตตามพื้นที่ที่ร่างกายของมันครอบครองเมื่อเทียบกับสภาพแวดล้อม

การวิเคราะห์จะประกอบไปด้วยการประเมินการเปลี่ยนแปลงของรูปเรขาคณิตหรือร่างกายของสัตว์เมื่อเทียบกับสภาพแวดล้อม

ในทางทฤษฎี การประมวลผลข้อมูลดูเหมือนจะสะดวกและตรงไปตรงมา แต่จริง ๆ แล้วต้องพิจารณาหลายปัจจัยที่ส่งผลต่อการทำงาน เช่น ประเภทของการผลิตและวิธีการจับภาพข้อมูล

• สำหรับฟาร์มที่เลี้ยงสัตว์ปีกบนพื้น เช่น ไก่เนื้อ การประมวลผลข้อมูลจะทำได้ง่ายกว่า
• ฟาร์มที่ไก่ถูกเลี้ยงในกรงหรือคอก (aviary) มีตวามซับซ้อนมากกว่าเพราะการระบุสัตว์ในสภาพแวดล้อมที่มีการแออัดนั้นทำได้ยาก

นอกจากนี้ยังมีความท้าทายอื่น ๆ ในการปฏิบัติ เช่น ผลกระทบจากแสงที่ส่งผลต่อลักษณะของภาพ และความไม่แน่นอนในการประมาณค่าที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงของความหนาแน่นประชากรสัตว์

การวิเคราะห์ปัญหาการเคลื่อนไหว

ในส่วนของการวิเคราะห์ปัญหาการเคลื่อนไหว ปัญญาประดิษฐ์สามารถมีบทบาทที่สำคัญในการทำให้กระบวนการประเมินเป็นอัตโนมัติ

• ซึ่งในอุตสาหกรรมการผลิตไก่ ปัญหาเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวอาจช่วยลดประสิทธิภาพได้ถึง 15-25% และยังส่งผลกระทบต่อความเป็นอยู่ที่ดีของไก่ เนื่องจากอาจป้องกันไม่ให้ไก่มีพฤติกรรมที่คาดหวัง เช่น การกินและดื่มอย่างเหมาะสม

• วิธีการประเมินความบกพร่องแบบดั้งเดิม เป็นกระบวนการที่เน้นการตรวจสอบการเดินของไก่ผ่านการสังเกตอย่างละเอียด โดยใช้การให้คะแนนในระดับ 0 ถึง 5 ซึ่งคะแนน 5 จะหมายถึงการเดินที่มีความยากลำบากมากที่สุดในกลุ่ม ตัวกระบวนการนี้ต้องการประสบการณ์ที่สูง ใช้เวลานาน และจำเป็นต้องทำการประเมินแต่ละตัวอย่างแยกต่างหาก เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและถูกต้องที่สุดในการวิเคราะห์ปัญหาของการเดินของไก่

การใช้ปัญญาประดิษฐ์จะต้องมีการวางเครื่องหมายหรือสัญญาณภาพบนขาและข้อของไก่ เพื่อให้สามารถจับภาพหรือวิดีโอและทำให้ระบบสามารถรับรู้เครื่องหมายเหล่านั้นได้ จากนั้นระบบจะสามารถวัดความเร็ว การเร่งความเร็ว และมุมของการเดินได้

• สิ่งนี้ช่วยให้การวิเคราะห์การเดินของไก่เป็นไปอย่างเป็นกลางและมีความเป็นจริงมากขึ้น

การประเมินปัญหาสุขภาพ

การวิจัยที่ใช้เทคโนโลยีนี้รายงานว่า สามารถระบุไก่ที่มีปัญหาด้านสุขภาพได้อย่างแม่นยำมากกว่าวิธีการแบบดั้งเดิม ซึ่งเป็นความก้าวหน้าที่ส่งผลดีต่อสวัสดิภาพสัตว์ โดยสามารถระบุปัญหาสุขภาพได้อย่างทันท่วงทีและดำเนินการแก้ไขและป้องกันได้อย่างเหมาะสม

อย่างไรก็ตาม มีข้อจำกัดทางเทคนิคในการใช้เครื่องมือเหล่านี้ เนื่องจากจำเป็นต้องจับภาพตำแหน่งด้านข้างของไก่เพื่อประเมินการเดินของพวกมัน ในขณะที่การจับภาพจากมุมด้านบนหรือเหนือไก่นั้นจะส่งผลกระทบต่อกิจกรรมของไก่น้อยกว่า

• นอกจากนี้ การศึกษานี้ถูกดำเนินในสภาพแวดล้อมที่สามารถควบคุมได้ และการเคลื่อนไหวของไก่ก็ถูกจำกัดชั่วคราว เพื่ออำนวยความสะดวกในการเก็บข้อมูลเฉพาะตัวที่แม่นยำยิ่งขึ้น

การประเมินปัญหาสุขภาพได้รับการศึกษาโดยใช้แนวทางต่างๆ ด้วยการใช้ปัญญาประดิษฐ์

• ตัวอย่างเช่น การประเมินความเครียดจากแคลอรีโดยใช้ภาพที่จับด้วยเทคโนโลยีอินฟราเรด และการวิเคราะห์ภาพเหล่านั้นต่อไปด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)

ระบบติดตามการเคลื่อนไหวและการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม

การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมในไก่ที่กำลังเผชิญกับการติดเชื้อเป็นเรื่องที่น่าสนใจ นอกจากนี้ การเปลี่ยนแปลงของสีและความข้นของมูลสัตว์ก็ถือเป็นสัญญาณสำคัญที่สามารถบ่งบอกถึงสถานะสุขภาพของไก่ได้เช่นกัน อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อจำกัดในการประเมินที่คล้ายคลึงกับสิ่งที่ได้กล่าวถึงก่อนหน้านี้ ซึ่งทำให้การศึกษานี้มีความท้าทายอยู่ไม่น้อย

การใช้ปัญญาประดิษฐ์: อิงตามตัวบ่งชี้ทรัพยากร

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการประเมินสวัสดิภาพสัตว์ที่อิงตามตัวบ่งชี้ทรัพยากร ได้แก่ การใช้เพื่อวัดการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิ ความชื้น และสภาพแวดล้อมอื่น ๆ ในฟาร์มสัตว์ปีกโดยอัตโนมัติ

เป้าหมายของการใช้เทคโนโลยีเหล่านี้คือการจัดการทรัพยากรให้ดียิ่งขึ้น เพื่อให้การดูแลสัตว์ปีกมีประสิทธิภาพและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม

บทสรุป

สรุปได้ว่า การใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์นำเสนอทางออกหลายประการสำหรับความท้าทายในปัจจุบันในอุตสาหกรรมการผลิตสัตว์ปีก

• อย่างไรก็ตาม การประยุกต์ใช้งานยังคงมีข้อจำกัดและมุ่งเน้นไปที่ระบบที่บูรณาการหรือระบบที่มีการพัฒนาทางเทคโนโลยีในระดับหนึ่ง
• ถึงกระนั้น ยังมีประโยชน์สำหรับสวัสดิภาพสัตว์ปีกหากสามารถบูรณาการเทคโนโลยีเหล่านี้เข้ากับสถานที่ผลิตได้

สิ่งสำคัญที่ต้องกล่าวถึงคือ การใช้เทคโนโลยีนี้ยังคงต้องการให้ผู้ปฏิบัติงานทำการตัดสินใจ และเป็นความรับผิดชอบของผู้ผลิต สัตวแพทย์ และบุคลากรในฟาร์มในการดูแลสวัสดิภาพและการจัดการที่เหมาะสมสำหรับไก่