Conteúdo disponível em: English (อังกฤษ) Indonesia (อินโดนีเซีย) Melayu (Malay) Tiếng Việt (เวียดนาม) Philipino (ฟิลิปปินส์)
ความสนใจในสวัสดิภาพสัตว์ได้เพิ่มมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา และน่าจะยังคงเป็นประเด็นที่อยู่ในวาระของผู้ผลิตและผู้บริโภคผลิตภัณฑ์จากสัตว์
ความสนใจในเรื่องของการประเมินสวัสดิภาพสัตว์ได้ก้าวข้ามขอบเขตของทฤษฎีเดิม เช่น หลักเสรีภาพทั้งห้า (Cinco libertades) เพื่อพัฒนาแนวคิดใหม่ ๆ ที่เข้ากับยุคสมัย เช่น การใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการประเมินวิเคราะห์สวัสดิภาพของสัตว์อย่างมีประสิทธิภาพ
- วัตถุประสงค์ของบทความฉบับนี้คือการเน้นย้ำถึงแนวคิดที่สำคัญในการประเมินสวัสดิภาพ พร้อมทั้งชี้ให้เห็นถึงความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ที่เกิดขึ้น โดยเฉพาะในด้านการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตรวจสอบและรับรองสวัสดิภาพสัตว์ในที่ต่าง ๆ อย่างแม่นยำและเหมาะสม
พื้นฐานเกี่ยวกับสวัสดิภาพสัตว์
องค์กรสุขภาพสัตว์โลก (OIE) ได้ให้ความหมายของสวัสดิภาพสัตว์ว่าเป็นสภาพรวมทั้งร่างกายและจิตใจของสัตว์ ซึ่งสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมที่สัตว์เหล่านั้นอาศัยอยู่และดับชีวิตลง นอกจากนี้ยังมีหลักการสำคัญที่เรียกว่า “เสรีภาพทั้งห้า” (Cinco Libertades) ซึ่งเป็นแนวทางในการส่งเสริมความเป็นอยู่ที่ดีของสัตว์
1. ปลอดจากความหิวกระหายและภาวะทุพโภชนาการ
2. ปลอดจากความกลัวและความเครียด
3. ปลอดจากความไม่สะดวกทางร่างกายและความไม่สบายจากอุณหภูมิ
4. ปลอดจากความเจ็บปวด, การบาดเจ็บและโรค
5. ปลอดจากการแสดงพฤติกรรมตามธรรมชาติอย่างไรก็ตาม การใช้หลักเสรีภาพทั้งห้าในการประเมินสวัสดิภาพสัตว์ในภาคการผลิต อาจพบข้อจำกัดบางประการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของสัตว์ปีก ดังนั้น จึงจำเป็นต้องพิจารณาให้รอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าสวัสดิภาพของสัตว์เหล่านี้ได้รับการส่งเสริมอย่างเหมาะสม
ความท้าทายด้านสวัสดิภาพสัตว์
เรากำลังเผชิญกับความท้าทายหลายประการที่ส่งผลต่อสวัสดิภาพสัตว์ ตัวอย่างเช่น ความหลากหลายของจำนวนสัตว์ ประเภทที่อยู่อาศัยที่แตกต่างกัน และลักษณะเฉพาะของแต่ละสายพันธุ์
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:
- โปรแกรมการจัดการที่มีพลศาสตร์: โปรแกรมควรมีลักษณะการดำเนินงานเชิงรุก เพื่อส่งเสริมการพัฒนาและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง นั่นหมายความว่าควรมีการดำเนินการที่ไม่หยุดยั้งในการพัฒนาสวัสดิภาพของสัตว์
- มาตรฐานที่ก้าวหน้า: มาตรฐานที่กำหนดควรเกินกว่าข้อกำหนดขั้นต่ำที่กฎหมายระบุไว้ โดยมุ่งเน้นการแสวงหาการรับรองที่เกี่ยวข้อง พร้อมทั้งส่งเสริมและสนับสนุนการพัฒนาพื้นที่ต่าง ๆ ที่สามารถปรับปรุงได้
- แนวทางการประเมินที่ชัดเจน: การกำหนดลำดับความสำคัญและระบุปัญหาที่เกี่ยวกับสวัสดิภาพสัตว์ล่วงหน้าเป็นสิ่งสำคัญ โดยควรมีการส่งเสริมความสนใจของผู้เข้าร่วมโปรแกรม เพื่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่เป็นรูปธรรม
- การให้คำแนะนำทางเทคนิค: โปรแกรมต้องมีการจัดเตรียมคำแนะนำทางเทคนิคที่เกี่ยวข้อง ซึ่งรวมถึงการกำหนดเกณฑ์ที่ชัดเจนว่าสิ่งใดถือว่าอนุญาตและสิ่งใดถือว่าห้ามในการประเมิน
4. การมีส่วนร่วมในการประเมินจากภายนอก: การประเมินควรดำเนินการโดยการใช้ฐานข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุนจากหลักฐาน และควรมีผู้ตรวจสอบที่เป็นกลาง เช่น ผู้ตรวจสอบภายนอกหรือผู้สอบบัญชี เพื่อเข้ามามีส่วนร่วมในการประเมินและพัฒนากระบวนการ
สวัสดิภาพสัตว์ปีกและปัญญาประดิษฐ์
การเลี้ยงสัตว์ปีกในยุคปัจจุบันมีความโดดเด่นด้วยการมุ่งมั่นพัฒนาความสามารถในการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อเพิ่มผลผลิตให้สูงสุด พร้อมทั้งดูแลสุขภาพและการเจริญเติบโตของสัตว์ปีกอย่างดีที่สุด ทั้งนี้ยังเน้นการลดอัตราการตายให้น้อยที่สุด ซึ่งเป็นไปได้ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีในหลายด้านร่วมกับการทำงานที่เป็นเอกภาพในหลากหลายสาขาวิชา
- ด้วยเหตุนี้ แนวคิดอย่าง “การเกษตรแม่นยำ” (Ganadería de precisión) จึงเป็นที่ยอมรับและเข้ากันได้ดีในวงการเลี้ยงสัตว์ปีก เนื่องจากมุ่งเน้นการตรวจสอบการบริโภคอาหารและพฤติกรรมของสัตว์อย่างอัตโนมัติ รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (IA) เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง (Aprendizaje automático) และการเรียนรู้เชิงลึก (Aprendizaje profundo) ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการฟาร์มสัตว์ปีกอย่างมากมาย
การผลิตสัตว์และอุตสาหกรรม 4.0
มุมมองที่เก็บข้อมูลและการวิเคราะห์อัตโนมัติเพื่อการตัดสินใจในกระบวนการผลิตสัตว์ ถือเป็นสิ่งสำคัญในยุคปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 หรือที่รู้จักกันในชื่อ อุตสาหกรรม 4.0
การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในด้านนี้รวมถึงเครื่องมือที่ก้าวหน้าหลายประเภท เช่น
- การเรียนรู้ของเครื่อง (Aprendizaje automático) ซึ่งให้ความสำคัญกับการประเมินข้อมูลในรูปแบบเชิงเส้น ตั้งแต่การเก็บข้อมูล การประมวลผล จนถึงการนำเสนอผลลัพธ์ที่ชัดเจน
- อย่างไรก็ตาม ยังมีเครื่องมือที่มีความซับซ้อนมากขึ้น เช่น การเรียนรู้เชิงลึก (Aprendizaje profundo) 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 (pajarera) 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 (Aprendizaje automático)
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
