Nội dung có ở:
English Indonesia (Indonesian) Melayu (Malay) ไทย (Thai) Philipino
CẢI THIỆN SỨC KHỎE GIA CẦM
Trí thông minh nhân tạo (Artificial intelligence-AI) đang định hình lại tương lai của nhiều ngành công nghiệp khác nhau, và ngành gia cầm cũng không là ngoại lệ.
Máy học (Machine learning-ML) và phân tích dự đoán đều là các phân ngành của trí thông minh nhân tạo (AI). Phân tích dự đoán AI sử dụng các kỹ thuật và mô hình máy học (ML) để thu thập kiến thức từ dữ liệu theo thời gian.
Các mô hình này chịu sự huấn luyện-training thông qua sử dụng dữ liệu của quá khứ để nhận dạng và phân tích các mô hình/mô thức và tương tác qua lại (Ravi và cộng sự, 2018).
Sau khi được huấn luyện, các mô hình này được dùng để tạo ra các dự đoán về kết quả trong tương lai bằng dữ liệu mới, chưa được dùng trước đó (Hình 1).
Hình 1. Mô tả đơn giản về phân tích dự đoán (Nguồn: Ogirala và cộng sự, 2024).
Dịch bệnh và vệ sinh không bảo đảm là hai trong số nhiều vấn đề mà ngành chăn nuôi sản xuất gà phải đối mặt. Bệnh cầu trùng, Newcastle, Gumboro pullorum và Salmonella là một trong những bệnh phổ biến nhất (Machuve và cộng sự, 2022).
Việc xét nghiệm chẩn đoán các bệnh này có thể tốn kém, mất thời gian và công sức.
Xét nghiệm vi khuẩn trên phân gà có thể tốn trung bình 30 đô la từ các phòng thí nghiệm của Hoa Kỳ (ví dụ: GPLN và các phòng thí nghiệm khác), với giá cả thay đổi tùy theo số lượng gia cầm được xét nghiệm (GPLN, 2024; CEVDL, 2024).
Theo dõi chặt chẽ gia cầm để nhận biết bất kỳ thay đổi nào về biểu hiện hành vi hoặc vẻ bên ngoài của chúng có thể giúp người chăn nuôi gia cầm nhanh chóng xác định và loại bỏ nguyên nhân gây bệnh.
Đây là nơi phân tích dự đoán đã cung cấp một giải pháp đột phá cho ngành gia cầm.
Người quản lý trang trại có thể thực hiện các biện pháp thích hợp ngay cả trước khi bệnh biểu hiện ra các dấu hiệu lâm sàng, nhờ vào các mô hình phân tích dự đoán có thể đưa ra kết quả từ dữ liệu lịch sử và dữ liệu đầu vào theo thời gian thực để dự báo các đợt bùng phát dịch bệnh.
Phân tích hiện đại, dưới dạng thuật toán máy học và được hỗ trợ bởi công nghệ dữ liệu lớn (big data), kết hợp hai điều này bằng cách tạo điều kiện cho sự phân tích có thể phát hiện các mô hình/mô thức hiện tại và dự đoán các bệnh trong tương lai.
THU THẬP VÀ QUẢN LÝ DỮ LIỆU
Chìa khóa thành công của phân tích dự đoán trong chăn nuôi gia cầm là thu thập và quản lý các dữ liệu khác nhau.
Các loại dữ liệu quan trọng trong trang trại bao gồm các yếu tố môi trường nh...
