Umělá inteligence představuje schopnost strojů napodobovat lidské schopnosti, jako je uvažování, učení se, plánování nebo kreativita. Umožňuje technickým systémům reagovat na podněty z vnějšího prostředí, řešit problémy a dosahovat určitých cílů. Software počítače buď zpracovává předem nadefinovaná data nebo je načítá z vlastních sensorů a kamer, které následně analyzuje, vyhodnocuje a připravuje do formy výstupních informací.
Umělá inteligence a další digitální technologie mají potenciál zvýšit efektivitu zemědělských podniků a zlepšit tak jejich hospodářskou a environmentální udržitelnost. Řešení založená na umělé inteligenci a využívání robotů v chovech hospodářských zvířat mohou přispět nejen k udržení dobrého zdravotního stavu, ale i zvýšení úrovně welfare, a maximálního využití genetického potenciálu.
Prostřednictvím nástrojů umělé inteligence lze snadno sledovat aktivity a umístění zvířat, stejně jako shromažďovat data o jejich chování, lokalizaci ve stáji, ve výběhu i na pastvinách, ale i o některých ukazatelích změn zdravotního stavu. Dovedou však identifikovat jednotlivá zvířata, sledovat ukazatele dobrých životních podmínek, určovat dobu pohybu a odpočinku, příjmu krmiva a vody, a tím monitorovat vzorce chování.
Umělá inteligence má potenciál výrazně zlepšit efektivitu v chovu hospodářských zvířat, od identifikace hospodářských zvířat až po predikci optimálních strategie managementu chovu.
Modely využívající principy a nástroje umělé inteligenci je možné použít k analýze dat z různých zdrojů, jako jsou senzory (pedometry, vitalimetry, ušní čidla, bachovové bolusy, čipy), vizualizace (kamery včetně termovize) a další digitální systémy (např. průchozí váhy). Tyto modely poskytují chovateli informace o zdravotním stavu, úrovni welfare, užitkovosti zvířat v chovu, problematických místech v oblasti krmení, napájení odklizu výkalů, stájového mikroklimatu, včetně identifikace zdravotních problémů a predikce rizika onemocnění ještě před nástupem klinických příznaků. Umělou inteligenci lze využít také k předpovídání propuknutí onemocnění, identifikaci zdravotních problémů zvířat a poskytování včasných varování před potenciálními riziky, která mohou mít negativní vliv na ekonomickou rentabilitu chovu.
Každý návrh modelu umělé inteligence určené pro chovy hospodářských zvířat by měl být přizpůsoben specifickým potřebám farmy a v zásadě by se měl odvíjet od šesti na sebe navazujících vzájemně propojených krocích. Prvním krokem je sběr dat ze senzorů a kamer, druhým krokem je analýza a vizualizace dat s cílem získání informací o chování zvířat a podmínkách jejich chovného prostředí. Třetím krokem je vytvoření modelů umělé inteligence, které lze použít k predikci chování hospodářských zvířat. Čtvrtým krokem je nasazení implementace navrženého modelu umělé inteligence do chovu. Pátým krokem je vyhodnocení funkčnosti modelu a jeho porovnání s teoretickými předpoklady založenými na analýze shromážděných dat. Posledním krokem je upřesnění výstupů, zahrnující zpětnou vazbu výsledků komplexního vyhodnocení chovu s cílem zvýšení validity dalších verzí modelu umělé inteligence.
Více se dočtete v článku doc. MVDr. Pavla Nováka, CSc., (specialisty na zoohygienu, welfare a biosekuritu), který vychází v dubnovém čísle časopisu Náš chov.*
