Ученые используют машинное обучения для прогноза потребления кормов
Ученые из Великобритании изучают подход «точного кормления» дойных коров в рамках нового проекта машинного обучения. Возможность повысить точность прогнозирования потребления корма молочными коровами как для всего стада, так и каждой коровой в отдельности была ключевой целью исследований.
Если ученые смогут предоставить фермерам более точную оценку того, сколько коровы едят, это поможет им повысить точность нормирования кормов, а также может снизить использование дорогостоящих концентратов и помочь уменьшить воздействие молочного животноводства на окружающую среду.
«Машинное обучение» — это тип искусственного интеллекта, при котором компьютеры обнаруживают, как они могут выполнять задачи, не будучи явно запрограммированными на это. Это включает в себя разработку компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по мере накопления опыта, подобно тому, как люди учатся повышать точность своих действий.
Исследование основывалось на применении этого подхода вместе с рядом других методов математического моделирования к данным о потреблении пищи дойными коровами, полученным в результате недавних исследований, проведенных в Институте агропродовольствия и биологических наук (AFBI) из штата Нью-Йорк.
В исследованиях участвовали высокопродуктивные молочные коровы на раннем периоде лактации, которым предлагали рационы на основе травяного силоса, потребление корма измерялось с помощью системы мониторинга.
Так же, читайте: Как снизить потери при выращивании и откорме свиней
Доктор Масуд Ширали, ведущий ученый проекта, объяснил, что современные подходы, такие как машинное обучение, открывают «множество возможностей» в широком спектре областей исследований. Он добавил, что проект предоставил команде возможность применить подход к очень практической задаче прогнозирования потребления кормов коровами.
«Мы надеемся, что работа с гораздо большим набором данных позволит нам повысить точность, с которой мы можем прогнозировать потребление», — сказал д-р Ширали.
Первые результаты показали, что этот подход принес многообещающие результаты. Следующим шагом является увеличение размера набора данных, используемого в анализе. Для этого исследовательская группа готовит набор данных из 40 длительных экспериментов с молочными коровами, которые проводились за последние 25 лет.
Источник: www.farminguk.com
