18、智能养殖中的机器学习之旅：创新的畜牧监测

智能养殖中的机器学习之旅：创新的畜牧监测

1. 引言

在畜牧管理中，动物福利和畜牧生产是两个重要的子类别。机器学习（ML）在动物福利领域的主要应用是监测动物行为，以便早期识别和预防疾病，这关乎动物的健康和福祉。而在畜牧生产方面，ML应用的主要目标是基于生产线监测，为生产者精确估算经济平衡。

过去一个世纪，农业和动物生产取得了惊人的进步。几十年前看似遥不可及的作物收获自动化或环境监测，如今已成为常态。我们借助技术和现代机械提高了各行业的产出，既满足了世界人口增长的需求，也实现了盈利。然而，进步也带来了代价。大规模养殖的扩张导致某些情况恶化。随着对动物产品需求的增加，养殖设施规模扩大，但为保持成本效益，空间消耗减少，这引发了质量保证问题。在大规模生产的限制下，要使工业农业环境完全安全变得更加困难。此外，该行业的环境影响也不容忽视，尽管法规日益严格，但污染、土壤耗竭和碳足迹等问题在最近几十年仍不断恶化。

人工智能（AI）为解决这些难题提供了途径，且不会损害生产。明智地利用AI，不仅能促进生产，还能推动可持续发展，提升动物护理水平。随着消费者对农业过程伦理因素的关注度不断提高，AI能帮助农民满足他们不断变化的期望。数字时代带来了智能养殖的新纪元，ML和AI正改变着畜牧管理和监测方式。基于AI的解决方案提高了从家禽到奶牛等各类畜牧生产的效率和管理水平。ML算法是精准畜牧生产的关键组成部分，农民利用它自动监测动物行为和健康状况、预测疾病爆发并优化喂养计划。ML技术使畜牧生产者能够极大地提升动物的福祉，这不仅对产品质量至关重要，从伦理和监管角度来看也意义重大。智能设备和创新软件让监测动物生活环境、发现可能危害它们的异常情况变得更加容易。同时，系统会记录动物的行为模式，并将其与特定因素及其组合关