Գյուղում կենդանիների ավելի շատ բարեկեցության համար գյուղատնտեսական 4.0- ը
Արհեստական բանականություն ախոռում կենդանիների ավելի բարեկեցության համար: Boxberg կրթության և գիտելիքների կենտրոնը (LSZ) և Հոհենհայմի համալսարանը բացում են տվյալների աղբյուրներ կայուն խոզաբուծության համար. Կենդանիների վարքագծի վերաբերյալ թեստային տվյալներ, սովորական գործողությունների կենսաբանական տվյալներ, տնային միջավայրի, կենդանիների գենետիկայի վերաբերյալ տվյալներ. Boxberg կրթության և գիտելիքների կենտրոնում (LSZ) խոզերի դաստիարակություն և խոզերի ճարպակալում կան հսկայական քանակությամբ տվյալներ: Գանձ, որը մինչ այժմ դժվար է օգտագործվել: Քանի որ տվյալների գրառումները, որոնք գրանցված են Excel աղյուսակներում, թղթե ձևաթղթերում կամ մասնագետ դիմումների միջոցով, ցանցավորված չեն: «Գյուղատնտեսություն 4.0. Խոզաբուծության տեղեկատվական համակարգ» նախագծում Շտուտգարտի Հոհենհայմի համալսարանի բիզնեսի ՏՏ մասնագետները միավորում են այս տվյալները թվային պլատֆորմի մեջ `դրանով իսկ հասանելի դարձնելով տվյալների վերլուծության և մեքենայական ուսուցման համար: Սա հնարավորություն է տալիս նոր պատկերացում կազմել, որը օգուտ է տալիս կենդանիների բարեկեցությանը և խոզաբուծության ոլորտում կայուն կողմնորոշմանը: Գյուղական տարածքների և սպառողների պաշտպանության նախարարությունը (ԱԼՆ) ֆինանսավորում է նախագիծը LSZ- ի ղեկավարությամբ: Հոհենհայմի համալսարանի համար գրեթե 200.000 եվրո ֆինանսավորմամբ այն հետազոտական նպատակ է հետապնդում:
Գրչի մեջ հարևանի հետ սթրեսը, պայքարը ռեսուրսների ՝ ջրի, կերի և աշխատանքային նյութի հասանելիության համար, առողջական խնդիրներ, խցանում վնասակար գազերի չափազանց բարձր մակարդակ. Այս բոլոր գործոնները խթանում են խոզերի պոչը կծելը: Գիտությունն ու պրակտիկան ենթադրում են, որ այդ ռիսկի գործոնների փոխազդեցությունը դեր է խաղում, բայց այստեղ դեռ կան գիտելիքների շատ բացեր:
Այստեղ է, որ գալիս են մեծ տվյալների խելացի վերլուծություններ: «Սա մեզ հնարավորություն է տալիս վերլուծել մեծ թվով տվյալներ այդ գործոնների վերաբերյալ տարբեր աղբյուրներից, և այդպիսով ձեռք բերել նոր տեղեկություններ և բացահայտել նախկինում անհայտ հարաբերությունները», - բացատրում է պրոֆ. Հոենհայմի համալսարանի բիզնեսի ինֆորմատիկայի II բաժնի վարիչ Ստեֆան Քիրն:
«Անասնաբուծությունը դժվար օգտագործման դեպքեր է առաջարկում մեքենայական ուսուցման գործընթացների համար, օրինակ` կենդանիների բարեկեցությունը կարող է բարելավվել կամ գործառնական կառավարումը կարող է օպտիմալացվել », - շեշտում է բիզնեսի IT մասնագետ Մարտին Ռիկերտը, որը ղեկավարում է Հոհենհայմի համալսարանի ենթածրագիրը:
Անասնաբուծության մեջ կիրառման բազմազան հնարավորություններ
Հետազոտողների ուշադրության կենտրոնում գտնվող թեմաներից մեկն այն հարցն է, թե ինչպես կարելի է նախնական փուլում հայտնաբերել խոզերի առողջության ռիսկերը `օգտագործելով մեքենայական ուսուցման մեթոդներ: Այդ նպատակով նրանք ներկայումս ուսումնասիրում են շուրջ 25 փոփոխականներ և 2011 թվականից ի վեր գնահատում են շուրջ 50.000 խոզերի վերաբերյալ տվյալները ՝ ստուգելու համար, թե հնարավոր են կանխատեսումներ առողջության վաղ ռիսկերի վերաբերյալ:
«Մեկ այլ հավանական մտադրություն կլինի կենդանիների վարքագիծը դիտարկել որպես կենդանիների բարեկեցության մոնիտորինգ, որպեսզի վաղ փուլում սթրեսը բացահայտվի», - ասում է Ռիկերտը: Թիմը տեսախցիկներով օգտագործում է խորը ուսուցում ՝ կենդանիների ստի վարքը գնահատելու համար:
Սա նաև կարևոր կիրառություն է լայն պրակտիկայի համար: Գյուղատնտեսական անասնապահությանը սպասվում են ապագային ուղղված խնդիրներ: Այսօր շատ սպառողներ ցանկանում են իմանալ, թե որտեղից են կենդանիները, ինչպես են պահվում և սնվում, և որ նրանք իրենց լավ են զգում: Կենդանու և բնակարանային միջավայրի, բնակարանային տեխնիկայի և առողջության վիճակի վերաբերյալ տվյալները տեղեկատվություն են տրամադրում բազմաթիվ հարցերի վերաբերյալ: Թվայնացումը և ցանցը զգալի ներդրում են ունենում հասարակության մեջ անասնաբուծության ավելի մեծ ընդունման և ավելի լավ պատկերի ստեղծման գործում:
Բոքսբերգի կրթության և գիտելիքի կենտրոնի տվյալների բազում անհատական կղզիներ
Հոհենհայմի գիտնականները ցանկանում են դա իրականացնել հատուկ Boxberg կրթության և գիտելիքների կենտրոնի (LSZ) միջոցով: LSZ- ի մարտահրավեր. «Այնտեղ շատ տվյալներ կան, բայց դրանք հնարավոր չէ օգտագործել, քանի որ դրանք շատ մեկուսացված լուծումներ են: Նրանք ցանցավորված չեն », - ասում է դոկտ. Աչիմ Քլեյնը, որը մինչ 2019 թ.-ի օգոստոսի վերջ ղեկավարում էր Գիտելիքի արդյունահանման աշխատանքային տարածքը, որին հատկացված է ենթածրագիրը: «Կենդանիների արտադրության մեջ հսկայական քանակություն կա հետապնդելու: Քանի որ, ի տարբերություն բույսերի արտադրության, տվյալների հավաքածուները դժվար թե մատչելի լինեն տվյալների վերլուծության համար »:
Ուսուցչական և փորձարարական կրպակներում շատ տարբեր տվյալներ են գրանցվում ցանքատարածությունների, խոզերի և գիրացնող խոզերի վերաբերյալ: «Մենք կանոնավոր կերպով հավաքում ենք կառուցվածքային տվյալներ, ինչպիսիք են ցանման պլանավորողի տվյալները կամ ճարպակալման և սպանդի վերաբերյալ տվյալները», - հայտնում է Riekert- ը: «Բացի այդ, կան բնակարանային միջավայրի հետագա կառուցվածքային տվյալներ, ինչպիսիք են խցիկի ջերմաստիճանը, օդափոխության պարամետրերը, ջրի հոսքը կամ կերերի սպառումը: Բացի այդ, կենդանիների վարքագծի վերաբերյալ չկառուցված փորձարկման տվյալներ, որոնք, ի միջի այլոց, մեզ տրամադրում են ավելի քան 50 տեսախցիկ »:
Թվային ցանց ՝ մեկուսացված լուծումների փոխարեն
Մինչ այժմ այս տվյալները գրանցվել են Excel աղյուսակներով և մասնագիտացված ծրագրերով. Մինչ այժմ տվյալների գրանցումն ամեն տեղ նույնիսկ թվային չէ: Նախագծում գիտնականները հավաքում են այս տարասեռ տվյալները տվյալների հարթակում (տվյալների պահեստում):
Դա անելու համար նրանք ամբողջ ախոռը վերազինում են WLAN- ով և տեղադրում արդյունաբերական համակարգիչներ `հպման էկրաններով: Դրանք ինտեգրում են գոյություն ունեցող արտաքին համակարգերը, օրինակ `օդափոխության և սնուցման համակարգերը: Նպատակը. Թղթե անասնագոմում ձեռքի քայլերն այլևս անհրաժեշտ չեն. Տվյալներն այժմ ուղարկվում են անմիջապես տվյալների հարթակ ՝ մուտքագրման նոր դիմակի միջոցով: «Սա տվյալների մուտքագրումն ավելի արագ և արդյունավետ է դարձնում», - բացատրում է նախագծի հետազոտական օգնական Թոբիաս Zimիմպելը: «Տեղում կատարվում է իրատեսականության ստուգում, և աշխատակիցները ցանկացած պահի կարող են մուտք գործել տեղեկատվական համակարգ»:
Ingանցը տվյալները մատչելի է դարձնում տվյալների վերլուծության համար: «Մեքենայական ուսուցման միջոցով համակարգը կարող է ճանաչել տարբեր տվյալների օրինաչափություններն ու օրինաչափությունները», - բացատրում է Ռիկերտը: «Նպատակն է ձեռք բերել նախկինում չճանաչված հարաբերություններ և օգտագործել դրանք որոշումների կայացման օժանդակ միջոցների և կանխատեսման մոդելների մշակման համար, որոնք օգուտ են բերում կենդանիների բարեկեցությանը, հետազոտություններին և ընկերության հատուկ կառավարմանը»:
ՖՈՏՈՇԱՐՔ. «Գյուղատնտեսություն 4.0. Խոզաբուծության տեղեկատվական համակարգ» նախագիծ
«Գյուղատնտեսություն 4.0. Խոզաբուծության տեղեկատվական համակարգ» նախագիծը ֆինանսավորվում է Բադեն-Վյուրթեմբերգի գյուղական բնակավայրերի և սպառողների պաշտպանության նախարարության կողմից (ԱԼՆ) `որպես պետության կառավարության« Գյուղատնտեսություն 4.0 կայուն. Թվային »ռազմավարության մաս: Րագրի ղեկավարումը ընկած է Կրթության և գիտելիքների կենտրոնի Boxberg (LSZ) վրա: Հոհենհայմի համալսարանի Բիզնեսի ինֆորմատիկայի II ամբիոնը ծրագրի իր մասի համար ստանում է 197.648 0,3 եվրո, ընդհանուր ֆինանսավորման գումարը կազմում է շուրջ 1.11.2016 մլն եվրո: Րագիրը սկսվել է 31.12.2019 թվականի նոյեմբերի XNUMX-ին և ավարտվում է XNUMX թվականի դեկտեմբերի XNUMX-ին:
Նախապատմություն ՝ հետազոտությունների ծանրակշիռ մաս
32,5 միլիոն եվրո երրորդ կողմի միջոցներով ձեռք են բերել Հոենհայմի համալսարանի գիտնականներ `հետազոտության և ուսուցման համար: Մի շարք անընդմեջ «հետազոտությունների ծանրակշիռ» շարքը ներկայացնում է ակնառու հետազոտական նախագծեր, որոնք ունեն առնվազն 2018 եվրո ֆինանսական ծավալի ապարատային հետազոտությունների համար և 350.000 եվրո ՝ ոչ տեխնիկական հետազոտությունների համար:
Տեքստ ՝ Էլսներ (Հոհենհայմի համալսարան)
AI գոմում. LSZ Boxberg- ը և Հոհենհայմի համալսարանը տվյալների աղբյուրներ են մշակում ավելի լավ և տնտեսական խոզաբուծության համար | Պատկերի աղբյուրը `Հոհենհայմի համալսարան / Սաչա Դոֆին
