DOI: https://doi.org/10.1016/j.rvsc.2024.105197
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38395008
تاريخ النشر: 2024-02-20
المؤلف: Muhammad Furqan Arshad وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات سلوك الحيوان ورفاهيته
نظرة عامة
لقد أحدث دمج الرقمنة والذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في تربية الأغنام، مما عزز صحة الأغنام وعوائد الزراعة من خلال تطبيقات الإدارة المتقدمة. لقد سهلت تحليلات البيانات التنبؤية المدفوعة بالتعلم الآلي تحسين اتخاذ القرارات، مما يمكّن المزارعين من مراقبة صحة الماشية عن بُعد عبر أجهزة قابلة للارتداء تتعقب العلامات الحيوية والسلوك. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم الأطباء البيطريون تشخيصات قائمة على الذكاء الاصطناعي للكشف عن الطفيليات والسيطرة عليها بشكل فعال. على الرغم من هذه التقدمات، هناك حاجة ملحة لتحسين ممارسات تربية الأغنام الرقمية لتشجيع اعتماد أوسع لهذه الأنظمة المبتكرة.
تسلط هذه المراجعة الضوء على تقنيات معاصرة متنوعة مستخدمة في تربية الأغنام الدقيقة، بما في ذلك الرعاية الجوية، والسياج الافتراضي، والعد الآلي، وتتبع السلوك، والتغذية الدقيقة. بينما تقدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فرصًا كبيرة لتربية الأغنام المستدامة، لا تزال التحديات مثل التكاليف العالية، ومتطلبات البيانات، والاحتمالات المحتملة للخطأ، والمخاوف الأخلاقية، ومشكلات التكيف قائمة. يتطلب معالجة هذه التحديات التعاون بين التخصصات بين الأطباء البيطريين، وعلماء الكمبيوتر، وعلماء سلوك الحيوانات، والمهندسين الزراعيين، مما قد يؤدي إلى تقدم كبير في كفاءة واستدامة تربية الأغنام من خلال حلول رقمية مبتكرة.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الطلب المتزايد على إنتاج الغذاء بسبب الزيادة السكانية العالمية المتوقعة إلى 9 مليارات بحلول عام 2050، مما يتطلب زيادة بنسبة 70% في إنتاج الغذاء كما تقدر منظمة الأغذية والزراعة (FAO). وقد أدى هذا الطلب إلى تكثيف ممارسات تربية الأغنام التي تتميز بكثافة حيوانات أعلى وتحسين نسبة الأغنام إلى العاملين. لقد ظهر دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في تربية الماشية الدقيقة (PLF) كحل تحويلي، مما يعزز الكفاءة والاستدامة في تربية الأغنام. تسهل تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي (ML)، والتعلم العميق (DL)، والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، المراقبة في الوقت الحقيقي لصحة الحيوانات وسلوكها وتأثيرات البيئة، مما يحسن إدارة المزارع ويعزز رفاهية الحيوانات.
على الرغم من وجود عدد كبير من الأغنام على مستوى العالم، استمرت طرق الزراعة التقليدية، مما أدى إلى تحديات مثل كثافة العمل، وسوء حفظ السجلات، والضعف أمام الافتراس. تؤكد الورقة على ضرورة اعتماد مزارعي الأغنام للحلول الرقمية للتغلب على هذه التحديات وتعزيز الإنتاجية. يقدم تقاطع الزراعة الرقمية والذكاء الاصطناعي فرصًا جديدة لتحسين رفاهية الحيوانات وقدرات اتخاذ القرار، مما يدفع في النهاية نحو الربحية. تهدف الدراسة إلى استكشاف إمكانيات الذكاء الاصطناعي في معالجة جوانب مختلفة من تربية الأغنام، بما في ذلك الرفاهية، وإدارة الأمراض، وتحسين الموارد، مع تحديد التحديات والاتجاهات البحثية المستقبلية للتكامل المستدام لتقنيات الذكاء الاصطناعي في الصناعة.
طرق
تناقش هذه الفقرة التقدم في تربية الأغنام من خلال تحسين طرق التربية ودعم اتخاذ القرار الذي يسهل الرقمنة والذكاء الاصطناعي (AI). يسمح دمج الذكاء الاصطناعي بمراقبة محسّنة للبيانات التناسلية، والاختيار الجيني، وعمليات اتخاذ القرار، والتي تشمل تحسين جداول التربية، وتتبع بيانات الحرارة، وتوقع قيم التربية. من التطورات الملحوظة هو تطبيق “مربي الأغنام الذكي” (SSB)، الذي يقوم بأتمتة تسجيل بيانات الأداء ويجري تحليلات بيومترية، مما يساعد المزارعين في اتخاذ قرارات مستنيرة (حماداني وغاني، 2022).
تشير الأبحاث إلى أن تقنيات التعلم الآلي يمكن أن تتنبأ بشكل فعال بقيم تربية الأغنام، مما يقدم بديلاً متفوقًا على الطرق التقليدية (حماداني وآخرون، 2022). بالإضافة إلى ذلك، استكشف كيشافارزي وآخرون (2020) استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بمعدلات الإجهاض في الحيوانات الزراعية، بينما أبرز كورتشو (2023) إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تحسين عمليات التخصيب في المختبر (IVF). ومع ذلك، يتطلب التنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي في التربية بيانات واسعة حول الصفات الجينية والظاهرة، والتي قد لا تكون متاحة بسهولة لجميع المزارع. علاوة على ذلك، قد يؤدي الاعتماد على التربية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى تقليل التنوع الجيني، ويمكن أن تكون الأدوات المرتبطة بها مكلفة ومعقدة للاستخدام من قبل المزارعين العاديين.
مناقشة
تسلط فقرة المناقشة في ورقة البحث الضوء على الإمكانيات التحويلية للأنظمة الرقمية والأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في تربية الأغنام الدقيقة، مع معالجة جوانب مختلفة مثل الرعاية، وإدارة الصحة، واكتشاف الأمراض، والتغذية. لقد أظهرت طرق الرعاية التقليدية للأغنام، وخاصة استخدام الكلاب، أنها تسبب ضغطًا مزمنًا في الأغنام، مما دفع إلى استكشاف بدائل مثل “الرعاية الجوية” المدعومة بالطائرات بدون طيار. يمكن للطائرات بدون طيار تقليل الضغط من خلال استخدام إشارات سمعية والتصوير الحراري لاكتشاف التهديدات، بينما تقدم تقنية السياج الافتراضي حلاً فعالاً من حيث التكلفة وإنسانيًا لإدارة الرعي دون حواجز مادية. تستخدم هذه التقنية نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) والإشارات السمعية لتوجيه الأغنام، على الرغم من أن التحديات لا تزال قائمة بشأن قابلية تكيف الإشارات الصوتية عبر سلالات الأغنام المختلفة.
في إدارة الصحة، يتم دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في أدوات التشخيص لتعزيز اكتشاف الأمراض والمراقبة. تشمل الابتكارات خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأمراض التنفسية واستخدام تقنية التوأم الرقمي للتحليل الصحي التنبؤي. بالإضافة إلى ذلك، تحسن التقدم في اكتشاف الطفيليات من خلال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من دقة وكفاءة التشخيص مقارنة بالطرق التقليدية. تناقش الورقة أيضًا أهمية أنظمة المراقبة الآلية لتتبع سلوك الأغنام وصحتها، مع التأكيد على دور جمع البيانات في الوقت الحقيقي في اتخاذ القرار. على الرغم من التطورات الواعدة، لا تزال التحديات مثل التحقق من صحة الخوارزميات، والمخاوف الأخلاقية، والحاجة إلى إشراف بشري حاسمة لتنفيذ هذه التقنيات بنجاح في تربية الأغنام.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.rvsc.2024.105197
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38395008
Publication Date: 2024-02-20
Author(s): Muhammad Furqan Arshad et al.
Primary Topic: Animal Behavior and Welfare Studies
Overview
The integration of digitalization and Artificial Intelligence (AI) has revolutionized sheep farming, enhancing sheep health and farming yields through advanced management applications. Machine learning-driven predictive analytics have facilitated improved decision-making, enabling farmers to remotely monitor livestock health via wearable devices that track vital signs and behavior. Additionally, veterinarians utilize AI-based diagnostics for effective parasite detection and control. Despite these advancements, there is a critical need to optimize digital sheep farming practices to encourage wider adoption of these innovative systems.
This review highlights various contemporary techniques employed in precision sheep farming, including sky shepherding, virtual fencing, automated counting, behavior tracking, and precision nutrition. While AI and machine learning present significant opportunities for sustainable sheep farming, challenges such as high costs, data requirements, potential inaccuracies, ethical concerns, and adaptability issues persist. Addressing these challenges necessitates interdisciplinary collaboration among veterinarians, computer scientists, animal behaviorists, and agricultural engineers, which could lead to substantial advancements in the efficiency and sustainability of sheep farming through innovative digital solutions.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the growing demand for food production due to an anticipated global population increase to 9 billion by 2050, necessitating a 70% rise in food output as estimated by the Food and Agriculture Organisation (FAO). This demand has led to intensified sheep farming practices characterized by higher animal densities and improved sheep-to-stockperson ratios. The integration of Artificial Intelligence (AI) in precision livestock farming (PLF) has emerged as a transformative solution, enhancing efficiency and sustainability in sheep farming. AI technologies, including machine learning (ML), deep learning (DL), and artificial neural networks (ANN), facilitate real-time monitoring of animal health, behavior, and environmental impacts, thereby optimizing farm management and improving animal welfare.
Despite the significant global sheep population, traditional farming methods have persisted, leading to challenges such as labor intensity, inadequate record-keeping, and vulnerability to predation. The paper emphasizes the necessity for sheep farmers to adopt digital solutions to overcome these challenges and enhance productivity. The intersection of digital agriculture and AI presents new opportunities for improving animal welfare and decision-making capabilities, ultimately driving profitability. The research aims to explore the potential of AI in addressing various aspects of sheep farming, including welfare, disease management, and resource optimization, while also identifying challenges and future research directions for the sustainable integration of AI technologies in the industry.
Methods
The section discusses advancements in sheep farming through improved breeding methods and decision support facilitated by digitalization and artificial intelligence (AI). The integration of AI allows for enhanced monitoring of reproductive data, genetic selection, and decision-making processes, which include optimizing breeding schedules, tracking heat data, and predicting breeding values. A notable development is the “Smart Sheep Breeder” (SSB) application, which automates the recording of performance data and performs biometrical analyses, aiding farmers in making informed decisions (Hamadani and Ganai, 2022).
Research indicates that machine learning techniques can effectively predict sheep breeding values, presenting a superior alternative to traditional methods (Hamadani et al., 2022). Additionally, Keshavarzi et al. (2020) explored the use of machine learning to predict abortion rates in farm animals, while Curchoe (2023) highlighted AI’s potential to enhance in-vitro fertilization (IVF) processes. However, the successful implementation of AI in breeding requires extensive data on genetic and phenotypic traits, which may not be readily available for all farms. Furthermore, reliance on AI-driven breeding may lead to decreased genetic diversity, and the associated tools can be costly and complex for average farmers to utilize.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the transformative potential of digital and AI-based systems in precision sheep farming, addressing various aspects such as herding, health management, disease detection, and nutrition. Traditional sheep herding methods, particularly the use of dogs, have been shown to induce chronic stress in sheep, prompting the exploration of alternatives like drone-assisted “sky shepherding.” Drones can reduce stress by employing auditory cues and thermal imaging for threat detection, while virtual fencing technology offers a cost-effective and humane solution to manage grazing without physical barriers. This technology utilizes GPS and auditory signals to guide sheep, although challenges remain regarding the adaptability of sound cues across different sheep breeds.
In health management, AI technologies are being integrated into diagnostic tools to enhance disease detection and monitoring. Innovations include machine learning algorithms for identifying respiratory diseases and using Digital Twin technology for predictive health analysis. Additionally, advancements in parasite detection through AI and machine learning are improving the accuracy and efficiency of diagnostics compared to traditional methods. The paper also discusses the importance of automated monitoring systems for tracking sheep behavior and health, emphasizing the role of real-time data collection in decision-making. Despite the promising developments, challenges such as algorithm validation, ethical concerns, and the need for human oversight remain critical for the successful implementation of these technologies in sheep farming.