DOI: https://doi.org/10.3389/fvets.2026.1744053
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41704814
تاريخ النشر: 2026-02-02
المؤلف: Mohamed A. E. AbdelRahman وآخرون
الموضوع الرئيسي: آثار الضغوط البيئية على الثروة الحيوانية
نظرة عامة
تناقش هذه الفقرة التحديات الملحة التي تواجه أنظمة الإنتاج الزراعي بسبب تغير المناخ، والأزمات الاقتصادية، وزيادة الطلب على الغذاء، مما يبرز ضرورة الحلول المبتكرة في علم إنتاج الثروة الحيوانية. يتم تقديم دمج التعلم الآلي (ML) مع تقنية التوأم الرقمي (DT) كنهج تحويلي، مما يمكّن من التنبؤ الديناميكي، والتحسين، والمحاكاة لسلوك الثروة الحيوانية والحالات الفسيولوجية. يسمح هذا التآزر بفهم أكثر دقة لرفاهية الحيوانات، واحتياجاتها الغذائية، واستجابتها للضغوط البيئية، متجاوزًا النماذج التقليدية لحالة اللقطة إلى تحليلات تنبؤية في الوقت الحقيقي.
تؤكد الخاتمة على إمكانيات دمج ML-DT في كشف رؤى قيمة في أبحاث الثروة الحيوانية، من أداء النمو إلى علاقات الصحة والسلوك. ومع ذلك، تعترف بالقيود المفاهيمية للنماذج الحالية بسبب التحديات في إدارة البيانات وتخصيص الموارد. يدعو المؤلفون إلى تطبيقات أوسع لهذه النماذج المدمجة عبر أنواع مختلفة من الأنواع والبيانات لتعزيز كفاءة البحث واستدامة ممارسات الثروة الحيوانية. على الرغم من النتائج الأولية الواعدة، فإن الحاجة إلى تصميم شامل ودمج هذه التقنيات أمر حاسم لمعالجة تعقيدات علم الثروة الحيوانية المستدام.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على الزيادة في دمج التعلم الآلي (ML) في علم الحيوان، مدفوعة بالتقدم في تقنيات المراقبة عن بُعد التي تعزز الاستخدام المستدام للموارد. لقد أظهرت تقنيات ML المختلفة، بما في ذلك الغابات العشوائية (RF)، والشبكات العصبية (NN)، والتعلم العميق (DL)، وآلات الدعم الناقل (SVM)، فعاليتها في التنبؤ بالنتائج وتحديد الأنماط التي تعزز صحة الحيوان، وإنتاجيته، ورفاهيته. توفر هذه النماذج أيضًا توقعات اقتصادية لأسعار الثروة الحيوانية، مما يساعد المنتجين في إدارة الدخل دون الحاجة إلى جمع بيانات طويلة الأجل بشكل مكثف.
علاوة على ذلك، يمثل إدخال تقنية التوأم الرقمي (DT)، التي تنشئ نسخ افتراضية في الوقت الحقيقي للكيانات المادية، تقدمًا كبيرًا في تطبيقات ML. تم استخدام هذا الدمج عبر مجالات متعددة، بما في ذلك تقييم التغذية وجودة اللحوم، وساهم في تطوير الزراعة الدقيقة للثروة الحيوانية (PLF). تستخدم PLF تقنيات المعلومات والاتصالات (ICT) لتحسين الممارسات الزراعية، وتقليل التكاليف، وزيادة الإنتاج، مما يتماشى مع التحولات الصناعية الأوسع في الصناعة 4.0 و5.0.
الطرق
تتضمن منهجية المراجعة المستخدمة في هذه الدراسة نهجًا منهجيًا لجمع وتقييم وتلخيص الأدبيات ذات الصلة حول الموضوع. قام الباحثون بإجراء بحث شامل عبر قواعد بيانات متعددة لتحديد المقالات التي تمت مراجعتها من قبل الأقران، وأوراق المؤتمرات، وأعمال أكاديمية أخرى تلبي معايير الإدراج المحددة مسبقًا. تضمن هذه العملية أن تكون المراجعة شاملة وتمثل الحالة الحالية للمعرفة في هذا المجال.
بالإضافة إلى البحث في الأدبيات، تتضمن المنهجية تقييمًا نقديًا للدراسات المختارة، وتقييم جودتها وملاءمتها. ثم يتم تصنيف وتحليل النتائج من هذه الدراسات لتحديد الأنماط، والاتجاهات، والفجوات في البحث الحالي. لا يعزز هذا النهج المنظم موثوقية المراجعة فحسب، بل يوفر أيضًا أساسًا قويًا لاستخلاص الاستنتاجات وتقديم التوصيات حول اتجاهات البحث المستقبلية.
المناقشة
تؤكد فقرة المناقشة في الورقة على الإمكانيات التحويلية لدمج تقنيات التعلم الآلي (ML) والتوأم الرقمي (DT) في إنتاج الثروة الحيوانية والبحث. تبرز منهجية مراجعة سردية تجمع بين التقدمات الحديثة في ML وDT، مع التركيز على الزراعة الدقيقة للثروة الحيوانية وأنظمة دعم القرار عبر فئات مختلفة من الثروة الحيوانية، بما في ذلك الدواجن، والمجترات، والخنازير. تحدد المراجعة 195 مرجعًا تمت مراجعته من قبل الأقران، مما يوضح نهجًا متعدد التخصصات لفهم تطبيقات هذه التقنيات وتحدياتها في تعزيز إدارة الثروة الحيوانية ونتائج البحث.
تتناقض الورقة بين النماذج الرياضية التقليدية (MM) وطرق ML، مشيرة إلى أنه بينما تقدم MM الشفافية وتكون أقل عرضة للتحيز الخوارزمي، فإنها تواجه صعوبات في قابلية البيانات للتوسع والتكيف. في المقابل، تتفوق نماذج ML في دقة التنبؤ ويمكنها معالجة مجموعات بيانات كبيرة، على الرغم من أنها تتطلب موارد حسابية كبيرة. يُفترض أن دمج ML وDT هو وسيلة لتعزيز التحليلات التنبؤية، وأتمتة اتخاذ القرار، وتسهيل المراقبة في الوقت الحقيقي لصحة وسلوك الثروة الحيوانية من خلال تقنيات الاستشعار المتقدمة. ومع ذلك، لا تزال التحديات مثل تزامن البيانات، وملاءمة النماذج، وقبول المزارعين عقبات أمام التبني الواسع. يدعو المؤلفون إلى تصميم أكثر شمولاً للنماذج المدمجة لمعالجة هذه التحديات وتعزيز الممارسات المستدامة في علم الثروة الحيوانية.
القيود
تتجذر قيود نماذج التعلم الآلي (ML)، وخاصة التعلم العميق، بشكل أساسي في غموضها، وغالبًا ما توصف بأنها “صناديق سوداء”، مما يعقد تفسير آلياتها التنبؤية. بالمقابل، توفر النماذج الميكانيكية (MM) شفافية أكبر بسبب هياكلها المحددة بوضوح والعلاقات بين المتغيرات. بالإضافة إلى ذلك، تمثل قابلية التوسع تحديًا لنماذج ML، حيث يمكن أن تؤدي زيادة التعقيد إلى متطلبات حسابية كبيرة.
تعتمد نماذج ML بشكل كبير على مجموعات بيانات كبيرة للتدريب، مما يمكن أن يعيق قدرتها على التكيف مع الظروف الجديدة، وغالبًا ما يتطلب إعادة تقييم شاملة وإعادة صياغة. يتطلب دمج البيانات عالية الدقة من أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء وأنظمة المراقبة الآلية موارد حسابية كبيرة، بما في ذلك الوصول إلى الإنترنت الموثوق والأجهزة عالية الأداء. يمثل هذا صعوبات خاصة في المناطق ذات الدخل المنخفض والمتوسط، حيث قد تفتقر البنية التحتية التكنولوجية والموظفون المهرة. علاوة على ذلك، تسهم الصيانة المستمرة والتحديثات لنماذج ML في تكاليف التشغيل على المدى الطويل. بالمقابل، يمكن تطوير MM مع أو بدون بيانات تجريبية، معتمدة بدلاً من ذلك على الأطر النظرية، مما يقلل من بعض مشكلات الاعتماد على البيانات التي تواجهها طرق ML.
DOI: https://doi.org/10.3389/fvets.2026.1744053
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41704814
Publication Date: 2026-02-02
Author(s): Mohamed A. E. AbdelRahman et al.
Primary Topic: Effects of Environmental Stressors on Livestock
Overview
The section discusses the pressing challenges faced by agricultural production systems due to climate change, economic crises, and rising food demand, highlighting the necessity for innovative solutions in livestock production science. The integration of Machine Learning (ML) with Digital Twin (DT) technology is presented as a transformative approach, enabling the dynamic prediction, optimization, and simulation of livestock behavior and physiological states. This synergy allows for a more nuanced understanding of animal welfare, nutritional needs, and responses to environmental stressors, moving beyond traditional snapshot-state models to real-time predictive analytics.
The conclusion emphasizes the potential of ML-DT integration to uncover valuable insights in livestock research, from growth performance to health and behavior relationships. However, it acknowledges the conceptual limitations of current models due to challenges in data governance and resource allocation. The authors call for broader applications of these integrated models across various species and data types to enhance research efficiency and sustainability in livestock practices. Despite promising initial findings, the need for comprehensive design and integration of these technologies is crucial to address the complexities of sustainable livestock science.
Introduction
The introduction highlights the increasing integration of machine learning (ML) in animal science, driven by advancements in remote monitoring technologies that promote sustainable resource utilization. Various ML techniques, including random forest (RF), neural networks (NN), deep learning (DL), and support vector machines (SVM), have demonstrated effectiveness in predicting outcomes and identifying patterns that enhance animal health, productivity, and welfare. These models also provide economic forecasts for livestock prices, aiding producers in managing income without extensive long-term data collection.
Moreover, the introduction of digital twin (DT) technology, which creates real-time virtual replicas of physical entities, represents a significant advancement in ML applications. This integration has been utilized across multiple domains, including nutrition and meat quality assessment, and has contributed to the development of Precision Livestock Farming (PLF). PLF employs Information and Communication Technologies (ICT) to optimize agricultural practices, reduce costs, and boost production, aligning with the broader industrial transformations of Industry 4.0 and 5.0.
Methods
The review methodology employed in this study involves a systematic approach to gather, evaluate, and synthesize relevant literature on the topic. The researchers conducted a comprehensive search across multiple databases to identify peer-reviewed articles, conference papers, and other scholarly works that meet predefined inclusion criteria. This process ensures that the review is both exhaustive and representative of the current state of knowledge in the field.
In addition to the literature search, the methodology includes a critical appraisal of the selected studies, assessing their quality and relevance. The findings from these studies are then categorized and analyzed to identify patterns, trends, and gaps in the existing research. This structured approach not only enhances the reliability of the review but also provides a solid foundation for drawing conclusions and making recommendations for future research directions.
Discussion
The discussion section of the paper emphasizes the transformative potential of integrating machine learning (ML) and digital twin (DT) technologies in livestock production and research. It highlights a narrative review methodology that synthesizes recent advancements in ML and DT, focusing on precision livestock farming and decision-support systems across various livestock categories, including poultry, ruminants, and pigs. The review identifies 195 peer-reviewed references, illustrating a multidisciplinary approach to understanding the applications and challenges of these technologies in enhancing livestock management and research outcomes.
The paper contrasts traditional mathematical models (MMs) with ML approaches, noting that while MMs offer transparency and are less prone to algorithmic bias, they struggle with data scalability and adaptability. In contrast, ML models excel in predictive accuracy and can process large datasets, although they require significant computational resources. The integration of ML and DT is posited as a means to enhance predictive analytics, automate decision-making, and facilitate real-time monitoring of livestock health and behavior through advanced sensor technologies. However, challenges such as data synchronization, model suitability, and farmer acceptance remain barriers to widespread adoption. The authors advocate for a more comprehensive design of integrated models to address these challenges and promote sustainable practices in livestock science.
Limitations
The limitations of machine learning (ML) models, particularly deep learning, are primarily rooted in their opacity, often described as “black boxes,” which complicates the interpretation of their predictive mechanisms. In contrast, mechanistic models (MM) offer greater transparency due to their explicitly defined structures and relationships among variables. Additionally, scalability presents a challenge for ML models, as increased complexity can lead to significant computational demands.
ML models are heavily reliant on large datasets for training, which can hinder their adaptability to new conditions, often necessitating a comprehensive reevaluation and reformulation. The integration of high-resolution data from wearable sensors and automated monitoring systems requires substantial computational resources, including reliable internet access and high-performance hardware. This presents particular difficulties in low- and middle-income regions, where technological infrastructure and skilled personnel may be lacking. Furthermore, the ongoing maintenance and updates of ML models contribute to long-term operational costs. In contrast, MM can be developed with or without empirical data, relying instead on theoretical frameworks, which mitigates some of the data dependency issues faced by ML approaches.