Odborný partner
S rostoucími obavami z dopadu na životní prostředí, kolísání cen a konkurence mezi potřebami potravin pro lidi a krmiva pro zvířata se alternativní zdroje bílkovin stávají stále důležitějšími. Umělá inteligence (AI) má schopnost stát se v tomto úsilí nástrojem a pomáhat odborníkům na výživu zvířat a výrobcům krmiv identifikovat a vyhodnocovat nové zdroje bílkovin efektivněji než kdykoli předtím.
Analýza dat a rešerše literatury
Umělá inteligence dokáže rychle skenovat a analyzovat obrovské množství vědecké literatury, patentů a výzkumných dat a identifikovat slibné zdroje bílkovin. Modely vytahují relevantní informace, což umožňuje odborníkům na výživu dostat aktuální znalosti o nových složkách, jako je hmyzí moučka, řasy i rostlinné bílkoviny, jako je vlčí bob nebo hrách. Automatizací procesu rešerše literatury se díky AI sníží čas a úsilí potřebné k nalezení potenciálních alternativ, což odborníkům krmivářům dává více času soustředit se na posouzení bílkovin a jejich zkoušky.
Příklad: Systém umělé inteligence by mohl skenovat tisíce výzkumných článků během několika hodin a identifikovat například okřehek jako zdroj bílkovin s vysokým potenciálem a udržitelností životního prostředí.
Nutriční analýza a predikce
Modely umělé inteligence mohou předpovídat složení, stravitelnost a efektivnost alternativních zdrojů bílkovin. Analýzou historických dat a výsledků zkoušek může umělá inteligence simulovat, jak budou tyto suroviny fungovat v krmné dávce hospodářských zvířat. Tato prediktivní schopnost pomáhá krmivářům posuzovat alternativy bez nutnosti rozsáhlých krmných zkoušek na zvířatech, což výrazně zkracuje čas a snižuje náklady na vývoj produktu.
Příklad: Model strojového učení může předpovědět, že třeba hmyzí moučka má podobnou stravitelnost proteinu jako sójový šrot, ale s nižšími antinutričními látkami, což z ní činí kandidáta pro další hodnocení.
Optimalizace nákladů a udržitelnosti
Algoritmy umělé inteligence dokážou vyhodnotit více zdrojů bílkovin na základě klíčových dat, jako je cena, dostupnost a udržitelnost. To umožňuje výrobcům krmiv efektivněji vyvažovat ekonomiku a environmentální cíle. Optimalizační modely řízené umělou inteligencí zohledňují kolísající náklady na suroviny a doplňky a mohou v reálném čase dávat doporučení ke snížení nákladů na krmivo při zachování užitkovosti.
Příklad: Umělá inteligence může navrhnout nahrazení 20 % sójového šrotu pivovarskými obilovinami (kvasnicemi) a čekankovou dužinou, čímž se sníží náklady a uhlíková stopa výroby krmiv.
Vylepšování receptur
Umělá inteligence vyniká v rychlé úpravě složení krmiva pro udržení nutriční rovnováhy. Při zařazení alternativních proteinů kompenzuje rozdíly v profilu aminokyselin, energii a stravitelnosti. To pomáhá zajistit splnění cílů v užitkovosti, aniž by bylo ohroženo zdraví zvířat.
Příklad: Systém umělé inteligence by mohl okamžitě změnit složení krmiva pro dojnice, jakmile je k dispozici odpovídající množství slunečnicového šrotu, čímž by se zajistilo, že krmná dávka splňuje požadavky na bílkoviny a energii.
Prediktivní modelování užitkovosti zvířat
Umělá inteligence využívá údaje o užitkovosti k předpovídání růstu, reprodukce a zdraví zvířat při použití alternativních bílkovin. Tyto modely jsou neustále zdokonalovány na podle dat z reálného světa, což zvyšuje přesnost. Tato prediktivní schopnost minimalizuje proces pokus-omyl při vývoji krmiva, což umožňuje rychlejší a spolehlivější rozhodování.
Příklad: Umělá inteligence může předpovědět, že jalovice chované na dávce založené na vlčí bobu dosáhnou podobného tempa růstu jako jalovice krmené řepkovou moučkou, což pomáhá odborníkům na výživu využít slibnou alternativu.
Řízení rizik
Umělá inteligence pomáhá identifikovat potenciální rizika, jako jsou antinutriční látky a alergeny v alternativních zdrojích bílkovin. Analýzou údajů o surovinách může umělá inteligence doporučit strategie snížení rizik pro zvýšení bezpečnosti krmiva.
Příklad: Systém umělé inteligence může označit vysoký obsah taninu ve vzorku čiroku z Afriky, což umožní včasný zásah, aby se zabránilo snížené stravitelnosti bílkovin.
Regionální krmiva
Umělá inteligence dokáže analyzovat regionální data a identifikovat lokálně dostupné, nedostatečně využívané zdroje bílkovin. Snížením závislosti na dovážených surovinách se podporuje udržitelnost.
Příklad: Umělá inteligence by mohla zjistit, že pivovarské obiloviny, které jsou v některých regionech běžným vedlejším produktem, jsou pro místní chovatele hospodářských zvířat ekonomicky vhodným zdrojem bílkovin.
Jak se umělá inteligence liší od tradičních postupů výživy
Umělá inteligence a odborníci na výživu pracují na stejném cíli – na optimalizaci užitkovosti hospodářských zvířat lepším krmivem – přistupují k tomu odlišně. Odborníci na výživu se při svých rozhodnutích do značné míry spoléhají na zkušenosti, výzkum a terénní studie. Umělá inteligence analyzuje díky rychlosti a rozsahu sledování obrovské množství dat a generuje poznatky, které mohou odborníkům na výživu trvat týdny nebo dokonce měsíce. Jak dlouho může trvat ruční přečtení stovek výzkumných prací, abyste identifikovali jediný slibný zdroj bílkovin? Umělá inteligence si s tím poradí během několika hodin a najde možnosti, které by člověk – výživářský odborník – mohl přehlédnout. Je to jako mít asistenta pro výzkum, který nikdy nespí.
Není to jen o rychlosti
Umělá inteligence může také předpovídat užitkovost zvířat pomocí nových zdrojů bílkovin, což by jinak vyžadovalo nákladné a časově náročné zkoušky. Představte si, že byste prováděli zkoušky, abyste zjistili, jak by mohly jalovice růst na krmivu na bázi vlčího bobu, než jím nakrmíte živé zvíře. Tato prediktivní schopnost umělé inteligence pomáhá odborníkům na výživu dělat informovanější rozhodnutí, aniž by se museli spoléhat jen na metodu pokus–omyl.
Optimalizace složení krmných dávek
To je další oblastí, kde AI září. Výrobci krmiv často počítají s více proměnnými – množstvím živin, náklady na doplňky a suroviny, dostupností – a to vše ve snaze udržet užitkovost. Umělá inteligence dokáže okamžitě upravit složení krmiva, když jsou k dispozici nové složky nebo když se změní náklady, a téměř okamžitě poskytuje odborníkům na výživu optimalizaci možností.
Nenahradí vás
Umělá inteligence není od toho, aby nahradila odborníky na výživu. Je to nástroj pro zlepšení jejich schopností. Odborníci na výživu přinášejí základní poznatky a znalosti z terénu, které umělá inteligence nedokáže replikovat. Umělá inteligence může například navrhnout použití hmyzí moučky na základě jejího nutričního profilu, ale odborník na výživu by před konečným rozhodnutím zvážil další faktory, jako je souhlas zemědělců, schválení zákonnými orgány a trendy na trhu.
Závěr
Závěrem lze říci, že nejlepší výsledky přináší spolupráce. Umělá inteligence urychluje analýzu dat, dodává prediktivní přehledy a pomáhá optimalizovat rozhodnutí. Odborníci na výživu tyto poznatky ověřují, provádějí terénní zkoušky a řeší praktické problémy, jako jsou dobré životní podmínky zvířat a logistika farem. Společně tvoří silné partnerství, které může být klíčem k inovacím a udržitelnosti ve výživě zvířat.
Feed Strategy
