醍醐灌頂!!智能化與自動化有何區別?畜牧業智能化的現狀與未來如何?

2020-10-23 21:24:00   |   發布者: adminjp   |   查看:

簡介
京鵬環宇畜牧技術顧問、加拿大maximus首席專家畢杰博士應邀出席,并以為《牧場人工智能的實現》為題,做了一場別開生面的主旨報告。...

2020智慧畜牧業亞洲論壇于10月19日至21日在北京舉行,來自全球的大咖們為行業獻上了一場學術盛宴。

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論壇開幕式現場

京鵬環宇畜牧技術顧問、加拿大maximus首席專家畢杰博士應邀出席,并以為《牧場人工智能的實現》為題,做了一場別開生面的主旨報告。

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畢杰博士(左一)在主旨報告后參與研討

和與會大多數專家的報告不同,畢博士的報告直擊應用。


畢博士的報告分為四部分內容:

1,人的行為控制機制:自主行為、反射行為、智能行為

2,牧場的控制機制:從人工到電氣化、自動化、智能化

3,畜牧業人工智能的層次和步驟

4,從幾個案例看人工智能的實現

首先,畢博士對畜牧業人工智能需要研究的范疇做了定義,認為我們應當關注的是“行為的智能控制機制”,而不要陷入“意識”、“自我”的爭議。同時,用幾個示意圖簡單地把人的三種行為控制機制進行了闡述。

人的智能行為需要知識和思維參與,同時,反饋、學習是智能行為的重要特征。

與人的行為控制機制相對應,牧場的控制機制的模型如下:



與人的智能行為一樣,牧場的智能控制需要數據和算法,反饋和自我學習也是智能控制的重要標志。


畢博士建立的這個模型與全球智慧畜牧業的兩位泰斗:比利時魯汶大學Daniel Berckmans教授以及英國皇家獸醫學院Theo Demmers教授的模型不謀而合。



任何的智能行為都離不開數據,而大數據則是支撐人工智能的基礎。實現牧場人工智能需要大量、多樣、及時、準確的數據支持,如下圖所示:

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與會的科研人員研究的著眼點多在數據采集、單項技術以及舍內管理,畢博士的報告則將人工智能的范疇擴大到牧場、集團、行業層面(如下圖),并且指出,越往行業層面發展,越偏向管理范疇,越往單事件層面,越偏向技術范疇。目前絕大多數的研究成果都屬于最下面兩個層面。

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人工智能的實現是不可能一蹴而就的,從完全的手工抄數、報表的時代過渡到全人工智能,就像汽車自動駕駛從L0到L5一樣,需要大量的研究、積累并且需要硬件的技術進步。


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好消息是我們已經有了牧場智能終端,可以完成從數據自動采集、到數據傳輸、數據處理的過程,解決了數據基礎問題。比如加拿大的創新性產品Maximus。


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最后,畢博士向大家展示了幾個實際的應用。


第一個展示了Maximus公司的小豬出生探測器。畢博士說,這個東西盡管看上去高大上,并且能夠為豬場帶來明顯的幫助,但是,它不能算是智能化應用,而是自動化設備。因為它只是一個采集數據的“探頭”。


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第二個展示的產品,則是風靡北美的應用。這個裝置通過解救被母豬壓到的小豬,最直接的效果就是把PSY提高0.9頭!然而,它還是不斷地通過觀察母豬和行為,進而試圖通過改變母豬的行為來進一步減少小豬壓死的損失。具備了學習能力,才算得上智能。

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第三項技術是母豬體況管理。通過反饋、學習,使母豬體況控制更加精準,進而在節省飼料的同時,保證母豬的最佳生產性能。

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第四項技術是精準環境控制。借助多種探頭產生的數據,可以實現精確控制,既可以節約能源成本,又能夠確保畜舍最優的環境條件。

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以上應用都是已經實現商業應用的,之所以這些技術非常成熟并且得以應用,是因為這些技術都是可以顯著降低牧場成本的。比如PSY提高,比如飼料效率提高,比如生長速度加快,比如人工成本下降。


目前使用上述技術的1200頭母豬場,只需要2名工作人員(周末不上班,晚上不值班)。


除了上面這些應用外,畢博士還對人工智能的應用前景進行了描述。


首先,畢博士講解了在畜舍層面判斷和處置疾病的可行性。

不論人醫還是獸醫,診斷疾病靠的都是知識(學習得來的數據)、經驗(自己積累的數據)、能力(獲取準確、充足的數據以及利用數據做出準確判斷的“算法”),而這些,機器都是可以做到的。美國IBM公司的Dr. Watson即是這樣一臺診斷機器人。


與人醫相比,飼養動物處于封閉、固定的環境,而且沒有“隱私權”困擾,因此,我們更有能力獲取與其健康狀況有關的數據。比如:飲水量、采食量、日增重、體溫、運動量、體表狀況,以及各種環境數據、運行管理數據等等,只要建立相應的診斷模型,判斷健康狀況不是一件難事。再加上不斷的自我學習,機器診斷的準確性會越來越高。


在對健康狀況進行判斷后,可以通知管理人員去處置,當然,如果我們安裝了智能的處理終端,它也可以自動執行,并且記錄、學習。


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對于牧場層面、集團層面、行業層面的人工智能,目前并沒有成熟的應用。但是,畢博士也提出了幾個思考,并且認為在不遠的將來,也會變成現實。


畢杰博士對牧場人工智能的報告系統性強、緊貼應用,不論對于學術研究、產品研發還是養殖生產,都具有一定的啟發作用。


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