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    醍醐灌顶??!智能化与自动化有何区别?畜牧业智能化的现状与未来如何?

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

    简介
    京鹏环宇畜牧技术顾问、加拿大maximus首席专家毕杰博士应邀出席,并以为《牧场人工智能的实现》为题,做了一场别开生面的主旨报告。...

    2020智慧畜牧业亚洲论坛于10月19日至21日在北京举行,来自全球的大咖们为行业献上了一场学术盛宴。

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    论坛开幕式现场

    京鹏环宇畜牧技术顾问、加拿大maximus首席专家毕杰博士应邀出席,并以为《牧场人工智能的实现》为题,做了一场别开生面的主旨报告。

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    毕杰博士(左一)在主旨报告后参与研讨

    和与会大多数专家的报告不同,毕博士的报告直击应用。


    毕博士的报告分为四部分内容:

    1,人的行为控制机制:自主行为、反射行为、智能行为

    2,牧场的控制机制:从人工到电气化、自动化、智能化

    3,畜牧业人工智能的层次和步骤

    4,从几个案例看人工智能的实现

    首先,毕博士对畜牧业人工智能需要研究的范畴做了定义,认为我们应当关注的是“行为的智能控制机制”,而不要陷入“意识”、“自我”的争议。同时,用几个示意图简单地把人的三种行为控制机制进行了阐述。

    人的智能行为需要知识和思维参与,同时,反馈、学习是智能行为的重要特征。

    与人的行为控制机制相对应,牧场的控制机制的模型如下:



    与人的智能行为一样,牧场的智能控制需要数据和算法,反馈和自我学习也是智能控制的重要标志。


    毕博士建立的这个模型与全球智慧畜牧业的两位泰斗:比利时鲁汶大学Daniel Berckmans教授以及英国皇家兽医学院Theo Demmers教授的模型不谋而合。



    任何的智能行为都离不开数据,而大数据则是支撑人工智能的基础。实现牧场人工智能需要大量、多样、及时、准确的数据支持,如下图所示:

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    与会的科研人员研究的着眼点多在数据采集、单项技术以及舍内管理,毕博士的报告则将人工智能的范畴扩大到牧场、集团、行业层面(如下图),并且指出,越往行业层面发展,越偏向管理范畴,越往单事件层面,越偏向技术范畴。目前绝大多数的研究成果都属于最下面两个层面。

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    人工智能的实现是不可能一蹴而就的,从完全的手工抄数、报表的时代过渡到全人工智能,就像汽车自动驾驶从L0到L5一样,需要大量的研究、积累并且需要硬件的技术进步。


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    好消息是我们已经有了牧场智能终端,可以完成从数据自动采集、到数据传输、数据处理的过程,解决了数据基础问题。比如加拿大的创新性产品Maximus。


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    最后,毕博士向大家展示了几个实际的应用。


    第一个展示了Maximus公司的小猪出生探测器。毕博士说,这个东西尽管看上去高大上,并且能够为猪场带来明显的帮助,但是,它不能算是智能化应用,而是自动化设备。因为它只是一个采集数据的“探头”。


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    第二个展示的产品,则是风靡北美的应用。这个装置通过解救被母猪压到的小猪,最直接的效果就是把PSY提高0.9头!然而,它还是不断地通过观察母猪和行为,进而试图通过改变母猪的行为来进一步减少小猪压死的损失。具备了学习能力,才算得上智能。

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    第三项技术是母猪体况管理。通过反馈、学习,使母猪体况控制更加精准,进而在节省饲料的同时,保证母猪的最佳生产性能。

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    第四项技术是精准环境控制。借助多种探头产生的数据,可以实现精确控制,既可以节约能源成本,又能够确保畜舍最优的环境条件。

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    以上应用都是已经实现商业应用的,之所以这些技术非常成熟并且得以应用,是因为这些技术都是可以显著降低牧场成本的。比如PSY提高,比如饲料效率提高,比如生长速度加快,比如人工成本下降。


    目前使用上述技术的1200头母猪场,只需要2名工作人员(周末不上班,晚上不值班)。


    除了上面这些应用外,毕博士还对人工智能的应用前景进行了描述。


    首先,毕博士讲解了在畜舍层面判断和处置疾病的可行性。

    不论人医还是兽医,诊断疾病靠的都是知识(学习得来的数据)、经验(自己积累的数据)、能力(获取准确、充足的数据以及利用数据做出准确判断的“算法”),而这些,机器都是可以做到的。美国IBM公司的Dr. Watson即是这样一台诊断机器人。


    与人医相比,饲养动物处于封闭、固定的环境,而且没有“隐私权”困扰,因此,我们更有能力获取与其健康状况有关的数据。比如:饮水量、采食量、日增重、体温、运动量、体表状况,以及各种环境数据、运行管理数据等等,只要建立相应的诊断模型,判断健康状况不是一件难事。再加上不断的自我学习,机器诊断的准确性会越来越高。


    在对健康状况进行判断后,可以通知管理人员去处置,当然,如果我们安装了智能的处理终端,它也可以自动执行,并且记录、学习。


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    对于牧场层面、集团层面、行业层面的人工智能,目前并没有成熟的应用。但是,毕博士也提出了几个思考,并且认为在不远的将来,也会变成现实。


    毕杰博士对牧场人工智能的报告系统性强、紧贴应用,不论对于学术研究、产品研发还是养殖生产,都具有一定的启发作用。


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