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:
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。
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。
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: 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”。 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。 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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