Sztuczna inteligencja w branży trzody chlewnej: nieunikniona teraźniejszość

Chociaż sztuczna inteligencja (AI) i jej wykorzystanie w branży trzody chlewnej jest tematem przewijającym się od kilku lat, to w tym roku, wraz z pojawieniem się ChatGPT, wszyscy bez wątpienia odkrywamy moc tej technologii i rozumiemy, w jakim stopniu może ona na nas wpływać, zarówno na poziomie organizacyjnym, jak i osobistym. W ciągu najbliższych pięciu lat sztuczna inteligencja zmieni procesy wielu organizacji (na lepsze), obniży wartość wielu rodzajów miejsc pracy, a także stworzy wiele nowych rodzajów miejsc pracy. Aby dostosować się i jak najlepiej wykorzystać ten zestaw technologii, musimy zrozumieć, jak one działają, ich ograniczenia i zastosowania, które postaramy się wyjaśnić w poniższym artykule.

Uczenie maszynowe lub znaczenie jakości danych

Kiedy mówimy o sztucznej inteligencji, odnosimy się do zdolności komputerów do robienia rzeczy, które ludzie robią szczególnie dobrze, takich jak mówienie, czytanie, przetwarzanie obrazów, rozumowanie, planowanie lub wykrywanie. W tym celu pod parasolem sztucznej inteligencji znajdują się dziedziny wiedzy, które obejmują matematykę, informatykę, robotykę, neuronaukę itp. Ale bardzo ważne jest, aby zrozumieć, że cała rewolucja, której doświadczamy wokół sztucznej inteligencji, jest związana z bardzo specyficznym obszarem sztucznej inteligencji zwanym uczeniem maszynowym. Jest to zdolność do generowania modeli z rzeczywistości, które uczą się na podstawie danych z przeszłości, aby przewidywać przyszłość. Wszystkie główne postępy, jakie obserwujemy w sztucznej inteligencji w ostatnich latach, od ChatGPT, wizji komputerowej lub modelowania predykcyjnego, są napędzane tym samym wiatrem w plecy: uczeniem maszynowym.

Gdy odpowiedź udzielona przez ChatGPT nas zaskakuje, widzimy, że wykorzystywany jest model uczenia maszynowego, a konkretnie uczenie głębokie (deep learning), które należy do wielu rodzin uczenia maszynowego. Ten opiera się na sieciach neuronowych, a dokładniej na typie Transformer, lepiej znanym dziś jako generatywna sztuczna inteligencja.

Działanie ChatGPT jest możliwe, ponieważ algorytm, zdefiniowany jako lista instrukcji do rozwiązania obliczeń lub abstrakcyjnego problemu, został wytrenowany przy użyciu ogromnej bazy danych zawierającej miliardy tekstów pobranych z Internetu. Jak widać, big data (masowe przetwarzanie danych) i uczenie maszynowe idą w parze, napędzając rewolucję w świecie sztucznej inteligencji.

Wyjaśniam to, ponieważ często zdarza się, że firmy chcą rozmawiać o sztucznej inteligencji, ale mówienie o danych lub koncepcjach takich jak cyfryzacja, chmura, big data lub IoT (Internet rzeczy) jest dla nich mniej atrakcyjne.

Dobra kultura pracy z danymi w przedsiębiorstwie jest warunkiem wstępnym zastosowania sztucznej inteligencji.

Cztery filary, które pozwolą nam zasilić nową generację algorytmów sztucznej inteligencji i to, jak najlepiej je wykorzystać:

• Cyfryzacja: wykorzystanie narzędzi informatycznych do zarządzania procesami doprowadzi nas do przekształcenia procedur w taki sposób, aby pozostawiały one cyfrowy ślad.
• Chmura (wynajem zasobów obliczeniowych w chmurze zamiast ich fizycznego zakupu) pozwoli nam na większą elastyczność we wdrażaniu nowych zasobów komunikacyjnych, pamięci masowej i obliczeniowych.
• Big data (masowe przetwarzanie danych) pozwoli nam przetwarzać te dane, aby umożliwić algorytmom sztucznej inteligencji rozpoczęcie pracy w tym zakresie.
• IoT (wdrażanie urządzeń, które mierzą i emitują dane) pozwoli nam skonfigurować wszystkie czujniki w naszych gospodarstwach w celu gromadzenia ważnych danych, takich jak temperatura, wilgotność, waga zwierząt, częstość występowania chorób itp.

Jaki byłby właściwy plan wdrożenia sztucznej inteligencji w branży trzody chlewnej?

• Generowanie danych. Przekształcenie moich procesów (cyfryzacja) i dodanie nowych czujników (IoT), które pozwolą mi uzyskać dostęp do nowych danych, aby jak najlepiej wykorzystać sztuczną inteligencję. Rysunek 1 przedstawia przykład wdrożenia sztucznej inteligencji w tuczarniach.
• Konsolidacja danych. Odpowiednia konsolidacja danych w scentralizowanym repozytorium, w razie potrzeby z wykorzystaniem technologii takich jak chmura lub big data.
• Wykorzystanie danych. Wybranie narzędzia analityki biznesowej i wykorzystanie do stworzenia odpowiedniej kultury danych w firmie, wzmacniając pozycję najbardziej doświadczonych użytkowników jako liderów analizy danych w organizacji. Zacznij generować pomocne alarmy, aby prawidłowo zarządzać pasmami operacyjnymi organizacji na wszystkich poziomach (technicznym, operacyjnym, ekonomicznym itp.).
• Sztuczna inteligencja. Zastosowanie sztucznej inteligencji do rozwiązywania konkretnych pytań biznesowych. Zacznij od wąskich, bardzo konkretnych przypadków użycia i prostych pytań, ale jasno zdefiniowanych pod względem potrzebnych danych i celów do osiągnięcia. Stopniowo stosuj ramy do bardziej przekrojowych przypadków użycia, aż wszystkie zmienne wpływające na nasz łańcuch wartości będą pod kontrolą.

Sztuczna inteligencja na nowo definiuje sposób, w jaki zarządzamy i optymalizujemy wszystkie aspekty produkcji i staje się motorem inteligentniejszego, bardziej zrównoważonego i wydajniejszego przemysłu hodowlanego. Wdrożenie sztucznej inteligencji w branży trzody chlewnej wymaga znacznych inwestycji w czas, zasoby i szkolenia. Jednak potencjalne korzyści są ogromne. Możemy spodziewać się nie tylko poprawy wydajności i produktywności, ale także postępów w zakresie dobrostanu zwierząt i zrównoważonego rozwoju środowiska. Ponadto tworzenie nowych miejsc pracy specjalizujących się w zarządzaniu danymi i analityce jest szansą na ożywienie branży dzięki nowemu pokoleniu talentów.

Patrząc w przyszłość, ważne jest, aby branża nie tylko przyjęła sztuczną inteligencję, ale także wspierała kulturę innowacji i ciągłego uczenia się. Sztuczna inteligencja nie jest celem, ale narzędziem, które wraz z ludzką mądrością i doświadczeniem w tej dziedzinie może doprowadzić przemysł trzody chlewnej do pomyślnej i stabilnej przyszłości.