Искусственный интеллект в свиноводстве: настоящее, которое невозможно остановить

Хотя искусственный интеллект (ИИ) и его использование в свиноводстве уже несколько лет является постоянной темой, в этом году, с появлением ChatGPT, мы все, несомненно, открываем для себя силу этой технологии и понимаем, в какой степени она может повлиять на нас, как на организационном уровне, так и даже на личном уровне. В ближайшие пять лет ИИ изменит процессы многих организаций (к лучшему), снизит ценность многих типов рабочих мест, а также создаст множество новых типов рабочих мест. Чтобы адаптировать и максимально эффективно использовать этот набор технологий, нам необходимо понять, как они работают, их ограничения и области применения, и все это мы постараемся прояснить в следующей статье.

Обучение машин или важность качества данных

Когда мы говорим об ИИ, мы имеем в виду способность компьютеров делать то, что люди делают особенно хорошо, например, говорить, читать, обрабатывать изображения, рассуждать, планировать или чувствовать. С этой целью под эгидой ИИ находятся области знаний, включающие математику, информатику, робототехнику, нейробиологию и т. д. Но очень важно понимать, что вся революция, которую мы переживаем вокруг ИИ, связана с очень конкретной область искусственного интеллекта под названием «Обучение машин». Это способность создавать модели из реальности, которые учатся на прошлых данных, чтобы предсказывать будущее. Все основные достижения, которые мы наблюдаем в области искусственного интеллекта в последние годы, от ChatGPT, компьютерного зрения или прогнозного моделирования, обусловлены одним и тем же попутным ветром: обучением машин.

Когда мы удивляемся ответу, который дает нам ChatGPT, мы видим в действии модель обучения машины, в частности глубокое обучение, которое входит во многие семейства обучения, основанные на нейронных сетях, а точнее на типе Трансформера, более известном сегодня как генеративный ИИ.

ChatGPT возможен, потому что алгоритм, определяемый как список инструкций для решения вычислений или абстрактной задачи, был обучен с использованием огромной базы данных, состоящей из миллиардов текстов, извлеченных из Интернета. Как мы видим, большие данные (массовая обработка данных) и обучение машин идут рука об руку, вызывая революцию в мире искусственного интеллекта.

Я объясняю это тем, что во многих случаях организации жаждут поговорить об искусственном интеллекте, но разговоры о данных или концепциях, таких как оцифровка, облако, большие данные или IoT (Интернет вещей) их привлекают меньше.

Хорошая организационная культура данных в компании является предпосылкой для применения искусственного интеллекта.

Четыре столпа, которые позволят нам обеспечить новое поколение алгоритмов ИИ и получить от них максимальную отдачу:

• Цифровизация: использование ИТ-инструментов для управления нашими процессами приведет нас к преобразованию процедур так, чтобы они оставляли цифровой след.
• Облако (аренда вычислительных ресурсов в облаке, а не покупка их физически) позволит нам добиться большей гибкости в развертывании новых коммуникационных, хранилищных и вычислительных ресурсов.
• Хранилища больших данных (массовая обработка данных) позволят нам обработать эти данные, чтобы оставить их в тот момент, когда алгоритмы ИИ начнут работать.
• Интернет вещей (развертывание устройств, которые измеряют и передают данные) позволит нам настроить все датчики на наших фермах для сбора важных данных, таких как температура, влажность, вес животных, распространенность болезней и т. д.

Какой должна быть хорошая дорожная карта для внедрения ИИ в свиноводстве?

• Генерация данных. Преобразуйте мои процессы (оцифровка) и добавьте новые датчики (IoT), которые позволят мне получить доступ к новым данным, чтобы максимально эффективно использовать возможности ИИ. На рис. 1 показан пример внедрения ИИ на откорме.
• Консолидация данных. Адекватно консолидируйте данные в централизованном хранилище, при необходимости используя такие технологии, как облако или хранилище больших данных.
• Использование данных. Выберите инструмент бизнес-аналитики и используйте его для создания культуры данных внутри организации, предоставляя наиболее продвинутым пользователям возможность стать инициаторами анализа данных внутри организации. Начните генерировать полезные сигналы тревоги, чтобы правильно управлять рабочими диапазонами моей организации на всех уровнях (техническом, операционном, экономическом и т. д.).
• Искусственный интеллект. Применяйте ИИ для решения конкретных бизнес-вопросов. Начните с узких, очень конкретных вариантов использования и скромных вопросов, но четко определенных с точки зрения необходимых данных и целей, которые необходимо достичь. Постепенно применяйте эту структуру к более сквозным сценариям использования, пока все переменные, влияющие на нашу цепочку создания стоимости, не будут под контролем.

Искусственный интеллект меняет способы управления и оптимизации всех аспектов производства и становится движущей силой более умной, более устойчивой и более продуктивной отрасли животноводства. Внедрение ИИ в свиноводстве требует значительных инвестиций времени, ресурсов и обучения. Однако потенциальные выгоды огромны. Мы можем ожидать не только повышения эффективности и производительности, но также прогресса в области благополучия животных и экологической устойчивости. Кроме того, создание новых рабочих мест, специализирующихся на управлении данными и аналитике, — это возможность оживить отрасль новым поколением талантов.

Заглядывая в будущее, важно, чтобы отрасль не только использовала ИИ, но и развивала культуру инноваций и непрерывного обучения. ИИ — это не конец, а инструмент, который вместе с человеческой мудростью и опытом в этой области может привести свиноводство к процветающему и устойчивому будущему.