Benim Çiftliğim

Yapay Zeka (AI) | Çiftliklerde yapay zeka uygulamaları

Tüm icatlar ihtiyaçtan doğar, biz çiftliğinizin ihtiyaçlarını çok iyi biliyoruz

Çobansız akıllı çiftliklere merhaba! Çiftlik 5.0

Yapay Zeka, hayatımızın en ince detaylarına kadar nüfuz etmeye hazırlanırken, hatta ChatGPT, Bard gibi sohbet robotları, olağanüstü zekalarıyla bizi etkilemeye başlamışken, çiftliklerdeki yapay zeka uygulamaları da kaçınılmaz bir geleceğe işaret etmektedir.

5 yıl önce yola, çiftlik yönetiminde sorulan sorulara ucuz cevap nasıl buluruz diye çıkmıştık. Şimdi belki de 50 yıl sonra sorulabilecek sorulara cevaplarımız hazır… Çağı yakalamak, sürdürülebilir olmak, verimli çiftliklere sahip olmak istiyorsak yapay zeka çözümlerine alışmalıyız….

Endüstri 5.0 dan sonra, çiftliklerimizi, işletmelerimizi Tarım ve Hayvancılık 5.0 a hazırlamak için biz hazırız, ya siz...

Hayvancılık sektörü dijitalleşebilir mi diye düşünmeyin. Dünyanın farklı bir yerinde bizim gibi yazılım şirketleri hayvancılık sektörünü dijitalleştirme çalışmalarına devam ediyor. Sizde rekabet şansınızı yüksek tutmak istiyorsanız mutlaka iletişime geçin.

Yapay Zeka Teknolojisinin Hayvancılık Çiftliklerinin Yönetimine Etkisi

Çobansız çiftliklere merhaba! Çiftlik 5.0

Hayvancılık, ekolojik bütünlüğün korunması ve gıda güvenliğinin sağlanması açısından hayati öneme sahiptir. “Yapay zeka” terimi ilk kez 1956 yılında John McCarthy tarafından ortaya atıldı ve şu anda bu teknoloji kümes hayvanları, süt ve süt ürünleri çiftlikleri, birçok besi hayvanı çiftliğinin yönetiminde yaygın olarak kullanılmaya hazırlanıyor. Onlarca yıldır üzerinde çalışılmasına ve geniş çapta uygulanmasına rağmen yapay zeka hâlâ en az anlaşılan alt alanlardan biri. Yapay zeka, çiftçilere rakipsiz bir destek sağlayarak kaynak kullanımını en aza indirmelerine, beslenme düzenlerinin sürdürülebilirliğini iyileştirmelerine ve özellikle karbon ayak izini azaltma konusunda genel olarak çiftlik verimliliğini artırmalarına olanak tanıyor. Yapay zeka, verimliliği ve üretkenliği artırırken aynı zamanda insan hatası olasılığını da azaltan bir nimettir. Üreticiler, insanın karar verme sürecini simüle etmek, sensörler ve diğer donanım teknolojileri tarafından toplanan verilere yönelik yorumlar, çözümler sağlamak için yapay zekayı kullanabilir. Yapay zeka araçları sayesinde hayvan aktivitelerini ve konumlarını kolayca takip etmek, davranışlar, habitatlar ve sağlık koşulları hakkında veri toplamak mümkün. Hayvan tanımlama, hayvan refahının izlenmesi, cinsiyetin belirlenmesi, aşı düzeni ve mera değerlendirmesi, yapay zekanın şu ana kadar yaygın olarak uygulandığı alanlardan bazılarıdır. Drone'lar, robotlar ve blockchain'ler süt çiftliklerinde yaygın olarak kullanılan bazı otomasyon biçimleridir. Ancak çiftlikte daha fazla altyapıya ihtiyaç duyan geliştirme masrafları ve bunların yerini alacak otomasyon potansiyeli, teknolojinin gelişimini sınırlamaktadır. Özellikle son teknoloji akıllı drone kullanarak hayvanlarınız yem yoluna girip kilitlendiklerinde veya ağılın her hangi bir bölgesinde iken, önceden ayarlanmış süreler aralıklarında şarj pistinden otomatik havalanarak padoklara yaklaşarak her hayvanı kimliklendirerek detay video çekimi yapabilir. Hayvanlarınızın dış görüntülerinin tek tek videolarını çeker, vücut ısılarını ölçer, meme sıcaklıkları ile vulva sıcaklıklarını ve görünümlerini veri tabanına kaydeder. Her hangi bir sorun varsa hemen size bildirimde bulunur. Böylece hayvanın doğum vaktinin ne kadar yakın olduğunu hayvanın yanında olmadan anında öğrenirsiniz. İsterseniz sorun gördüğü hayvanın ve sorunlu bölgenin kısa süreli videosunu ve fotoğraflarını mesajına ekler.


Hayvancılığın Damızlık Değerinin Tahmininde Yapay Zeka
Karar ağaçları ve yapay sinir ağları (YSA) gibi makine öğrenimi teknikleri, özellikle doğrusal olmayan sistemler dahil olmak üzere sınıflandırma ve tahmin uygulamaları için hızlı, güçlü ve esnek araçlar oldukları için tarımda giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu teknikler mastiti tespit etmek, kızgınlığı tespit etmek ve seçilimin nedenlerini keşfetmek için kullanılmıştır. Karar ağaçları ve ilgili yöntemler ayrıca emzirme eğrilerinin analizinde, somatik hücre sayısı verilerinin yorumlanmasında ve üreme yönetimi verimliliğinin değerlendirilmesinde kullanılır. Ek olarak YSA, toplam tarımsal süt üretimini, 305 günlük süt verimi tahminini ve mastitisin tespitini tahmin etmek için kullanılır. Değişkenlerin üyelik derecesi 0 ile 1 arasında olan bulanık kümeler halinde sınıflandırılmasını içeren bulanık mantık, son zamanlarda tarımsal araştırmalarda bir yol bulmuştur. Şu anda, otomatik sağım sistemleri ve genetik değerlendirmeler yoluyla mastitis ve kızgınlığın tanımlanması ve izlenmesine odaklanan çeşitli çağdaş gruplar bulunmaktadır. Otomatik sağım sisteminden mastitis ve kızgınlığın tespiti ve genetik değerlendirme için eş zamanlı gruplar. Uygun üyelik fonksiyonlarının oluşturulması, üyelik fonksiyonlarının (MF'ler) kullanılmasındaki temel engeldir. MF kararlarını vermek için gereken zaman ve hesaplama çabası, oluşturulması nispeten kolay olan YSA'lar kullanılarak azaltılabilir. Yapay zekayı kullanarak morfolojik bir değerlendirme geliştirmek, kapsamlı bir yaklaşımın hem kavramsallaştırılmasını hem de uygulanmasını içerir.


Hayvancılık için Yapay Zeka Modeli Geliştirme

Yapay zeka, hayvancılığın tanımlanmasından ve izlenmesinden en uygun besleme ve üreme stratejilerinin tahmin edilmesine kadar, hayvancılıkta verimliliği büyük ölçüde artırma potansiyeline sahiptir.

Yapay zeka tabanlı modeller, hayvan sağlığı ve performansına ilişkin öngörüler sağlamak amacıyla sensörler, görüntüleme ve diğer dijital sistemler gibi çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz etmek için kullanılabilir. Yapay zeka aynı zamanda hastalık salgınlarını tahmin etmek, hayvan sağlığı sorunlarını belirlemek ve üretime yönelik potansiyel tehditlere karşı erken uyarı sağlamak için de kullanılabilir. Hayvancılık için herhangi bir yapay zeka modeli, çiftliğin özel ihtiyaçlarına göre uyarlanabilmelidir.

Bu nedenle, bir model geliştirmenin ilk adımı, yapay zeka modellerini geliştirmek için kullanılabilecek verilerin toplanmasını içeren veri toplamadır. Bu, hayvancılık çiftliklerine kurulan sensörlerden ve kameralardan gelen verilerin yanı sıra hava durumu ve toprak verileri gibi diğer kaynaklardan gelen verileri de içerebilir. Veriler toplandıktan sonra, yapay zeka modeli geliştirme sürecinde kullanılmadan önce temizlenmesi ve ön işleme tabi tutulması gerekir. Yapay zeka modelin ikinci adımı veri analizidir. Burada veriler, hayvanların ve çevrenin davranışları hakkında fikir edinmek için analiz ediliyor ve görselleştiriliyor. Bu, kalıpları ve eğilimleri belirlemek için makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi çeşitli tekniklerin verilere uygulanmasıyla yapılır. Yapay zeka modelinin modelin üçüncü adımı, hayvanın davranışını tahmin etmek için kullanılabilecek yapay zeka modellerinin oluşturulmasını içeren model geliştirmedir. Bu, en uygun besleme ve yetiştirme stratejilerinin tahmin edilmesinin yanı sıra besi hayvanlarının gelecekteki sağlık ve üretkenliğinin tahmin edilmesini de içerebilir. Yapay zeka modelinin dördüncü adımı, yapay zeka modellerinin hayvancılık çiftliklerine dağıtılmasını içeren model dağıtımıdır. Bu, bulut tabanlı çözümler veya gömülü sistemler gibi çeşitli platformlar kullanılarak yapılabilir. Yapay zeka modelinin beşinci adımı, yapay zeka modellerinin beklendiği gibi performans gösterdiğinden emin olmak için değerlendirilmesini içeren model değerlendirmedir. Bu, konuşlandırılan modelden veri toplayarak ve iyileştirme alanlarını veya potansiyel riskleri belirlemek için analiz ederek yapılır. Yapay zeka modelinin altıncı ve son adımı, yapay zeka modellerini iyileştirmek için model değerlendirmesinden elde edilen geri bildirimlerin kullanılmasını içeren model iyileştirmedir. Bu, model parametrelerinin ayarlanmasını veya modelin doğruluğunu artırmak için yeni veri kümelerinin dahil edilmesini içerebilir.

Sonuç olarak, hayvancılık için yapay zeka modeli, çiftliğin özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmalı ve veri toplama, model geliştirme, model doğrulama, model dağıtımı ve model bakımı bileşenlerini içermelidir. Doğru ve güvenilir sonuçlar sağlamaya devam etmesini sağlamak için bu modelin düzenli olarak izlenmesi ve güncellenmesi gerekir.
Yöneticinin ve diğer çiftlik personelinin iş yükünü azalttığı için yapay zeka, dünya çapındaki hayvancılık çiftliklerinin yönetimi için çok önemli bir alternatiftir. Yapay Zeka, kaynak kullanımını ve verimliliği optimize ettiği için hayvancılıkta uygun ve etkili bir teknolojidir. Aynı zamanda dünyanın artan insan nüfusunu beslemek için de uygun bir teknolojik gelişmedir. Kaynak sıkıntısı sorununu büyük ölçüde çözer. Yapay zeka ve makine öğrenimi genel olarak insan emeğinin yerini almaktan ziyade insan emeğini artırmaya yöneliktir.

Türkçe PDF indir

The Influence of Artificial Intelligence Technology on the Management of Livestock Farms

Livestock is essential for maintaining ecological integrity and providing food security. The term “artificial intelligence,” was first coined by John McCarthy in 1956, and currently, the technology is widely applied in the management of many livestock farms like poultry, dairy, and pigs. Although it has been studied for decades and widely applied, AI is still one of the least understood subfields. Artificial intelligence provides farmers with unrivalled support, enabling them to minimize resource use, improve the sustainability of their feeding patterns, and increase farm productivity in general, especially when it comes to reducing the carbon footprint. AI is a blessing for boosting efficiency and productivity while also lowering the possibility of human error. Producers can use artificial intelligence to simulate human decision-making and provide interpretations and solutions for the data gathered by sensors and other hardware technologies. Through AI tools, it is possible to easily trace animal activities and locations and collect data about behaviors, habitats, and health conditions. Animal identification, animal welfare monitoring, sex determination, vaccine delivery, and pasture evaluation are some areas where AI has been widely applied so far. Drones, robots, and blockchains are some forms of automation that have been widely used in dairy farms. However, the expense of development, which needs more infrastructure on the farm, and the potential for automation to replace them are the limitations of the technology.

Artificial Intelligence for Prediction of Breeding Values of Livestock.
Machine learning techniques such as decision trees and artificial neural networks (ANNs) are increasingly used in agriculture because they are fast, powerful, and flex ible tools for classification and prediction applications, espe cially applications including nonlinear systems. These techniques have been used to detect mastitis, detect estrus, and discover the reasons for selection. Decision trees and related methods are also used in the analysis of breastfeeding curve, interpretation of somatic cell count data, and assessment of reproductive manage ment efficiency. In addition, ANN is used to predict total agricultural milk production, 305-day milk yield prediction, and detection of mastitis. Fuzzy logic, which involves the classification of variables into fuzzy 8 International Journal of Distributed Sensor Networks sets with a degree of membership between 0 and 1, recently found a way into agricultural research. Currently, there are various contemporary groups focused on the identification and mon itoring of mastitis and estrus through automated milking sys tems and genetic evaluations. The contemporaneous groups for the detection of mastitis and estrus from an automated milking system and genetic assessment. The creation of appropriate membership functions is the main obstacle when using membership functions (MFs). The time and computa tional effort required to make MF decisions can be decreased by using ANNs, which are relatively easy to build. Developing a morphological evaluation utilizing artificial intelligence involves both conceptualizing and executing a comprehensive approach.

AI Model Development for Livestock Farming.
AI has the potential to drastically improve efficiency in livestock farming, from identifying and tracking livestock to predict ing the most optimal feeding and breeding strategies.
AI-based models can be used to analyze data from various sources such as sensors, imaging, and other digital systems to provide insights into animal health and performance. AI can also be used to predict disease outbreaks, identify animal health issues, and provide early warnings for potential threats to production.
The first step in developing a model is data collection, which involves gathering data that can be used to develop AI models. This can include data from sensors and cameras that have been installed in the livestock farms, as well as data from other sources such as weather and soil data. Once the data has been collected, it needs to be cleaned and preprocessed before it can be used in the AI model development process. The second step of the proposed model is data analysis. Here, the data is analyzed and visual ized to gain insights into the behavior of the livestock and the environment. This is done by applying various tech niques such as machine learning, deep learning, and natural language processing to the data to identify patterns and trends. The third step of the proposed model is model devel opment, which involves creating AI models that can be used to predict the behavior of the livestock. This can include pre dicting the optimal feeding and breeding strategies, as well as International Journal of Distributed Sensor Networks 9 forecasting the future health and productivity of the live stock. The fourth step of the proposed model is model deployment, which involves deploying the AI models on the livestock farms. This can be done using a variety of plat forms, such as cloud-based solutions or embedded systems. The fifth step of the proposed model is model evaluation, which involves evaluating the AI models to ensure they are performing as expected. This is done by collecting data from the deployed model and analyzing it to identify any areas of improvement or potential risks. The sixth and final step of the proposed model is model refinement, which involves using the feedback from the model evaluation to improve the AI models. This can involve tweaking the model param eters or incorporating new datasets to improve the accuracy of the model. In conclusion, the proposed AI model for livestock farm ing should be tailored to the specific needs of the farm and should include components for data acquisition, model development, model validation, model deployment, and model maintenance. This model should be regularly moni tored and updated to ensure that it continues to provide accurate and reliable results.
Because it lessens the workload of the manager and other farm staff, artificial intelligence is a crucial alternative for the management of livestock farms around the world. Artifi cial Intelligence is an appropriate and effective technology in livestock as it optimizes resource use and efficiency. It is also a suitable technological advancement to feed the world’s expanding human population. It largely resolves the issue of resource shortage. Artificial intelligence and machine learning in general are all about enhancing human effort rather than replacing it.

English PDF download