Rengeteg költséget takaríthatnak meg, hamarabb reagálhatnak a fertőző betegségekre, kevesebbet kell majd költeni állatorvosra és antibiotikumra, jobban hasznosul majd a takarmány.
Sokat nyújt majd
A mesterséges intelligencia (AI) rohamos fejlődése forradalmasítja az állattartást, különösen az egyedszintű gondoskodás területén. Az AI-technológiák az állattartókat az állategészségügyi költségek csökkentésében, a takarmányfelhasználás hatékonyságának növelésében, a beteg állatok gyorsabb kiszűrésében, az antibiotikum-használat mérséklésében is segíti majd, a magyarországi állattartásban is.
Csökkenhetnek az állatorvosi költségek
Az AI-alapú rendszerek elsősorban is jelentősen hozzájárulhatnak az állatorvosi költségek csökkentéséhez. Az AI-alapú rendszerek, például viselhető (fájdalommentesen, az állat szokásos mozgását nem korlátozó módon lábra, fülre rögzíthető) szenzorok és kamerák folyamatosan monitorozzák az állatok viselkedését és fiziológiai paramétereit. Ez lehetővé teszi a betegségek korai felismerését, még mielőtt azok klinikai tüneteket okoznának, így gyorsabb beavatkozást és jobb gyógyulási esélyeket biztosítva. Egyes gazdaságokban például 30%-os megtakarítást értek el azáltal, hogy az AI korai stádiumban észlelte az egészségügyi problémákat. A különféle egyedszintű megfigyelési (szenzor-)technikák révén egyrészt már az állat aktivitásában, magatartásában beálló azonnali változás észlelhető. Így nincs szükség költséges és nem is mindig egészséges állományszintű megelőző kezelésekre. Lehetővé válik a gyorsabb és célzottabb kezelés, ezáltal csökkentve a komolyabb és még költségesebb, a telep egészét negatívan érintő beavatkozások szükségességét.
Hatékonyabb takarmányfelhasználás
Az AI lehetővé teszi a takarmányfelhasználás optimalizálását azáltal, hogy valós idejű adatokat gyűjt az állatok táplálkozási szokásairól, súlygyarapodásáról – vagy annak elmaradásáról – és egészségi állapotáról. Ez egyben lehetővé teszi a takarmányadagok egyedi igényekhez való igazítását. Ennek számos előnye van. Egyrészt csökken a pazarlás, másrészt nő a felhasználási és termelési hatékonyság, hiszen minden állat annyit kap és fogyaszthat, amennyire szüksége van.
Csökkenthető az antibiotikum-felhasználás
Az egyedszintű megfigyelési, megelőzési technológiák egyik legnagyobb előnye a preventív, ezáltal gyógyszercsökkentési eljárások lehetősége. AI technológiák például segítenek az antibiotikum-használat csökkentésében azáltal, hogy korai stádiumban észlelik a betegségeket, lehetővé téve a célzottabb és szükség szerinti kezelést. Ez nemcsak az állatok egészségét javítja, hanem hozzájárul az antibiotikum-rezisztencia elleni küzdelemhez is, hiszen nem kell megelőző, állományszintű kezeléseket alkalmazni.
Javítja a mutatókat, pótolja az embert
Az AI technológiák a szarvasmarha-tenyésztésben segíti a tejhozam optimalizálását, a betegségek korai felismerését és a takarmányozás hatékonyságának növelését. Emellett mind a sertés-, mind a baromfitartásban javítja a termékenységi mutatókat, optimalizálja a takarmányozást és csökkenti a betegségek előfordulását. Amikor továbbá az AI-technológiákat okosfarm-rendszerekkel kombinálják, nagy mértékben hozzájárulnak a telepi környezeti feltételek optimalizálásához. A már említett költségcsökkentő hatások mellett jelentősen segítik a munkaerő-felhasználás optimalizációját is. A logisztikai eszközök – szellőztetők, fűtő- vagy adagolóberendezések, közlekedés-ellenőrző rendszerek stb. – 0/24 megfigyelésével helyettesíthetik az emberi munkaerőt, és lehetővé teszik, hogy a telep irányítója akár távolról is beavatkozzon a telep működtetésébe. Sőt, már olyan is létezik, hogy precíziós legeltetés.
Magyarországon is egyre nagyobb figyelmet kap az AI alkalmazása az állattartásban. A LivestockSense projekt például a digitális technológiák alkalmazhatóságát vizsgálja a sertés- és baromfitenyésztésben, különös tekintettel a gazdák technológiai felkészültségére és a technológia elfogadására . Az ELTE is foglalkozik a precíziós állattartás és az AI kapcsolatával, hangsúlyozva a technológia jelentőségét az állattenyésztés hatékonyságának növelésében.
Körömfájás, madárinfluenza, kéknyelv-betegség…
S végül a kérdéskör egy szomorú aktualitása: a visszatérő vagy régi-új járványos állatbetegségek – például a madárinfluenza, a kéknyelv-betegség vagy a ragadós száj- és körömfájás – megelőzésében és korai felismerésében a mesterséges intelligencia jelentős segítséget nyújthat.
1. Korai előrejelzés – prediktív modellek
Az AI algoritmusok a különféle meteorológiai, környezeti, állatmozgatási és biológiai adatok elemzésével képesek megjósolni a járványok kitörésének valószínűségét. Például a madárinfluenza esetében a vadmadarak vándorlási útvonalai és az időjárási adatok alapján azonosítani lehet a fertőzés kockázatát növelő zónákat. Az FAO és OIE is alkalmaz ilyen AI-alapú járványügyi kockázati térképeket.
2. Fertőzött állatok gyorsabb azonosítása – viselkedéselemzés
Kamerák és szenzorok (pl. mozgás, testhőmérséklet, hang) segítségével az AI azonnal érzékeli a normálistól eltérő viselkedést, például levertséget, lázat, vagy táplálékmegtagadást, még a klinikai tünetek megjelenése előtt. Így a ragadós száj- és körömfájás esetén is lehetőség van arra, hogy a gyanús állatokat korábban elkülönítsék és megelőzzék a járvány berobbanását.
3. Fertőzési láncok nyomon követése – big data + AI
Az állatok mozgását követő rendszerek (pl. RFID) adatait az AI összeveti más állományokkal, és kiszámolja, mely telepeken lehet a legnagyobb esély fertőzésre. A mesterséges intelligencia így irányított járványügyi vizsgálatokat és célozott zárlatokat tesz lehetővé – ez különösen fontos például a kéknyelv-betegség esetében, amelyet ízeltlábú vektorok terjesztenek, és gyors intézkedést kíván.
4. Döntéstámogatás az állategészségügyi hatóságoknak
A mesterséges intelligencia segítségével gyorsabban modellezhető, hogy egy járvány hogyan terjedhet tovább, mekkora lesz a gazdasági hatása, és mely beavatkozás a legköltséghatékonyabb.
5. Vakcinastratégia optimalizálása
AI használható annak modellezésére, hogy mely állományokban érdemes beavatkozni vakcinázással, és hol célszerűbb a szigorú megfigyelés. Ez különösen aktuális lehet a madárinfluenza új típusainál, ahol a védettségi szintek régiónként eltérhetnek.
Az AI tehát valós idejű és prediktív képességeivel forradalmasíthatja a járványos betegségek megelőzését az állattartásban, csökkentve a fertőzések terjedésének esélyét, a gazdasági károkat és az állatjóléti problémákat. Ez a technológiai irány hazánkban is egyre aktuálisabb lesz az állategészségügyi kihívások fényében. Az EU több ilyen rendszert már pilot projektként tesztel (pl. Horizon Europe keretében). Részben ennek keretében, Magyarországon jelenleg még kezdeti fázisban van az ilyen technológiák bevezetése a járványmegelőzésben, de a Nébih és a MATE már foglalkozik digitális állategészségügyi megoldások fejlesztésével. Kína, Hollandia és USA már élesben is használnak hasonló megoldásokat baromfi- és sertéstelepeken.
