کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در تشخیص و شناسایی بیماری های طیور

جمعیت طیور در سراسر جهان به صورت تصاعدی از ۱۳.۹ میلیارد در اوایل قرن بیست و یکم به ۲۶.۵۶ میلیارد تا سال ۲۰۲۲ افزایش یافته است که بر اهمیت حیاتی تغذیه ای و اقتصادی این بخش تاکید دارد، همزمان، بخش طیور با حجم قابل توجهی از آزمایش ها برای بیماری هایی مانند آنفولانزای مرغی، کوکسیدیوز، مایکوپلاسموز و غیره مواجه است که هر ساله ضررهای چند میلیارد دلاری را برای این صنعت به همراه دارد. در این بررسی امکانات پیشگامانه و انقلابی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در تشخیص و شناسایی بیماری های طیور مورد بحث قرار گرفته است. با بهره گیری از داده های مربوط به ویژگی های فیزیولوژیکی و رفتاری مانند حرکت، صدا، دمای بدن و مدفوع، الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند نشانه های بیماری و شرایط پاتولوژیک را تشخیص دهند که به معنای تقویت مدیریت بیماری و کاهش خسارات اقتصادی است. پردازش تصویر و ویدئو با دقت بالا، نظارت غیرتهاجمی، استفاده از تصویربرداری حرارتی و ردیابی دقیق طیور برای تشخیص مشکلات سلامتی از جمله پیشرفت های مهمی هستند که به تجزیه و تحلیل استرس و سایر ناهنجاری ها نیز کمک کرده اند. در اینجا ترکیب فناوری های جدید در ابزارهای تشخیصی، عملی، کاربردی و اقتصادی که پتانسیل تغییر، افزایش رفاه طیور و ارتقاء فرایندهای تولید و همچنین مدیریت را دارند، مورد بحث قرار گرفته است. چشم اندازهای آینده شامل مشارکت های جهانی، تجزیه و تحلیل بهتر داده ها و تحقیقات یا مطالعات گسترده تر برای مدیریت بیماری ها و ناهنجاری های رفتاری در همه گونه های طیور است. همکاری هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و بیوتکنولوژی نویدبخش آینده ای بزرگ برای بخش طیور است و ایمنی مواد غذایی و سلامت عمومی را تضمین می کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، مرغداری ، بیماری