دوره 17، شماره 2 - ( تابستان 1405 )
جلد 17 شماره 2 صفحات 2-1 |
برگشت به فهرست نسخه ها
Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
Rahimi Mianji G A. (2026). The Editor's note: Livestock and Poultry Industry in the Era of Artificial Intelligence: Challenges, Opportunities and Future Perspectives. Res Anim Prod. 17(2), 1-2. doi:10.61882/rap.2026.1647
URL: http://rap.sanru.ac.ir/article-1-1647-fa.html
URL: http://rap.sanru.ac.ir/article-1-1647-fa.html
رحیمی میانجی قدرت اله.(1405). سخن سردبیر: صنعت دام و طیور در عصر هوش مصنوعی: چالش ها، فرصت ها و چشم انداز آینده پژوهشهاي توليدات دامي 17 (2) :2-1 10.61882/rap.2026.1647
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران
چکیده: (19 مشاهده)
مهندسی علوم دامی در دهه‌های گذشته با پیشرفت در ژنتیک و اصلاح نژاد، تغذیه، فیزیولوژی، تولید مثل، سلامت، رفاه و مدیریت، نقش مهمی در افزایش بهره وری و بهبود کیفیت فرآورده‌های دامی داشته است. با این حال، صنعت دام و طیور امروز با شرایطی متفاوت از گذشته روبه‌روست؛ از جمله افزایش تقاضا، محدودیت منابع آب و خوراک، تغییرات اقلیمی، افزایش هزینه‌های تولید، گسترش بیماری‌ها و تنش‌های محیطی و توجه بیشتر جامعه به سلامت و رفاه حیوانات. فلذا نظام‌های تولیدی آینده باید میان بهره‌وری، سلامت، رفاه حیوان، کارایی مصرف منابع، تاب‌آوری و پایداری تعادل برقرار کنند. دستیابی به چنین نظام‌هایی به شناخت دقیق‌تر حیوان، محیط و تعامل میان آنها نیاز دارد. در این میان، ظهور هوش مصنوعی و فناوری‌های داده محور افق تازه‌ای را پیش روی علوم دامی گشوده است. کاربرد هوش مصنوعی در سال‌های اخیر از روش‌های سنتی یادگیری ماشین به سوی یادگیری عمیق، بینایی. ماشین، اینترنت اشیا و سامانه‌های دامپروری دقیق حرکت کرده و به یکی از مؤلفه‌های مهم تحول دیجیتال در علوم دامی تبدیل شده است. یکی از حوزه‌های دارای ظرفیت بالا، ژنتیک و اصلاح نژاد است. اگرچه تولید شیر، گوشت و تخم مرغ همچنان اهمیت دارند، اما صفاتی مانند مقاومت به بیماری، سازگاری با تنش‌های محیطی، باروری، طول عمر اقتصادی، کارایی خوراک، سلامت و رفاه حیوان نیز باید جایگاه پر رنگ‌تری در اهداف اصلاحی داشته باشند. هوش مصنوعی می‌تواند با استخراج اطلاعات از تصاویر، ویدئوها و داده‌های برگرفته از حسگرها و همچنین توسعه مدل‌های پیش‌بینی ژنتیکی، در این مسیر نقش آفرین باشد؛ البته ارزیابی دقیق مدل‌ها برای کاربرد عملی آنها ضروری است. در تغذیه دام و طیور نیز حرکت از جیره‌های نسبتاً عمومی به سوی تغذیه دقیق و متناسب با نیازهای واقعی حیوان یا گروهی از حیوانات اهمیت بیشتری خواهد یافت. نیاز غذایی تابع سن، مرحله تولید، وضعیت سلامت، شرایط محیطی و ویژگی‌های فردی است و در طول زمان تغییر می‌کند، فلذا تلفیق داده‌های حیوان و محیط با مدل‌های ریاضی و روش‌های هوش مصنوعی می‌تواند به برآورد دقیق‌تر نیازهای غذایی، پیش‌بینی عملکرد و طراحی راهبردهای تغذیه‌ای پویاتر کمک کند. در حوزه سلامت و رفاه نیز دوربین‌ها، حسگرها و سامانه‌های هوشمند امکان ثبت و تحلیل مستمر تغییرات رفتاری و فیزیولوژیک را فراهم می‌کنند و می‌توانند رویکرد ما را از تشخیص دیرهنگام به سوی پایش پیش‌نگر تغییر دهند. با این حال، ارزش این فناوری‌ها تنها زمانی آشکار می‌شود که داده‌ها به دانش و تصمیم‌های قابل اعتماد تبدیل شوند. بنابراین، توسعه مجموعه داده‌های بزرگ، استاندارد و قابل اعتماد و ارزیابی عملکرد مدل‌ها در شرایط واقعی، در کنار توسعه الگوریتم‌ها اهمیت اساسی خواهد داشت. هوش مصنوعی نباید جایگزین دانش تخصصی علوم دامی تلقی شود. الگوریتم نمی‌تواند جایگزین دانش ژنتیک و اصلاح نژاد، تغذیه، فیزیولوژی، سلامت یا مدیریت شود، بلکه ارزش واقعی این فناوری ها در همگرایی علوم دامی، علوم داده و هوش مصنوعی آشکار خواهد شد. ترکیب اطلاعات ژنتیکی با داده‌های مصرف خوراک، فعالیت، سلامت، عملکرد فیزیولوژیکی، تولیدی و شرایط محیطی می‌تواند تصویر کامل‌تری از ظرفیت، نیازها و پاسخ حیوان به محیط تولید ارائه کند. از این منظر، آینده پژوهش در علوم دامی بیش از گذشته میان‌رشته‌ای خواهد بود و متخصصان این حوزه باید علاوه بر دانش تخصصی، با مدیریت داده، روش‌های آماری پیشرفته و مبانی هوش مصنوعی نیز آشنا باشند. همکاری نزدیک متخصصان علوم دامی با متخصصان علوم داده و هوش مصنوعی برای توسعه مدل‌های معتبر و کاربردی ضروری است. تیم دست‌اندرکار مجله پژوهشهای تولیدات دامی، انتشار پژوهشهای با کیفیت در حوزه‌های ژنتیک و اصلاح نژاد، تغذیه، فیزیولوژی، تولید مثل، سلامت و رفاه، مدیریت و فناوری‌های نوین را مهم می‌داند. پژوهشهای آینده باید بیش از گذشته به مسائل واقعی صنعت، از جمله پایداری منابع، سازگاری با تغییرات اقلیمی، سلامت و رفاه حیوان و افزایش کارایی نظام‌های تولیدی پاسخ دهند. در این مسیر، استفاده هوشمندانه و مسئولانه از هوش مصنوعی می‌تواند پژوهش را به نیازهای واقعی تولید نزدیک‌تر کند.
ارسال پیام به نویسنده مسئول
| بازنشر اطلاعات | |
 |
این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است. |
