人工ニューラルネットワークを用いた畜産分野からの排出量予測：レビュー
Luciano Manuel Santoro1, Provvidenza Rita D'Urso1, Claudia Arcidiacono1
1Building and Land Engineering Section, Department of Agriculture, Food and Environment (Di3A), University of Catania, via S. Sofia 100, 95123 Catania, Italy.
Animals : an open access journal from MDPI
|January 10, 2026
まとめ
人工知能（AI）、特に人工ニューラルネットワーク（ANN）は、家畜のモニタリングと管理を大幅に改善できます。これらの高度なモデルは、従来のメソッドと比較してガス排出量の予測において優れた精度を提供し、環境の持続可能性を向上させます。
科学分野:
- 農業科学
- 環境科学
- コンピュータ科学
背景:
- 家畜施設からのガス排出量は、重大な環境および健康問題を引き起こします。
- 汚染ガスを効果的に監視することは、影響を軽減し、家畜システムの持続可能性を改善するために不可欠です。
- 人工知能（AI）、特に人工ニューラルネットワーク（ANN）は、家畜のモニタリングと管理のための高度な機能を提供します。
主な方法:
- PRISMAガイドラインに従った体系的な文献レビュー。
- Web of ScienceおよびScopusデータベースからの2007年から2024年の間に発表された18の関連研究の選択。
- 研究の焦点（例：動物の種類、監視されたガス）、AI方法論（例：ANNアーキテクチャ、トレーニングアルゴリズム）、およびパフォーマンスメトリックの分析。
結論:
- ANNは、家畜排出量予測の精度を向上させるための非常に効果的なツールです。
- 将来の研究では、ANN構造を最適化し、データセットのバイアスに対処し、正確な予測のために環境の変動性を考慮する必要があります。
- ANNと統計モデルを組み合わせたハイブリッドアプローチは、家畜管理と持続可能性を進歩させる上で有望です。
