大数据和人工智能驱动的建模:通往可持续精确动物营养的道路
Shuai Zhang1,2, Changhua Lai1, Jinbiao Zhao1
1State Key Laboratory of Animal Nutrition and Feeding, Ministry of Agriculture and Rural Affairs Feed Industry Centre, College of Animal Science and Technology, China Agricultural University, Beijing, 100193, P. R. China.
Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
|September 26, 2025
概括
精准动物营养使用大数据和人工智能 (AI) 来克服畜牧业生产中的挑战. 由人工智能驱动的模型为可持续的畜牧业和料资源管理提供了先进的解决方案.
科学领域:
- 动物科学动物科学
- 农业技术 农业技术
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 全球畜牧业生产面临可持续性挑战,包括料短缺和环境影响.
- 传统的动物营养数学模型对个体动物的精准养有局限性.
- 像大数据和人工智能 (AI) 这样的新兴技术提供了潜在的解决方案.
研究的目的:
- 审查大数据和人工智能在动物营养和料中的当前应用.
- 探索先进的建模技术及其对可持续畜牧业发展的潜力.
- 讨论AI在动物营养中的未来方向和局限性.
主要方法:
- 对大数据和人工智能在动物营养中的应用进行文献综述.
- 分析技术,包括智能数据采集,多omics数据挖掘和机器学习算法.
- 检查猪和替代料成分的案例研究,包括生命周期评估.
主要成果:
- 大数据和人工智能显著提高了精确的动物营养,解决了传统模型的局限性.
- 像可解释的人工智能,多目标算法和生命周期评估等先进技术对于可持续性至关重要.
- 结合大型语言模型和人工智能机器人的下一代模型显示出未来的希望.
结论:
- 以人工智能为动力的建模对于推动可持续畜牧生产和精准动物营养至关重要.
- 未来的研究应该专注于整合新的AI技术,以提高效率和环境影响.
- 动物营养的发展人工智能可能对人类健康有可转化的好处.
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