A mesterséges intelligencia napjainkra feltehetően az egyik legtöbbet használt kifejezés lett azzal a közhellyel párosítva, hogy „ez a jövő, ezt már nem tudjuk megkerülni, erről beszélni kell”, de a mesterséges intelligencia leginkább a jelen, ha tudjuk, hogy mit értsünk pontosan alatta.
A mezőgazdaságban és az állattenyésztésben a mesterséges intelligencia alkalmazása ráadásul már vastagon a múlt: régebb óta ismert a precíziós gazdálkodás fogalma, ami a beépített leolvasóeszközök által gyűjtött adatok elemzése révén az erre kialakított ügyeleti protokoll alapján akár valósidejű beavatkozást is lehetővé tesz (pl. az állattenyésztés kapcsán az állatok mozgása, takarmány- és vízfogyasztása alapján nagy biztonsággal megjósolható az ivarzási vagy ellési időpont, ott pedig ha szükséges riasztható az azonnali beavatkozás érdekében a humán munkaerő) vagy hosszabb távú tervezést is lehetővé tesz a mezőgazdaságban a terméshozamok növelése vagy éppen a talajminőség-javítás kapcsán (de akár valósidejű beavatkozásra is alkalmas fagykár, jégkár megelőzése céljából időjárás-előrejelzés új típusú megvalósításával, vagy az öntözési mennyiség pontos kalkulálását teszi lehetővé figyelve a lehullott csapadék mennyiségét).
Mit jelent a precíziós gazdálkodás a gyakorlatban és mikor jelent meg? Az ipari forradalom négy szakaszát hagyományosan a gőzgépek megjelenéséhez (1700-as évek), aztán a tömeggyártás megjelenéséhez (1800-as évek), majd az automatizálás megjelenéséhez (1960-as évek) végül a digitalizációs megoldások alkalmazásához (napjainkban) kötik.
A mezőgazdaság „történelme” szintén négy szakasszal írható le: a munkaintenzív mezőgazdasággal (ahol a produktivitás alacsony volt, a működtetés pedig nagy állati erővel és a társadalom legalább egyharmadának munkájával járt), majd a zöld forradalommal (megjelennek a műtrágyák és a speciálisabb gépek, ezáltal rohamosan nő a produktivitás), majd megjelenik a precíziós gazdálkodás (táblaszintű gondolkodás helyett táblán belüli, állatállományszintű gondolkodás helyett egyedszintű gondolkodás megjelenésével), napjainkban pedig a smartfarming korát éljük, ahol a beépített leolvasóeszközök hatalmas adatmennyiségeket továbbítanak a felhőalapú rendszerekbe, melyek elemzésével az okostechnológiák még hatékonyabban használhatóak).
A mezőgazdaság jó és fizetőképes partnere a mesterséges intelligenciát fejlesztő szervezeteknek, a mezőgazdaságnak és az állattenyésztésnek égető szüksége van az okosmegoldásokra, arra, hogy a „robotok elvegyék a munkát” és hogy hatalmas gazdálkodóterületek és állatállományok felett a „digitális gondnok” mellett a jelzőrendszerek riasztása esetén csak minimális humán munkaerő rendelkezésre állására legyen szükség.
Az okok objektív tényezők: elöregedőben a magyar és a világ népessége, és ez a tendencia az évek előrehaladtával csak erősödni fog. A munkaerő-hiány már-már krónikussá vált, az állattenyésztésben egy telepvezető legkritikusabb munkafolyamat-szakasza a humán munkaerő beosztása illetve új munkaerő toborzása és felvétele (ugyanez egyébként tapasztalható a menhelyet fenntartó állatvédelmi civil szervezetek életében is, átlagosan félévente keres új állatgondozót egy menhely a jellemzően kutyákat és macskákat befogadó menhelyekre).
A népesség elöregedése mellett nő az igény a minőségi mezőgazdasági termékekre, nem azért egyébként, mert összességében nő a bolygó lakosságszáma, hanem azért mert egyre több ember él egyre jobb körülmények között és megteremtődik a fizetőképes kereslet a minőségi élelmiszerek iránt (ez mértékadó becslések szerint 60-70%-kal több élelmiszer megtermelését jelenti a jövőben mint jelenleg). A munkaerőhiányt és a minőségi élelmiszer iránti mennyiségi érdeklődést globális, uniós és nemzetállami digitális stratégiák próbálják megoldani (ld. pl. az EU AgriResearch projektet). Az ilyen projektek általában komoly idővonalakkal rendelkeznek, áttekintik a honnan indultunk és hová szeretnénk érkezni elképzeléseket: az agrárdigitalizációs stratégiák alapja, hogy külső támogatás nélkül (!), saját lábon is képes legyen megmaradni egy gazdaság – manapság sok nemzetállam mezőgazdasága és állattenyésztése csak azért létezik, mert hihetetlen mértékű állami támogatást kap (ezt másik másik piaci alapon működő ágazattal, mondjuk egy mobiltelefon-összeszerelő gyárral vagy salátacsomagoló üzemmel elég nehéz (vagy könnyű?) elképzelni, hogy milyen reakciók születnének, ha ezen ágazatok is csak komoly állami támogatások nyújtása mellett termelnének). Reális a kiszámíthatatlan időjárási kockázatra alapozva fokozottabb figyelemmel kísérni tehát a mezőgazdaságot és az állattenyésztést, de az ebbe folyó állami támogatás mértékét biztos, hogy csökkenteni kell hosszút távon és szerencsére lehet is a digitális stratégiákkal és megoldásokkal. Talán ez az egyik legkomolyabb ellenérv ellene, hogy aki a támogatásért magáért gazdálkodik, az ezentúl elesne ezektől a támogatásoktól. A digitális stratégiáknak továbbá olyan jogalkotói kívánalmakkal is egybe kell esniük, mint például a génmanipulált termékek elhagyása (vagy bevonása jogalkotói ízléstől függően), antibiotikumok, hormonok, hozamfokozók indokolatlan alkalmazása, továbbá korszerű állatjóléti és környezetvédelmi feltételeknek való megfelelés.
A digitális stratégiák eléréséhez a legfontosabb az állattenyésztést illetően az egészséges állatállomány és benne egészséges egyedek. Egészséges egyed alatt az állattenyésztésben az alacsony felnevelési költségű, magas hozammutatókkal bíró (tej, hús, tojás, méz, gyapjú) és jó szaporodásbiológiai mutatókkal rendelkező, hosszabb hasznos élettartammal bíró egyedeket értik. A digitális stratégiák gyakorlati megvalósítása során az állattartó telepeken egyedszinten rendelkezhetnek 0-24-es megfigyelésekkel, mely a precíziós állattenyésztéssel (PÁ) érhető el.
A PÁ beépített leolvasóeszközök alkalmazása az állatállomány megfigyelése érdekében.
Attól precíziós, hogy pontos, kisfelbontású, egyedre, telepre, istállóra, csoportra szabott elemzést és megoldást nyújt. A PÁ magában foglalja természetesen a digitális műszaki megoldás mellett azt az elkötelezett telepi menedzsmentet, amely képes ügyeleti és beavatkozási protokollt biztosítani illetve hosszabb távon is alkalmazni az eredményeket. A PÁ egy folyamatos visszacsatoláson alapuló rendszer: felveszi a környezeti adatokat, az egyedek állatjóléti-viselkedési adatait, elemzi azokat és visszacsatolást nyújt a vezérlőrendszereken keresztül (hőmérséklet, páratatartalom, takarmányösszetétel vagy takarmánymennyiség változtatása vagy egyéb javaslatok által). Az adatgyűjtés célja az adatelemzés, melynek alapja lehet az állattenyésztési napló, külső források (pl. takarmánybeltartalom a gyártótól), technológiai belső adatok (tejházi adatok, tejtermelés akár tőgyenként és tőgynegyedenként), környezeti adatok (hőmérséklet, páratartalom). A beépített leolvasóeszközök alkalmazhatóak az állatokon kívül de az állatokon belül is: felszerelhetőség szempontjából hálás alany a szarvasmarha, mert „feldíszíthető akár a karácsonyfa”, míg a baromfiak eszközökkel nehezen elláthatóak, azt gyakran elhagyják illetve sérüléseket okozhatnak nekik ha pl. a lábukra szerelik.
Forrás: dr. Pajor Gábor előadása a precíziós állattenyésztésről, 2023. 09. 28. Kaposvár
Szarvasmarhák esetében a hosszú élettartamuk miatt hosszabb ideig tartó megfigyelések végezhetőek, és a változtatások hatásait is pontosabban lehet visszamérni. Milyen adatokat lehet mérni szarvasmarhánál? Elemi adatokat (aktivitás, elmozdulás, hőmérséklet, pH), illetve származtatott adatokat (kérődzés, evés, ivás, ivarzás, vetélés, ellés, mozgási állapotok).
Baromfitartásnál teljesen mások az elvárások a PÁ-ban, hiszen „élsportolókat nevelnek”: az 50 grammos csirkéből 20-25 nap alatt 2 kilogrammos eladható jószág válik. A nagyüzemi baromfitelep függesztett, zárt, higiénikus automatizált rendszer azaz teljesen zárt tartás, mesterséges körülményekkel, napfény nélkül, ahol elengedhetetlen a tökéletes automatizáció és klimatizáció a szellőztetés és fűtés-hűtés optimális kalibrálása érdekében, a takarmányméréshez precíziós mérőcella alkalmazásával.
Az MI alkalmazása támogatott döntéshozatal, de nem váltja ki a korábbi fontos tényezőket, a tapasztalatokat, a gyakorlatot, sőt a megérzést és az intuíciót, a PÁ során kinyert adatokból kapott eredményekkel kapcsolatban fontos leszögezni, hogy csak a mért telepre igazak az adatok. Milyen kihívásokkal kapcsolatban segíthet a digitális stratégia az állattenyésztésben? Munkaerőhiány, növekvő takarmányárak, folyamatosan változó jogszabályok, állategészségügyi elvárások, támogatási előírásoknak való megfelelés.
A cikkhez segítséget a szerzőnek dr. Pajor Gábor és a Magyarországi Precíziós Állattartásért Egyesület által feltöltött szakmai videók nyújtottak.
Dr. Kajó Cecília LL.M.
Iratkozz fel hírlevelünkre a legfrissebb információkért, tippekért és készítsd fel gyermeked a digitális világ kihívásaira!
Szeptembertől már csak emailen keresztül küldjük a cikkeket teljes terjedelemben. Ne maradj le róla!
