Молочный продукт аи: Обязательная маркировка молочной продукции в 2021: последние новости

«Рост оптово-отпускных цен у большинства производителей сегодня обоснован, потому что растут все составляющие себестоимости. Давайте посмотрим на ситуацию в животноводстве – в свиноводстве, птицеводстве. В прошлом году мы были вынуждены платить за корма, подорожавшие из-за роста на зерновые, в два раза больше, чем годом ранее. А в себестоимости нашей продукции это 60-70%. Подорожала электроэнергия, десятикратно выросла цена на газ. Как может не расти отпускная цена?» — говорит 112ua.tv глава совета директоров Ассоциации «Союз птицеводов Украины» Александр Бакуменко.

По его словам, в нынешней ситуации некорректно даже спрашивать, поможет ли решение правительства снизить цены на продукты питания.

«Если с помощью внедряемых мер удастся хотя бы заморозить ценники на нынешнем уровне, то это уже большая победа«, — сказал Бакуменко.

«Регулирование торговой наценки — слабый инструмент борьбы с ростом цен. Он вообще не касается ключевых составляющих себестоимости: основного сырья и энергоносителей, из-за роста стоимости которых производители повышают отпускную цену», — говорит 112ua. tv глава подкомитета по вопросам регуляторной политики Комитета Верховной Рады по вопросам экономического развития Анна Личман. По ее инициативе с осени регулярно проводились круглые столы, на которых обсуждались вопросы повышения цен на продукты питания и возможные сценарии реагирования.

Представители торговых сетей уверяют, что на указанные Кабмином товары социальной группы и так устанавливаются самые низкие торговые надбавки, даже ниже 10%. Отпускные цены на полках меняются в соответствии с изменениями отпускных цен производителей. При этом все повышения на группу социальных товаров декларируются в соответствии с требованиями законодательства.

«Непонятно, почему все внимание сейчас обращено на ритейл и смещено с производителей продуктов питания, в том числе тех, на которые вводится госрегулирование. Цены в торгсетях формируются исходя из отпускных цен производителей. Они повышаются — и растет цена на полке. К примеру, производители молочных продуктов на 5-10% регулярно повышают отпускную цену на протяжении последних месяцев, и это отображается в ценниках. Аналогичная ситуация и с другими продуктами», — говорит собеседник 112ua.tv в одной из крупнейших торговых сетей.

Рост цен на продукты питания сдерживают низкие доходы украинцев и высокая конкуренция, отмечают собеседники в торгсетях. Магазины конкурентов могут стоять друг напротив друга, а в паре остановок в том же микрорайоне может работать рынок. Реализаторы говорят, что повышение цен зачастую может означать потерю позиций.

Но организованная розница не так проста, как кажется. Это опытный бизнес, использующий множество ходов для сохранения своей прибыли. Реализаторы давно научились зарабатывать на конкуренции среди производителей и на их желании сбыть свой товар, говорят представители лагеря производителей.

«С розницей нужно комплексно и глубоко работать. Зачастую речь идет не только о торговых наценках, а и о системе маркетинговых затрат, которые взымаются с производителя как плата за лучшую возможность в продаже своего товара. Если бы все эти уплаты укладывались исключительно в торговую наценку, ситуация была бы значительно проще. Но место на полке «на уровне глаз потребителя», на отдельно стоящем стенде, дополнительные улучшения – все это стоит денег. Розница на этом умеет хорошо зарабатывать, ловко прописывая подобные уловки в контрактах, помимо торговой наценки», — говорит 112ua.tv Александр Бакуменко.

Ассоциация производителей молока сообщает, что молокозаводы, чтобы войти на прилавки торговых сетей, продавали свою продукцию в минус и сейчас пытаются покрыть свои убытки за счет фермеров. Ассоциация цитирует главу набсовета группы компаний «Молочный альянс» Сергея Вовченко, который во время онлайн-встречи Минагрополитики заявил, что в ноябре на каждой бутылке молока Яготинский маслозавод «доплачивал» 6 коп. торговым сетям, на пачке масла – 5,13 грн, на пачке сметаны – 1,26 грн. Пирятинский сырзвод доплачивал на каждой 180-граммовой упаковке сыра 2,36 грн.

Бакуменко говорит, что дополнительное давление на производителей оказывает ситуация с задержкой расчетов за поставленный товар торгсетей, что вымывает их оборотные средства, необходимые для своевременной закупки тех же энергоресурсов.

«В работе с торговыми сетями также должен быть использован глубокий подход и знание специфики. Было бы хорошо, чтобы власти оказали помощь в решении вопроса с расчетами торгсетей за поставленный товар. С момента поставки товара в сеть до полного расчета должно проходить 2 недели, а не 2 месяца, как зачастую происходит. Действующая система расчетов замораживает оборотные средства предприятий», — говорит Бакуменко.

В неофициальных беседах ритейлеры отмечают: похоже, что лобби производителей достучалось в нужные кабинеты. Действия и заявления представителей власти свидетельствуют о том, что она благоволит к производителям и, возможно, даже разделяет точку зрения, что продукты дорожают по вине торгсетей. По их словам, одно дело если контроллеры за исполнением норм правительственного постановления будут честно разбираться в ситуации и изучать все составляющие цены на полке, включая отпускную цену производителей. Но совсем другое дело если без вины виноватыми объявят торгсети и будут директивно требовать от них снижения цен на отдельные товары. В этом случае ряд продуктовых позиций из организованной розницы может вообще исчезнуть. Например, сети перестанут торговать развесным сахаром и оставят только не подпадающий под регулирование рафинад. Социальную гречку на полках заменит гречка органическая порционная, а вместо молока и сметаны в пленке будут продаваться только премиальные позиции в бутылке и пластиковом стакане. На полках может остаться только маргарин и высокосортное масло более 80% жирности, а регулируемая позиция с жирностью 72,5% пропадет.

Очевидно, удерживать баланс при ручном управлении такими сильными группами, как крупные производители продуктов питания и большие розничные сети, совсем непросто. Более чем 20-летняя история практики госрегулирования цен на продукты питания, от которого Украина отказалась в 2017 году, говорит о том, что до сих пор это не удалось никому из предшественников нынешней власти.

Как известно, Украина не могла расстаться с законодательными инструментами, позволяющими оказывать воздействие на продукты питания с 90-х. Применение этой опции зависело от того, кто приходил к власти: чем более мягкими были ее представители, тем меньше толку было от регулирования. Чем жестче власть закручивала гайки, тем больше ей приходилось расхлебывать самые нелицеприятные последствия: в виде локальных дефицитов определенных продуктов, недовольства предпринимательских кругов и роста продаж в тени.

«Украина хорошо знакома с негативной практикой госрегулирования. Во время премьерства Азарова, к примеру, действовали механизмы, требовавшие согласования повышения отпускных цен для производителей даже на 1%. Все это жестко контролировалось ценовой инспекцией. Не секрет, что глубоко коррумпированной. Мы все воевали против этого. Экономика буквально тушилась. Производителей продуктов питания заставляли искусственно держать цену на определенном уровне. Предприниматель показывал расчеты, пояснял, почему цена должна измениться, но в ценовой инспекции ему отвечали: нет-нет, расти не будет. Подключалась обладминистрация. Оказывалось давление. К чему это приводило? Предприятие уходило в убытки и просто закрывалось«, — вспоминает Александр Бакуменко.

Регулирование цен на продукты питания в Украине никогда не было эффективным и не позволяло остановить потребительскую инфляцию, признавал экс-премьер-министр Владимир Гройсман.

«Цены регулировались с 90-х годов. Что, они останавливались? Нет, они всегда росли. О чем это говорит? Регулирование никогда не было эффективным. Эффективным является единственное: наращивание поголовья, насыщение рынка украинской продукцией», — говорил он еще в далеком 2018 году.

Зе-власть это, похоже, не останавливает. Напуганные растущим социальным недовольством из-за роста ценников на продукты, она, очевидно, не планирует ограничиваться постановлениями Кабмина. В Раде зарегистрировано уже пять законопроектов, предусматривающих возврат к различным инструментам госрегулирования на продукты питания.

Новости по теме

Нужен комплексный грамотный подход и глубокое знание процессов. Разрулить нынешнюю ситуацию с ростом цен на продукты питания, перекладывая проблемы с одних плеч на другие, не удастся, говорят собеседники 112ua.tv.  

«Правильно, когда власть делает ставку не на административный ресурс и давление, а помогает производителям: создает экономические стимулы, условия. В такой ситуации власти должны избрать путь партнеров предприятий», — говорит 112ua.tv Александр Бакуменко.

Он подчеркивает, что в полной мере цель стабилизировать цены на продукты может быть достигнута только при комплексном подходе.

«Показательной является ситуация с газом: уже середина января, а она не решается. Несмотря на постановление Кабмина, принятое в конце прошлого года, предприятия вынуждены покупать газ по 50-60 тыс. грн за 1 тыс. куб. м, и это отражается на себестоимости продукции, которая будет отпущена в январе-феврале. Если хотя бы вопрос с газом будет решен, это поможет не допустить резкого роста цен», — сказал Бакуменко.

Напомним, вчера «Всеукраинская ассоциация пекарей» передала 112ua.tv письмо к президенту Владимиру Зеленскому и Кабмину. В ВАП заявили, что из-за затягивания с решением вопроса обеспечения производителей социальных продуктов газом по льготным ценам хлебозаводы оказались на грани остановки.

«Поставки газа на льготных условиях были им обещаны в начале января, затем срок был перенесен на 10-11 января, а 10 января с утра дата торгов была перенесена на 12 января. В конце дня она была отложена на 14 января», — говорится в тексте письма.

Газ по льготным ценам правительство обещало производителям продуктов питания еще в конце декабря, но только на вчерашнем заседании правительства был утвержден «порядок доступа производителей продовольственных товаров к биржевым торгам по продаже газа». При этом в реестре Минагрополитики из предприятий, претендующих на льготный газ, была допущена досадная ошибка, и его пришлось срочно переверстывать. По злой иронии в списке получателей газа по льготным ценам оказался крупнейший поставщик газа населению, в адрес которого неоднократно сыпались обвинения в перепродаже газа из-за выгодного контракта с «Нафтогазом».

Как сообщал 112ua.tv, властям до сих пор также не удалось сломить сопротивление частных добытчиков газа, которым в случае отказа продать «голубое топливо» по сниженным ценам даже пригрозили повышением ренты. Газодобытчики считают, что постановления правительства, обязывающие их продавать газ по фиксированной цене на бирже, незаконны. Они отмечают, что в стране нет прозрачных механизмов, с помощью которых можно отследить целевое использование газа. Иными словами, как убедиться, что весь газ по льготной цене будет направлен на выпечку «социальных» батонов, а не кондитерских изделий и булочек? Или же не будет перепродан по рыночной цене?

Газодобытчики возмущены, что в нарушение закона «О рынке газа» их принуждают выполнить социальные обязательства безо всякой компенсации убытков, которые они понесут, продавая газ по цене ниже рыночной. Как сообщалось, Ассоциация газодобывающих компаний уже заявила, что постановление Кабмина о фиксации цен на газ для пищепрома может быть оспорено в суде.

Собеседники 112ua.tv советуют властям подходить к решению проблемы подорожания продуктов питания, ориентируясь на международный опыт. Другие страны активно внедряют программы адресной помощи уязвимым категориям населения, снижают налоговое бремя на производителей, в частности НДС. В прежние каденции в Верховной Раде рассматривалась возможность снижения налога с 20% до 10-11%, напоминает Александр Бакуменко.

Ануш Балян отмечает, что в ЕС на фоне повышения цен на энергоносители и пандемию во ІІ полугодии планируют вовсе отменить НДС для производителей продуктов питания. И это при том, что в Европе НДС не превышает 5% против 20% в Украине и намного выше доходы граждан (поляки тратят на продукты питания 12% семейного бюджета, тогда как украинцы – до 50%).

«Давайте не забывать, что в ЕС сельское хозяйство еще и на 60% дотируется государством, тогда как большинство наших сельхозпроизводителей не получают дотаций», — отмечает вице-президент НААН. В результате этого сейчас цены на продукты питания в Украине выше, чем в Европе.

Алена Голубева

Анализ изображений с помощью искусственного интеллекта может преобразовать молочное животноводство | БиоСкан | сен 2017

«По . . . показывая состояние коров фермерам в деталях с помощью автоматического анализа состояния коров, мы можем открыть новую эру молочного животноводства, в которой фермеры могут полностью сосредоточиться на управлении здоровьем своих коров и производстве высококачественных молочных продуктов», — сказал Ясуси.

Исследование было представлено на конференции IPSJ SIG-CVIM: Computer Vision and Image Media Academic Conference , 10-11 марта 2017 г., Национальный институт информатики, Токио.

Машинное обучение в молочном животноводстве

В наши дни, если мы что-нибудь читаем, мы можем увидеть, что что-то написано о машинном обучении или искусственном интеллекте, о том, как они революционизируют отрасли или облегчают нашу жизнь. Мы видим, что он используется повсеместно, начиная от распознавания лиц и отпечатков пальцев в наших телефонах и заканчивая автономными транспортными средствами.Будучи энтузиастом науки о данных и машинного обучения, я размышлял о том, где я могу использовать эти алгоритмы машинного обучения, чтобы принимать лучшие решения и немного облегчить жизнь.

Будучи родом из молочного животноводства, моя первая мысль была связана с тем, что в наши дни мы можем увидеть, как машинное обучение помогает повысить производительность за счет выявления сорняков, вредителей и капельного орошения с машинным регулированием, и этот список можно продолжить. И, что касается моего интереса, я всегда хотел заниматься молочным животноводством и, надеюсь, видел себя в будущем, как мы можем использовать машинное обучение, чтобы помочь одному в молочном животноводстве.

Здесь я наткнулся на множество задач, которые смог решить с помощью простейших алгоритмов машинного обучения. (чем проще, тем сложнее)

И я объясню, как я буду использовать некоторые из алгоритмов, с которыми столкнулся во время изучения машинного обучения, и как эти алгоритмы работают.

Итак, первое, что он пытается сделать, какими бы ни были алгоритмы, это искать закономерности или ассоциации внутри данных. А для всего этого нам нужны данные. Итак, как мне получить данные? Что делать, чтобы собрать данные? Все зависит от проблемы, которую человек хочет решить.Здесь я буду обсуждать данные для каждого из алгоритмов и то, как я их получил (все еще в процессе)

Теперь решаем основные проблемы, так как основная цель молочной фермы – производство молока.

Как определить основные параметры, влияющие на производство молока? Какой алгоритм здесь можно использовать?

Как и в любом другом алгоритме, чтобы найти связь между переменными, нам нужны данные, после множества звонков ветеринару основные переменные, определенные для производства молока в моем районе, следующие:

Количество откормленной зеленой травы, Количество откормленного сена, Количество воды, Количество откормленных обогащенных пищевых продуктов, температура в этот день, Количество месяцев с момента последнего рождения, Возраст, Порода и так далее.

Получив данные, мы можем использовать множественную линейную регрессию для определения основных переменных или регрессии по количеству произведенного молока. Итак, теперь алгоритм изучает данные, чтобы определить лучшие переменные, влияющие на количество производимого молока.

Линия регрессии должна:

Y = b ₀ +b ₁ X ₁ +b ₂ X ₂ +………b _n X _n

Здесь Y = количество произведенного молока

Х ₁ , Х ₂ . . = Переменные, которые мы предоставили в данных (количество продуктов, возраст, температура и т. д.)

b ₀ , b ₁ … = Коэффициенты, полученные при регрессии

Теперь с полученной регрессией можно сделать много выводов и использовать их для улучшения производства молока.

В общем, мы можем определить, какая переменная в наибольшей степени влияет на количество произведенного молока с помощью коэффициента, полученного с помощью регрессионной модели. Благодаря этому мы можем предсказать количество молока, которое мы ожидаем на следующий день, а также определить, какие основные переменные влияют на производство молока.

И далее, если мы видим, что количество произведенного молока меньше прогнозируемого количества, можно определить, что корова больна или находится в бедственном положении, и можно немедленно связаться с ветеринаром для ухода за ней.

Только в Индии мы можем найти около 37 разновидностей коров. Выбор правильной породы коровы является основным фактором, поскольку он обеспечивает работу молочных ферм, тип молока меняется в зависимости от коров, некоторые из которых дают жирное молоко. и некоторые с лекарственными преимуществами и так далее.

Чтобы определить породу коровы, всегда нужен специалист в этой области. Так есть ли способ идентифицировать корову без помощи эксперта? Здесь мы можем использовать алгоритм классификации, такой как дерево решений, чтобы определить породу коровы, используя предоставленные данные.

Идентификация переменных, которые можно использовать здесь: Рост, Высота до горба, Вес, Тип рогов, Цвет, форма головы, тип уха и рисунок ноздрей.

При моделировании данных мы можем ожидать определенного уровня точности, с которым мы можем правильно предсказать породу коровы.Мы можем настроить модель, изменив гиперпараметры, или использовать продвинутые алгоритмы машинного обучения, такие как «Случайный лес» и «Усиление градиента» (ранее упоминалось, что мы будем использовать простые алгоритмы), чтобы повысить точность.

Основным преимуществом здесь является то, что в следующий раз, когда мы сможем определить породу коров, просто используя ее признаки, как это сделал бы эксперт.

Опять же, измерение всех переменных, измеренных для сбора данных, можно использовать для определения здоровья крупного рогатого скота, добавляя переменные из данных регрессии.

Идентификация также может быть выполнена путем создания модели распознавания изображений для определения породы крупного рогатого скота, поскольку у нас есть много доступных алгоритмов, мы можем выбрать тот, который предсказывает наиболее правильно, это будет огромная работа по идентификации и подача фотографий различных пород крупного рогатого скота, распространенных по всей Индии, и некоторые из них являются местными для определенной части, это также можно использовать для выявления и картирования местных разновидностей коров и поддержания их существования.

Точно так же распознавание голоса или тональность мычания крупного рогатого скота можно использовать для определения того, находится ли крупный рогатый скот в бедственном положении или нет, голос меняется, когда крупный рогатый скот находится в бедственном положении, это можно использовать, когда владелец фермы находится вдали от фермы. подать сигнал тревоги в телефон или подключенные устройства, чтобы можно было принять немедленные меры.

Сейчас обсуждается, как измерить количество молока, которое мы можем ожидать от коровы, используя различную пищу, которую дают корове. Во-первых, насколько эффективно мы можем предсказать количество молока от новой коровы, которую мы с нетерпением ждем покупки, мы не можем просто слепо верить тому, что продавец говорит о количестве производимого молока?

Это можно решить с помощью алгоритма K ближайших соседей, он может использовать тот же набор данных, который мы использовали выше, для объединенных случаев.Таким образом, ближайший сосед, как он работает, алгоритм изучает данные, преобразовывая точки данных в координаты в пространстве и находя расстояние каждой точки данных, а точки данных с наименьшим расстоянием могут быть выведены как точки с максимальным сходством с одним с которым мы сравниваем.

Тот же алгоритм можно использовать здесь для определения или прогнозирования количества молока, которое мы ожидаем от новой коровы, которую мы с нетерпением ждем добавления на ферму.

Точно так же алгоритм KNN также можно использовать для определения породы коровы с использованием того же набора данных, который мы использовали для алгоритма классификации и алгоритма классификации изображений, которые мы использовали.

И список проблем, которые можно решить с помощью машинного обучения, огромен, его можно использовать во всех аспектах молочного животноводства, в дальнейшем мы можем использовать классификацию изображений, чтобы определить породу коровы, а также здоровье корова. И даже может предсказать, находится ли корова в бедственном положении, по тому, как корова мычит, используя голосовую классификацию, и этот список можно продолжить.

Здесь, в статье, было показано, что мы можем использовать алгоритм машинного обучения не только для финансов или бизнеса, с правильной аналогией и правильными данными, мы можем использовать машинное обучение во всех аспектах, чтобы улучшить или сделать нашу жизнь проще. Приведу несколько примеров, чтобы узнать, какой сорт манго продает человек, какой арбуз был замечен на улице с помощью правильных инструментов, которые можно использовать везде и всюду.

Количество молока, производимого на ферме каждый день, может быть использовано в качестве данных временного ряда для прогнозирования производства молока на предстоящей неделе, может принять необходимые меры для его хранения и переработки, повышая производительность после того, как мы получим молоко.

Аналогичная модель может быть создана для потребляемой пищи, чтобы мы могли прогнозировать потребление пищи на предстоящую неделю и иметь под рукой запасы. Ее можно использовать для отслеживания отходов, образующихся на ферме, чтобы все контролировать.

Часть сбора данных здесь огромна, поэтому мы должны найти альтернативу ручному обследованию.

Благодаря наличию на рынке различных IoT-устройств мы можем попытаться автоматизировать процесс сбора данных, подключившись к весовым машинам, камерам, записи голоса и так далее.

Здесь важно помнить, что нам нужны правильные и точные данные для всего машинного обучения, поэтому для работы нам нужна правильная и точная стратегия сбора данных.

Потенциал использования методов машинного обучения имеет бесконечный потенциал в молочном животноводстве для повышения производительности, а также для лечения крупного рогатого скота.

Как ИИ формирует пищевые инновации | 2021-05-27 | Новости продовольственного бизнеса

EVANSTON, ILL.— Эксперты по технологиям из консалтинговой фирмы ZS Associates рассказали о различных способах применения искусственного интеллекта в пищевых инновациях и разработке продуктов во время сессии на The Natural Products Expo West Virtual Week.

Сессия выдвинула на первый план развивающуюся область предписывающей аналитики. По словам Брайана Томпсона, менеджера по продуктам в ZS Associates, в отличие от прогнозной аналитики, которая использует собранные данные для прогнозирования будущих результатов, предписывающая аналитика берет эти данные и углубляется в потенциальные результаты определенных действий.

«Здесь мы даем компьютеру полный набор информации и данных, обучаем его с помощью алгоритмов, и он может начать направлять действия человека, чтобы иметь максимально возможное влияние», — сказал он.

Бизнес-лидеры исторически полагались на рекламные данные, расходы на рекламу бренда, восприятие бренда и отзывы потребителей, чтобы прогнозировать продажи и распространение. Сегодня прогнозы о том, как продукты питания будут вести себя на рынке, стали более точными, в значительной степени благодаря доступности данных об упаковке и этикетках, содержащих информацию об ингредиентах и ​​пищевой ценности.

«Наличие данных об упаковке и обмене сообщениями в масштабе оказывает невероятное влияние на нашу способность понимать взаимосвязь между этими атрибутами и продажами», — сказал Тим Джойс, директор ZS Associates.

Обнаружение новых профилей — это самый широкий вариант использования ИИ для обнаружения новых продуктов на сегодняшний день: новаторы одновременно отслеживают атрибуты продуктов и данные о продажах продуктов в продуктовом магазине, чтобы раньше обнаруживать тенденции. Например, продукты с более высоким содержанием белка по сравнению с остальной частью своей категории и продукты, которые намного слаще по сравнению с остальной частью своей категории, объединяются в качестве элементов, составляющих сладкий профиль с высоким содержанием белка.

«По успеху в последнее десятилетие таких категорий, как мясные закуски и греческий йогурт, мы знаем, что этот профиль был довольно популярен», — сказал г-н Джойс. «Если мы оглянемся назад на историю данных, мы увидим подсказки о появлении профиля в нескольких категориях».

Этот тип анализа позволяет брендам понять, какое влияние может оказать профиль, если он будет помещен в новую категорию.

«Мы можем ответить на вопрос: «Каким было бы влияние, если бы мы сделали органическую версию этого продукта, или что, если бы мы перенесли сладкий и мягкий вкус греческого йогурта в категорию, подобную сливочному сыру?»— сказал Джойс. «Когда мы делаем прогноз, мы не просто изучаем, каков потенциал этого предмета. Мы изучаем, какие ингредиенты и какие ароматы действительно определяют концепцию».

Еще одна область, в которой ИИ оказывает влияние, — это способность оптимизировать вкус.

«Это не только определение ароматов, которые могут быть успешными, но и разработка рецептов, которые будут иметь большой успех у потребителей», — сказал г-н Джойс.

Данные о вкусе и аромате обычно включают сбор отзывов потребителей.Бренды могут использовать эти данные, чтобы понять, как потребители реагируют на определенные вкусы, формы или другие мультисенсорные ощущения, а затем связать эту обратную связь с продажами и распространением продуктов, чтобы лучше понять влияние этих вкусов и форм на поведение потребителей.

«В прошлом мы проводили живые вкусовые испытания в лаборатории и собирали эти данные вручную», — сказал г-н Джойс. «То, что действительно собирается широко раскрыть это в течение следующего десятилетия, — это разработка датчиков, которые могут фактически пробовать пищевые продукты вместо человека и предсказывать, как человек будет получать этот мультисенсорный опыт.

Другие приложения для ИИ включают в себя понимание того, какие регионы с наибольшей вероятностью примут новые идеи или продукты, какие баннеры, скорее всего, будут иметь наибольшую эффективность с новыми товарами и какой ассортимент, скорее всего, будет успешным на полке под этими баннерами. Инвесторы также используют ИИ для более раннего и точного прогнозирования финансовых показателей компании.

«Это потому, что для составления прогноза больше не требуются данные о продажах за прошлые периоды, а просто этикетка продукта и некоторое представление о том, как он может распространяться», — сказал г-н Уилсон.— сказал Джойс. «Инвесторы теперь могут быстро оценивать товары, а не компании, и знать, какие из них пользуются наибольшим спросом».

Инвесторы также используют ИИ, чтобы выяснить, какие части портфелей можно обрезать и уменьшить. В результате цикл развития бизнеса станет намного быстрее, прогнозирует г-н Джойс.

«Я думаю, что между основателями и инвесторами может начаться гонка данных, чтобы понять движущие силы сильных идей и понять, что действительно делает концепцию отличной», — сказал он. «Лучшие данные будут иметь довольно большое преимущество».

Искусственный интеллект в молочном сарае

Ирландская сельскохозяйственная компания Cainthus использует технологию машинного зрения для улучшения управления молочным стадом. Фото предоставлено:… [+] Гетти

Несколько поколений молочных фермеров Ирландии кое-что знают о разведении дойных коров. Более 18 000 фермеров, занимающихся молочным животноводством, ухаживают за 1,4 миллиона животных и известны во всем мире своей производительностью и качеством.Поэтому неудивительно, что ирландская агротехнологическая компания Cainthus изобрела способ использования искусственного интеллекта — той же технологии, разработанной для обнаружения людей террористами — для управления дойными коровами.

В самом простом случае технология Cainthus описывается как распознавание лиц коров, но генеральный директор Cainthus Эйдан Коннолли объясняет, что на самом деле это гораздо больше.

Чтобы быть точным, Cainthus разработал систему интеллектуальных камер, которая собирает видеоданные внутри молочного коровника и использует искусственный интеллект для уникальной идентификации и отслеживания поведения всех коров в коровнике.Эта информация используется для разработки ключевых показателей производительности животных и ферм, которые доставляются в виде ежедневных уведомлений и подробной аналитики в режиме реального времени на телефон молочного фермера. Такая аналитика помогает выявлять и анализировать неэффективность и проблемы со здоровьем животных, которые необходимо решить для повышения продуктивности и благополучия животных.

Основные проблемы молочного животноводства остаются теми же, даже «если вы вернетесь к последним 8000 лет молочного животноводства», отмечает Коннолли. «Цифровое сельское хозяйство впервые позволяет нам по-настоящему точно управлять нашими коровами 24 часа в сутки, повышать их благосостояние и повышать продуктивность.»

Цель технологии распознавания лиц для людей была намного шире, чем просто идентификация и распознавание. «Он был разработан, чтобы смотреть на то, как человек стоит, на тени, которые он создает, и на некоторые другие физические характеристики этого человека. Мы используем ту же технологию для коров», — сказал Коннолли.

Несмотря на то, что надои на одну корову — это показатель, который достаточно хорошо отслеживается и измеряется на ферме, существуют более серьезные вопросы о том, как поддерживать этот уровень производства.Вот где инструменты управления фермой становятся менее конкретными и обычно контролируются средними показателями по стаду, а не данными в реальном времени.

Когда дело доходит до отдельной коровы, Коннолли объясняет: «Мы не знаем, сколько она ест, мы не знаем, сколько она пьет, мы обычно не распознаем хромоту до тех пор, пока она практически не произойдет».

Система машинного зрения Cainthus и полученные в результате оцифрованные данные изменяют это, собирая больше информации на поголовье, чтобы улучшить процесс принятия решений молочными фермерами. Например, система Cainthus может идентифицировать агрессивное поведение некоторых коров у кормушки или беспорядочные модели кормления среди других.

Причем информация в режиме реального времени. Коннолли поделился опытом одного клиента из канадской фермы: камеры показали, что животные не пили больше нескольких секунд за раз. Это привело к открытию блуждающего электрического тока, незаметного для прикосновения к нему человека, проходящего через поилку, из-за чего коровы отступали.Проблема была устранена, и в результате на следующий день производство молока увеличилось более чем на два фунта.

Точно так же раннее выявление особенно важно для управления здоровьем животных. «Сколько времени ветеринар тратит на обход стада, пытаясь определить, какие коровы попали в беду?» — спрашивает Коннолли. «Мы никогда не доходим до первой или второй стадии ламинита (воспаление копыт, вызывающее хромоту). Мы распознаем его на третьей стадии или позже. Обычно мы не распознаем мастит (воспаление вымени), пока у нас не будет подсчета клеток, который в конечном итоге влияет на выработку молока.

Технология Cainthus также повышает ценность цепочки поставок, отвечая растущему интересу к благополучию животных, отслеживаемости и устойчивости. По словам Коннолли, переработчики и разливщики молока, движимые потребительским спросом, «начинают задавать ряд вопросов производителям молока». «Они хотят увеличить количество лактаций, понимая, что углеродный след коровы с большим количеством лактаций, вероятно, ниже. Они хотят знать, получили ли коровы достаточно корма, воды и другие заботы о благополучии.

Компания Cainthus планирует внедрить свою технологию для других видов животных, включая мясной скот, свиней и домашнюю птицу. Коннолли отметил, что аквакультура также предоставляет «очень интересные возможности для технологий компании. Мы не можем видеть (рыб), потому что они под водой. Представьте, что можно было бы сделать, если бы мы начали в режиме реального времени определять, насколько эффективно наше питание, насколько эффективно наше управление».

На данный момент, однако, компания сосредоточила свое виртуальное внимание исключительно на молочных продуктах, которые, казалось бы, представляют некоторые проблемы, поскольку цены на молоко и доходы от молочных продуктов пережили пятилетний экономический спад. Коннолли рассматривает это в перспективе: «Молочная промышленность — это сектор, в котором постоянно происходит «бум-спад, бум-спад», — говорит он, — что только подчеркивает необходимость повышения эффективности и производительности». Он сообщает, что прогрессивные фермеры продолжают инвестировать в технологии, которые имеют значение.

Опытные инвесторы также инвестируют в будущее молочной промышленности. Компания Cargill, которая отдает приоритет инвестициям в то, что она называет цифровыми идеями, в прошлом году вложила миноритарный капитал в Cainthus и поддерживает стратегическое партнерство для внедрения технологий компании, но все в отрасли обращают на это внимание.

В целом, Коннолли очень оптимистичен в отношении своей технологии видения, ориентированной на коров. «Пока что единорогов в агротехнологии было очень мало. Только три или четыре достигли оценки в миллиард долларов. Каинтус будет следующим, на мой взгляд.

Молочные продукты, произведенные путем ферментации, оказывают меньшее воздействие на окружающую среду

Ключевые компоненты молочных продуктов могут быть произведены в лаборатории с гораздо меньшим воздействием на окружающую среду, чем обычные молочные продукты, согласно анализу стартапа по производству молочных продуктов в лаборатории Perfect Day.

Почему это важно: Коровы и выделяемый ими метан вносят основной вклад в общие выбросы парниковых газов в молочном секторе.

• Если их исключить из уравнения, это может положительно сказаться на окружающей среде.

• Альтернативные методы, использующие ферментацию для производства молочных белков, могут значительно снизить экологические издержки производства молока, сыра и мороженого.

По номерам: В исследовании, опубликованном сначала для Axios, независимые исследователи, привлеченные Perfect Day, обнаружили, что процесс компании производит более чем на 90% меньше парниковых газов, требует на 20-60% меньше энергии и использует более 96 % меньше воды на килограмм произведенного белка по сравнению с обычным коровьим молочным белком.

• «Это показывает, что ферментация может открыть более эффективный способ приготовления пищи, на которую у людей есть огромный спрос», — говорит Райан Пандья, соучредитель и генеральный директор Perfect Day.

Как это работает: Perfect Day добавляет коровьи гены к штамму грибка под названием Trichoderma reesei , а затем подпитывает их рост в ферментационных резервуарах сахаром.

• Грибы производят смесь молочных белков, таких как казеин и сыворотка, молекулярная идентичность которых содержится в коровьем молоке.
• Затем компания добавляет воду и растительные жиры для производства молочных продуктов, в том числе линейки мороженого Brave Robot, которое, по ее словам, имеет тот же вкус и питательную ценность, что и обычное мороженое.

Между строк: Меньшее воздействие Perfect Day на окружающую среду во многом связано с тем, что «фактическая биология, используемая в процессе ферментации, намного эффективнее», чем производство молочных продуктов через коров, говорит Пандья.

• «Мы не используем входные данные этого процесса для создания частей тела коровы.»

Примечательно: Анализ жизненного цикла был проведен по заказу Perfect Day, и он не подвергался рецензированию, хотя Пандья отмечает, что он был рассмотрен группой из трех независимых внешних экспертов.

Как проходит искусственное осеменение ( AI) используется в молочном животноводстве?

Молоко является жизненно важным питательным веществом для людей во всем мире, более 6 миллиардов человек потребляют молоко и молочные продукты.У нас уже есть более 270 миллионов дойных коров, поэтому их поголовье удваивается, чтобы соответствовать мировым объемам молока спрос был бы неосуществим.

Здоровье и благополучие коров являются основными факторами, влияющими на производство молока. Однако, чтобы улучшить здоровье крупного рогатого скота, молочный фермер должен непрерывно следить за каждым животным, 24 часа в сутки, семь дней в неделю, что приводит к необоснованному увеличению затрат на рабочую силу как минимум на 30%.

Чтобы решить эту проблему, Ида запустила первого в мире помощника молочного фермера, который использует искусственный интеллект (ИИ) для изучения поведения коров и предоставления фермерам важной оперативной информации о том, как улучшить здоровье животных и продуктивность.

Ida сочетает сенсорные технологии, машинное обучение и облачные вычисления, чтобы превращать необработанные полевые данные в полезную информацию, которую фермеры могут использовать каждый день для принятия более эффективных решений.

Ida разработала систему, которая выполняет интеллектуальный анализ закономерностей, в отличие от существующих датчиков движения коров, которые просто отправляют данные о движении на центральный пункт сбора. Ида дает четкие советы фермеру, наблюдая и изучая поведение коров, а также сравнивая производительность фермы с наиболее эффективными фермами по всему миру.

(Рекомендуемый блог: Интернет вещей в сельском хозяйстве)

Фермеры теперь могут получить лучшую генетику быков (самцов) со всего мира благодаря искусственному интеллекту. Фермеры стремятся использовать сбалансированный метод разведения для повышения продуктивности, качества здоровья, плодовитости и продолжительности жизни своего молочного скота. Фермеры-молочные фермеры получают множество преимуществ от искусственного осеменения (ИО), включая доступ к лучшей генетике, улучшение здоровья животных и безопасность сельскохозяйственных рабочих.

Применение ИИ также улучшает здоровье животных. Инфекционные заболевания, которые в противном случае могут передаваться от быков к коровам в результате естественного размножения, тщательно проверяются в соломинках спермы, взятой у быков искусственного осеменения.

Генетические аномалии, которые могут вызвать врожденные уродства, также отслеживаются у быков искусственного осеменения. Фермеры могут контролировать спаривание таким образом, чтобы исключить инбридинг и отобрать коров с лучшими качествами благополучия, например, коров, у которых нет рогов, путем анализа родословной и генетического состава этих быков.

Безопасность тех, кто работает на фермах, также имеет решающее значение, и ИИ может помочь в этом. Быки могут быть опасны на ферме, и с ними следует обращаться осторожно. Прежде чем вводить быков в стадо, с ними необходимо тщательно обращаться, чтобы убедиться, что их социальная структура стабильна. Быки также могут нанести вред здоровью коров, если с ними не обращаться должным образом, особенно в сырую погоду и на скользких поверхностях.

Хотя некоторые фермеры используют быков со своими коровами после короткого периода искусственного осеменения, другие не делают этого из-за беспокойства о безопасности своих сотрудников и их семей.

(Вы также можете заглянуть в наш блог Что такое генная инженерия?)

ИИ стал одним из самых важных подходов к улучшению генетики сельскохозяйственных животных, когда-либо разработанных. Он чаще всего используется для разведения молочного скота и сделал высококачественных быков доступными для всех. Давайте посмотрим, почему фермеры используют искусственный интеллект и выгодно ли это им.

Молочные быки имеют заслуженную репутацию агрессивных животных. Молочные быки, как правило, выращиваются с большим количеством человеческого взаимодействия, что приводит к полному отсутствию беспокойства при обращении. Это приводит к тому, что телки в стаде становятся спокойными, с ними легко обращаться.

Быки, с другой стороны, не только чувствуют себя комфортно, когда им нечего бояться, но и без колебаний вымещают свой подпитываемый тестостероном гнев на своих дрессировщиках.Когда фермы полагались на быков для большей части своего воспроизводства, быков фактически доили вместе с коровами в доильном зале.

Это означает, что дояры имели тесный контакт с животным два раза в день, что могло в любой момент ударить его по голове. Этот риск полностью устраняется с помощью искусственного оплодотворения.

Быки обычно не вымещают свою ярость на коровах, но по своей природе они более крупные существа.Самец садится на самку и сильно нагружает ее задние ноги при естественном разведении крупного рогатого скота. Хороший бык голштинской породы легко может весить 2000 фунтов, и когда у коровы течка, он часто спаривает ее несколько раз.

Это большой дополнительный стресс, и этот процесс может нанести вред племенной корове. Жизнь коровы может быть поставлена ​​под угрозу, если она сбита с ног из-за травмы ноги или бедра. Процедура искусственного осеменения, с другой стороны, занимает всего несколько минут и не имеет возможных пагубных последствий для коровы.

( Также читайте : Подходы к улучшению сельскохозяйственной аналитики )

ИО в молочном животноводстве

3. Лучшее управление

Есть фермы, которые лучше справляются с воспроизводством быков, но это требует примерно таких же усилий, как и программа искусственного осеменения, без дополнительных преимуществ. Поскольку быки всегда присутствовали с дойным стадом на ферме, никто не знал, когда корова была повязана или с каким быком она была повязана.

Они не могли установить добровольный период ожидания после отела коровы, чтобы произвести ее повторное осеменение, и они не могли сказать, когда ее нужно высушить. Теперь, когда у них есть точные даты разведения, они могут выбирать производителя для каждого матча. Они могут лучше управлять беременностью и лактацией коров, если знают, когда они должны родить.

Генетическая выгода — это, безусловно, самая важная причина, по которой люди выбирают ИИ. Нет никаких сомнений в том, что лучшие быки в породе попадают в генетический бизнес. Есть ли на рынке хорошие быки? Я уверен, что да, но в любой ситуации у ИИ есть лучшие варианты. Несмотря на то, что это крошечная ферма, искусственный интеллект позволяет им использовать большее количество производителей (вместо того, чтобы складывать все яйца в одну корзину) и использовать быков с выдающимися генетическими перспективами.

Они могут выбирать быков на основе различных характеристик, которые предсказывают, как животные будут выглядеть, а также насколько легко они будут телиться, как часто они будут плохо себя чувствовать, сколько молока они будут давать, а также содержание жира и белка в их молоко.

Они делают это, чтобы разводить и производить хорошо сбалансированный и прибыльный скот, и они могут регулярно анализировать достижения своих ферм и менять методы, основываясь на сильных и слабых сторонах постоянно меняющегося стада.

Хотя не каждая современная ферма использует ИИ в полной мере, я полагаю, что подавляющее большинство так и делает.

(Если вам интересно, вы можете посетить наш блог о точном земледелии.)

• В 1968 году искусственный интеллект позволил одному молочному производителю произвести достаточное количество спермы почти для 60 000 услуг.

• Другие преимущества включают раннее обнаружение бесплодных быков, использование старых или больных быков и избежание опасностей, связанных с обращением с быками-изгоями.

Есть несколько недостатков ИИ, которые можно смягчить при тщательном управлении.

• Искусственный интеллект требует больше рабочей силы, инфраструктуры и управленческого опыта, чем естественные услуги.

Мы обсудили преимущества искусственного осеменения и почему фермеры его используют.В молочном животноводстве ИИ имеет множество целей, включая мониторинг активности молочных коров, увеличение надоев молока и производительности фермы, диагностику мастита у молочных коров, обнаружение запахов молочной фермы и создание умных коровников с использованием анализа изображений.

Благодаря прибыльному коммерческому подходу к молочному животноводству он в конечном итоге дает новую надежду и открывает перспективы для общего качества и прогресса молочной промышленности. Я надеюсь, что эта статья расширила ваше понимание молочного животноводства.

5 шагов для ИИ Success

В этом нет ничего страшного, искусственное осеменение (ИО) прошло долгий путь с момента его первого применения в молочном скотоводстве в конце 1930-х годов. Хотя технология значительно изменилась, основные принципы все еще остаются. Карен Джонсон, преподаватель дополнительного образования в Университете Миннесоты, предлагает эти пять шагов для ИИ. успех размножения:

1. Надлежащее обращение со спермой – В зависимости от производителя стоимость спермы может быстро возрасти. Поэтому крайне важно убедиться, что вы правильно обращаетесь со спермой.Джонсон рекомендует использовать пинцет для обработки соломинки для спермы, поскольку ваши пальцы потенциально могут привести к слишком быстрому оттаиванию спермы. Кроме того, если вы разводите несколько животных, она предлагает использовать только то количество соломинок, которое вы сможете успешно использовать в течение 15 минут после оттаивания.

После извлечения соломинки из резервуара встряхните ее, чтобы удалить остатки жидкого азота на конце ватного тампона. Затем сперму следует разморозить при температуре 95°F в течение 45 секунд. По словам Джонсона, если эта температура неточна, неправильное размораживание может повлиять на качество и жизнеспособность спермы.

2. Зарядка пистолета для размножения . После того, как сперма разморозится, пора заряжать пистолет для размножения. Джонсон предлагает нагревать пистолет, энергично поглаживая его рукой пять или шесть раз. Затем оттяните поршень назад примерно на 6 дюймов и сначала поместите внутрь соломинку с ватным тампоном. Оттуда отрежьте запечатанный конец соломинки под углом 90°, чтобы убедиться, что пластиковая оболочка плотно прилегает и предотвратит обратный ток, а затем поместите пистолет для разведения между телом и рубашкой для поддержания оптимальной температуры.

3. Осеменение коров – «Рекомендуется использовать левую руку в прямой кишке и правую руку для направления пистолета для осеменения, независимо от вашей ведущей руки», – говорит Джонсон. «Используйте новую перчатку для разведения для каждого осеменения и смажьте перчатку минеральным маслом или коммерческим средством для искусственного осеменения. смазка».

Сформировав пальцами конусообразную форму, осторожно введите прямую кишку и пропальпируйте, чтобы удалить избыток навоза. Затем очистите вульву, чтобы предотвратить загрязнение, и медленно вставьте пистолет.Джонсон рекомендует вводить пистолет вверх под углом 30°, чтобы предотвратить случайное попадание пистолета в мочевой пузырь.

«Когда пистолет находится во влагалище на 6-8 дюймов, поднимите заднюю часть пистолета в горизонтальное положение и двигайте вперед, пока он не коснется начала шейки матки», — говорит Джонсон. «Если пистолет застревает в складках шейки матки, попробуйте растянуть шейку от себя левой рукой, чтобы освободить пистолет и облегчить проход к шейке матки».

После того, как шейка матки будет обнаружена, слегка подвигайте ее, чтобы обнаружить шейные кольца.Прокладывайте себе путь через кольца, но никогда не применяйте силу. Пистолет должен свободно скользить с небольшим сопротивлением после очистки колец.

4. Депозит – После входа в шейку матки пора депонировать сперму.

«В идеале сперма должна попасть сразу за шейку матки в тело матки», — говорит Джонсон. «Отложение спермы в теле матки позволяет сперме равномерно распределяться между обоими рогами».

Используя поршень, медленно введите сперму.По словам Джонсона, это должно занять примерно пять секунд. Убедитесь, что ваша пальпирующая рука не блокирует поток спермы и не оттягивает шейку матки. Закончив, аккуратно снимите пистолет. Джонсон предлагает проверять наличие аномальных выделений и отмечать их в своих записях о разведении.

5. Очистка . И последнее, но не менее важное: пришло время почистить ваше оборудование. Перед тем, как снять перчатку для разведения, удалите использованную оболочку. Затем утилизируйте использованные перчатки и тщательно очистите оборудование.Наконец, перепроверьте, чтобы убедиться, что использовался нужный бык, и запишите всю информацию в свои записи о разведении.