78 Opportunities and Limitations of Modeling and Data Analytics for Precision Livestock Farming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precision livestock farming (PLF) involves the use of sensors that captures large amounts of real-time information at the building, herd or animal level, which are later processed to control the system. Data processing can be accomplished using mathematical models (MM), artificial intelligence algorithms (AI) or a combination of these and other methods. The choice of the method must be made according to the volume of data to be processed, its nature and the relationship between the available information and the desired control of the system. Several components of PLF such as precision nutrition, early disease detection, animal welfare among others may require sophisticated data processing methods. MM is today the preferred method to estimate nutrient requirements in the precision nutrition component of PLF. Conventional MM estimate average population responses using historical population information. Important limitations of these models are the assumption that all the individuals of the population have the same response to a given nutrient provision and that they have not been developed for real-time estimations using up-to-date available information. Therefore, MM have to be developed specifically for PLF and operate in real-time at individual or small group level, considering the between and within-animal variation. Growth patterns, nutrient utilization and behavior vary among animals and herds. There are opportunities to combine data-driven AI with knowledge-driven MM to control more complex PLF components. AI thrive in large complex datasets, where establishing connections can be otherwise difficult due to data complexity, volume and where flexibility is needed to process real-time data from individuals. In contrast, knowledge-driven MM can simplify complex biological systems based on well-established concepts and information. In both cases, PLF models must be flexible enough to consider changes over time for the same animal or herd, and among animals and herds, acknowledging the method limitation while using its strength.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».