Transforming the Future of Livestock Farming: Towards Efficient, Economical, and Innovative Approaches with Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) is currently one of the most widely used technologies, offering precise and accurate results while reducing manpower requirements. The application of AI in livestock farming represents a groundbreaking opportunity for India’s production system. India has one of the largest livestock populations in the world, with hundreds of millions of cattle, buffaloes, sheep, goats, pigs, and poultry, making it a key player in global animal agriculture. India is the world’s largest milk producer, with production recently reaching around 248 million tonnes annually, accounting for roughly a quarter of global milk production (about 25 %) and significantly supporting rural livelihoods. India also ranks second in egg production, with production nearing 149 billion eggs per year, and is among the top four producers of meat globally, with meat production of around 10.5 million tonnes (2024‑25). Despite these strengths, livestock management in India faces challenges in breeding, housing, nutrition, health care, and market access. Many farmers lack access to modern tools and information, which limits productivity and profitability. AI offers clear advantages not only in management but also in disease diagnosis, treatment support, and predictive decision‑making. However, several constraints—such as high implementation costs, limited technical knowledge among farmers, and infrastructure gaps—make adoption difficult. In this article, we discuss the advantages, limitations, and future trends of AI in livestock farming, highlighting its potential to transform Indian animal agriculture.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».