Teknolojik gelişmelerde, sanayi önden gider, tarım arkadan gelir. Sanayide, Sanayi 4.0 yaklaşan gelişmiş ülkelerde tarım da, Tarım 3.0 geçer.
Burada bilimin ve kaliteli eğitimin önemi ortaya çıkar. Sorunların kısa sürede çözülmesi çok önemlidir. Zihniyetin değişmesi ve liyakate dikkat edilmesi gerekir.
En önemlisi, örneğin tarımda tüm uzman paydaşların beraber konuşarak birlikte karar vermeleri ön planda yer alır.
Sadece ben bilirim, benden başkası bilmez, benim söylediğim sadece doğrudur mantığı yerini multidisipliner çalışmaya bırakmıştır.
Acaba dünyada yapay zekâ gibi teknoloji kümes hayvancılığını nasıl etkiliyor?
Et fiyatlarının yüksek olması beyaz ete talebi artırmıştır.
Kanatlı evcil hayvancılık, küresel ekonomiye önemli katkıda bulunur. Küresel açlık endeksinin düzenleyicisidir.
Küresel hayvancılık endüstrisi, COVID'in vurduğu evre ve sonrasında hem gelişmiş hem de gelişmekte olan ülkeler, ciddi bir kriz yaşadı. Tavukçuluk endüstrisinde, bozulan tedarik zinciri, karantina politikaları, gıda fiyatlarındaki dalgalanmalar görüldü. Yem kaynaklarının azalması gibi çeşitli zorluklardan ciddi şekilde etkilendi. Bu da talep ile arz arasında önemli tutarsızlıklara neden oldu.
Bu zorlukları önlemek ve daha sürdürülebilir uygulamaları hayata geçirmek amacıyla kanatlı hayvancılık endüstrisi, tavukçuluğun ve ticaretinin her alanında yapay zekâyı (AI) belirgin bir şekilde benimseyerek uyguluyor. Yapay zekâya bu şekilde güvenmenin ardındaki tek amaç, veri odaklı ve öngörülebilir bir kümes hayvancılığı pazarı yaratmak için veri toplayıp analiz ederek operasyonel verimliliği artırmak ve öngörülemeyen zorlukları önlemektir.
Yapay zekâ en basit haliyle, makinelerin insan zekâsına eşdeğer görevleri yerine getirmesini ve sorunları çözmesini sağlamak için bilgisayar bilimini ve veri kümelerini birleştirmek anlamına gelir. Yapay zekâ programlama, öngörücü analiz yapmak için verilerden öğrenebilen algoritmalar oluşturmak için yapılır. Yapay zekâ ilerlemelerinin makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme (NLP) , robotik vb. gibi çeşitli yönleri vardır. Yapay zekânın kümes hayvanı üretiminde uygulanması, çiftçilik verimliliğini artırır ve kârı maksimize ederken birçok zorluğun üstesinden gelmeye yardımcı olabilir.
Kümes hayvanı üretimini ve pazar çıkarlarını güvence altına almak için, önde gelen kümes hayvanı devleri hassas hayvancılık (PLF) teknolojisi, gelişmiş sensörler ve veri odaklı karar alma gibi IoT özellikli kümes hayvanı çiftliği yönetim sistemleri kullanıyor.
PLF teknolojisi, gerçek zamanlı sürü sağlığı izleme, kuş tanımlama, hassas yem yönetimi, sanal çitleme vb. ile kümes hayvanı çiftliği yönetimini ve üretimini otomatikleştirmek için zaten büyük ilgi görüyor. Hepsi doğru veri analizi ve akıllı önlemler uygulamasıyla oluyor.
Yapay zeka, kümes hayvanı endüstrisinin çevresel etkiyi, hayvan refahını ve üretim verimliliğini ele almasına yardımcı olabilir. Ayrıca hayvan tanımlama ve tartma işlemlerini otomatikleştirerek doğruluğu ve verimliliği artırabilir. Yapay zekâ, yumurta sınıflandırma, canlı embriyoları tanımlama, kuluçka koşullarını kontrol etme ve yumurtadan çıkma olasılığını tahmin etme gibi görevleri otomatikleştirerek üreme süreçlerini optimize edebilir.
Yapay zeka (AI), tarım da dâhil olmak üzere çeşitli endüstrilerde devrim yaratıyor. Kümes hayvanı üretimi de bir istisna değildir. AI'nın kümes hayvanı üretiminde kullanılmasının bazı yolları şunlardır:
Veri Analitiği ve Tahmini: Yapay zekâ algoritmaları, kümes hayvanı çiftliklerinden toplanan çevresel koşullar, yem tüketimi, kuş sağlığı ölçümleri ve üretim verimleri gibi büyük miktarda veriyi analiz eder. Yapay zekâ, bu verileri analiz ederek eğilimleri tahmin edebilir, anormallikleri tespit edebilir. Daha iyi verimlilik ve karlılık için üretimin çeşitli yönlerini optimize edebilir.
İzleme ve Yönetim: Yapay zekâ destekli sistemler, sıcaklık, nem, hava kalitesi ve su tüketimi gibi parametreleri izlemek için sensörler kullanarak kümesleri gerçek zamanlı olarak izleyebilir. Bu sürekli izleme, havalandırma sorunları veya hastalık salgınları gibi sorunların derhal belirlenmesine ve ele alınmasına yardımcı olur. Bu da hayvan refahının iyileştirilmesine ve daha yüksek üretkenliğe yol açar.
Yem Yönetimi: AI algoritmaları, hayvan yaşı, ağırlığı, sağlık durumu ve beslenme gereksinimleri gibi faktörlere göre yem formülasyonlarını optimize edebilir. Yem bileşimlerini hassas bir şekilde ayarlayarak AI, büyüme oranlarını en üst düzeye çıkarmaya, yem israfını en aza indirmeye ve maliyetleri düşürmeye yardımcı olurken kuşların optimum sağlık ve performans için ihtiyaç duydukları besinleri almasını sağlar.
Hastalık Tespiti ve Önleme: AI sistemleri, hayvan davranışı, fizyolojik göstergeler ve çevresel koşullar dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz ederek hastalık salgınlarının belirtilerini erken tespit edebilir. Bu erken tespit, hastalığın yayılmasını engellemek ve kayıpları en aza indirmek için hedefli tedaviler veya biyogüvenlik protokolleri gibi hızlı müdahale önlemlerini mümkün kılar.
Üreme ve Genetik: Makine öğrenimi gibi yapay zekâ teknikleri, büyüme hızı, yem verimliliği, hastalık direnci ve yumurta üretimi gibi istenen özelliklerle ilişkili genetik belirteçleri belirlemek için genetik verileri ve üreme kayıtlarını analiz etmek için kullanılır. Bu bilgiler, yetiştiricilerin üreme stoklarını seçme, üreme sürecini hızlandırma ve gelişmiş özelliklere sahip kümes hayvanları üretme konusunda daha bilinçli kararlar almalarına yardımcı olur.
Robotik ve Otomasyon: Yapay zekâ destekli robotlar, yumurta toplama, temizlik ve dezenfeksiyon gibi görevler için kümes hayvanı çiftliklerinde giderek daha fazla kullanılıyor. Bu robotlar otonom olarak veya insan gözetimi altında çalışarak işgücü gereksinimlerini azaltabilir, verimliliği artırabilir ve tutarlı performans sağlayabilir.
Karar Destek Sistemleri: Yapay zekâ tabanlı karar destek sistemleri, çiftçilere kaynak tahsisi, sürü yönetimi ve risk değerlendirmesi gibi kümes hayvanı üretiminin çeşitli yönlerini optimize etmek için öneriler ve içgörüler sağlar. Çiftçiler, yapay zekâ destekli analizlerden yararlanarak üretkenliği, karlılığı ve sürdürülebilirliği artıran veri odaklı kararlar alabilirler.
Genel olarak yapay zekâ, çiftçilerin daha bilinçli kararlar almasını, kaynak kullanımını optimize etmesini, hayvan refahını artırmasını ve yüksek kaliteli kümes hayvanı ürünlerine yönelik artan talebi sürdürülebilir bir şekilde karşılamasını sağlayarak kümes hayvanı üretimini dönüştürüyor.
1.Kanatlı Üretiminde Veri Analitiği ve Tahmin
Veri analitiği ve tahmin, modern kümes hayvanı üretiminde önemli bir rol oynar ve çiftçilerin daha iyi verimlilik, üretkenlik ve karlılık için operasyonlarının çeşitli yönlerini optimize etmelerini sağlar. Veri analitiği ve tahminin kümes hayvanı üretiminde nasıl uygulandığına dair bilgiler;
Performans İzleme
Çevresel İzleme
Yem Yönetimi
Hastalık Tespiti ve Yönetimi
Tedarik Zinciri Optimizasyonu
Pazar Tahmini
Karar Destek Sistemleri
Genel olarak, veri analitiği ve tahmin, kümes hayvanı yetiştiricilerinin bilinçli kararlar almasına, üretim süreçlerini optimize etmesine, yüksek kaliteli kümes hayvanı ürünlerinin sürdürülebilir ve verimli üretimini sağlamasına yardımcı olmakta kritik bir rol oynamaktadır.
2.Kanatlı Üretiminde İzleme ve Yönetim
Kanatlı hayvan üretiminde izleme ve yönetim, optimum sonuçları garantilemek için kuş sağlığı, refahı, çevre koşulları ve üretim süreçlerinin çeşitli yönlerini denetlemeyi içerir. İzleme ve yönetimin kanatlı hayvan üretiminde nasıl uygulandığını burada bulabilirsiniz;
Çevresel İzleme
Sağlık İzleme
Yem ve Su Yönetimi
Üretim Performansı İzleme
Biyogüvenlik Yönetimi
Atık Yönetimi
Kayıt Tutma ve Belgeleme
Genel olarak, kümes hayvanı sürülerinin sağlığını, refahını ve verimliliğini garanti altına almak, çevresel etkiyi en aza indirmek ve kümes hayvanı üretiminde karlılığı en üst düzeye çıkarmak için etkili izleme ve yönetim esastır.
3.Kanatlı Üretiminde Yem Yönetimi
Yem yönetimi, kümes hayvanı sürülerinin büyümesini, sağlığını ve üretkenliğini desteklemek için onlara verimli ve etkili bir şekilde besin sağlamayı içeren kümes hayvanı üretiminin kritik bir yönüdür. Yem yönetiminin kümes hayvanı üretiminde nasıl uygulandığına dair bilgiler şöyledir;
Beslenme Gereksinimleri Değerlendirmesi
Yem Formülasyonları
Yem Üretimi
Yem Dağıtımı ve Teslimatı
Yem Yönetimi Uygulamaları
Su Yönetimi
Performans İzleme ve Ayarlama
Etkili yem yönetimi uygulamalarını hayata geçirerek kümes hayvanı üreticileri yem kullanımını optimize edebilir. Kuş sağlığını ve refahını geliştirebilir. Büyüme, üretim ve karlılık açısından optimum performans sonuçlarına ulaşabilirler.
4.Kanatlı Üretiminde Hastalık Tespiti ve Önlenmesi
Hastalık tespiti ve önlenmesi, sürünün sağlığını, refahını ve üretkenliğini korumak için kümes hayvanı üretiminde çok önemlidir. Tipik olarak nasıl yaklaşıldığı aşağıda açıklanmıştır;
Biyogüvenlik Önlemleri
Düzenli Sağlık İzleme
Tanısal Test
Gözetim Programları
Aşılama Programları
Sanitasyon ve Hijyen Uygulamaları
Karantina Protokolleri
Entegre Zararlı Yönetimi
Biyogüvenlik önlemleri, düzenli izleme, teşhis testleri, aşılama, sanitasyon ve karantina protokollerini birleştiren kapsamlı bir yaklaşım uygulayarak, kanatlı üreticileri hastalıkları etkili bir şekilde tespit edebilir ve önleyebilir. Sürü sağlığını koruyabilir. Yüksek kaliteli kanatlı ürünlerinin sürdürülebilir üretimini sağlayabilir.
5.Kanatlı Üretiminde Islah ve Genetik
Üreme ve genetik, büyüme hızı, yem verimliliği, hastalık direnci, yumurta üretimi ve et kalitesi gibi özellikleri etkileyerek kümes hayvanı üretiminde önemli bir rol oynar. Kümes hayvanı üretiminde üreme ve genetiğin nasıl yönetildiğine dair bilgiler şöyledir;
Üreme Stokunun Seçimi
Genetik Değerlendirme
Kantitatif Genetik
Marker Destekli Seçim (MAS)
Genomik Seçim
Melezleme ve Hibridizasyon
Genetik Çeşitliliğin Korunması
Etik ve Refah Düşüncesi
Kanatlı üreticileri, gelişmiş üreme ve genetik tekniklerini entegre ederek sürülerinin genetik potansiyelini sürekli olarak iyileştirebilir, üretim verimliliğini artırabilir ve tüketicilerin ve kanatlı sektörünün değişen ihtiyaçlarını karşılayabilirler.
6.Tavukçuluk üretiminde Robotik ve Otomasyon
Robotik ve otomasyon teknolojileri, verimliliği, üretkenliği ve hayvan refahını iyileştirmek için kümes hayvanı üretiminde giderek daha fazla benimseniyor. Robotik ve otomasyonun kümes hayvanı çiftçiliğinin çeşitli yönlerinde nasıl kullanıldığına bakalım;
Yumurta Toplama
Besleme Sistemleri
Sulama Sistemleri
Çevresel Kontrol
Temizlik ve Dezenfeksiyon
Sağlık İzleme
Atık Yönetimi
Veri Yönetimi ve Karar Desteği
Robotik ve otomasyon teknolojilerinden yararlanan kümes hayvanı üreticileri, operasyonları kolaylaştırabilir, verimliliği iyileştirebilir, hayvan refahını geliştirebilir ve sürdürülebilir ve karlı üretim sonuçlarına ulaşabilirler.
7.Kanatlı Üretiminde Karar Destek Sistemleri
Karar Destek Sistemleri (DSS), çiftçilere yönetim uygulamalarını, kaynak tahsisini ve üretim sonuçlarını optimize etmek için değerli içgörüler, öneriler ve veri odaklı araçlar sağlayarak kümes hayvanı üretiminde önemli bir rol oynar. İşte DSS'nin kümes hayvanı çiftçiliğinde nasıl kullanıldığı;
Veri Toplama ve Entegrasyon
Veri Analizi ve İzleme
Performans İzleme ve Karşılaştırma
Risk Değerlendirmesi ve Azaltma
Yem Formülasyonu ve Yönetimi
Sağlık İzleme ve Hastalık Yönetimi
Kaynak Tahsisi ve Planlama
Karar Alma ve Optimizasyon
Genel olarak Karar Destek Sistemleri, kümes hayvanı üreticilerinin bilinçli kararlar almasını, yönetim uygulamalarını optimize etmesini ve kümes hayvanı üretiminde gelişmiş performans, karlılık ve sürdürülebilirlik elde etmesini sağlar.
Çözüm ne olmalıdır?
Şu anda ABD ve Avrupa'daki bazı ülkeler kümes hayvancılığı ve yönetiminde yapay zekâ uygulamasına yönelik deneysel bir yaklaşım benimsiyor ve sonuçlar şu ana kadar tatmin edici düzeydedir.
Ancak, yalnızca kümes hayvanı sektöründe faaliyet gösteren devasa insan gücü kaynaklarının dâhil olması göz önüne alındığında, ülkemiz kümes hayvanı çiftliği yönetiminde AI'ya uyum sağlamak hala uzak bir hayal gibi görünüyor.
Ülkemizde hükümetlerin, kanatlı hayvancılık sektöründe, sektörü doğrudan veya dolaylı olarak etkileyen küçük ölçekli girişimler aracılığıyla kabul görmesi için sektörde yaklaşan AI adımlarını atmak için ilerici bir yaklaşım sergilemesi gerekmektedir.
Hükümetin, kümes hayvanı sektöründe araştırma ve yeniliği kolaylaştırmak için ulusal bir AI stratejisi benimseme çerçevesini tanıtmak için daha hızlı çalışması gereklidir.
Ayrıca, hayvancılık çiftliği sahipleri ve çiftçiler için dijital okuryazarlığı teşvik edilmelidir. Dijital girişiminin başarısı, kesinlikle AI uygulamasıyla ilgili bilinçli kararlar almalarına yardımcı olacaktır.
Akıllı tarımsal destekleme programına geçilmelidir. Bu destekleme programında kümes hayvanı çiftçiliğine uygulanabilir teknolojileri içerebilecek AI çözümleri üzerinde çalışan yeni başlayanlara destek sağlanmalıdır. Bu konuda girişimlere çek geç kalınıyor.
Bu işler yavaş ama istikrarlı olmalıdır. Sadece tavukçulukta değil, tüm hayvancılık sektöründe yapay zekânın tüm potansiyeli kullanılmalıdır.
Böylece sektörde, üreticilerde birçok umut vadeden alanı ortaya çıkaracaktır. Kümes hayvancılığı sektöründe yapay zekanın geleceği, iyileştirilmiş üretkenlik, hastalık yönetimi, hayvan refahı ve sürdürülebilirlikle karakterize edilecektir. Yapay zekâ teknolojileri ilerlemeye ve daha erişilebilir hale gelmeye devam ettikçe, ülkemiz kümes hayvancılığı sektörü verimliliği optimize eden, karar vermeyi geliştiren ve sürdürülebilir uygulamaları teşvik eden önemli dönüşümler bekleyebilir.
Yazının başındaki konuya gelelim.
*Önemli bir konuda veri değil, doğru ve güvenilir verinin ne kadar kıymetli olduğudur. Petrol mü, altın mı, veri mi kıymetlidir? Bana göre artık doğru ve güvenilir veri daha kıymetlidir. Bunlara sahip olan ülkeler daha hızlı gelişmektedir… Pastadan en büyük payı almaktadır.
*Tavukçuluk ve yapay zekâ, bir uzmanlık alanının konusu olabilir mi? Kanatlı hayvanlar, örneğin tavukçuluk konusunun ne kadar teknik bir konu olduğu ortadadır.
*Bir bilgisayar mühendisi hayvan hastalıkları ile ilgili, veteriner hekim yazılım veya test mühendisliği hakkında, bir ziraat mühendisi elektrik-elektronik mühendisliği konusunda, bir pazarlama uzmanı, köy sosyolojisi hakkında, bir sosyolog yem konusunda uzman olabilir mi?
*Tüm paydaşların konu uzmanları ele ele vermelidir. Uzmanlık alanı çerçevesinde konuşmalıdır. Beraber konuşmaya ve birlikte karar vermeye konuya bütüncül bakmaya artık alışmalıyız.
*Amaç, üzüm yemek ve ülke ekonomisine katma değer sağlamak olmalıdır.
Kaynak: Tarımdan Haber/Tarımcı
Yorumlar
Kalan Karakter: