🟦 تحول هوش مصنوعی در دامپروری: از سنت تا فناوری های پیشرفته

🔹 دامپروری در عصر دیجیتال

دامپروری سنتی قرن‌هاست که پایه‌ای اساسی برای اقتصادهای کشاورزی بوده، اما امروز با چالش‌های جدی مانند مدیریت بیماری‌ها، ناکارآمدی منابع و اثرات زیست‌محیطی روبه‌رو است. در این میان، هوش مصنوعی به عنوان یک راه‌حل تحول‌آفرین پا به عرصه گذاشته و نویدبخش افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و دامپروری پایدار است.

🔹 چالش‌های دامپروری سنتی

1️⃣ مدیریت بیماری‌ها: نبرد نامرئی
دامداران سنتی اغلب به خدمات دامپزشکی دسترسی محدودی دارند، که منجر به شیوع بیماری‌ها، کاهش تولید و خسارات اقتصادی می‌شود.

2️⃣ ناکارآمدی منابع: هدررفت آب و علوفه
روش‌های سنتی مانند چرای گسترده باعث فرسایش خاک، کاهش کیفیت مراتع و اتلاف منابع می‌شود.

3️⃣ اثرات زیست‌محیطی: هزینه پنهان تولید
تخریب جنگل‌ها برای چراگاه‌ها، مدیریت نادرست پسماندها و انتشار گازهای گلخانه‌ای، تهدیدی برای آینده کشاورزی و محیط زیست است.

🔹 هوش مصنوعی چگونه دامپروری را متحول می‌کند؟

1️⃣ پایش سلامت و تشخیص بیماری‌ها
سنسورهای پوشیدنی مانند گردن‌بندها و گوش‌گیرهای هوشمند، داده‌های حیاتی مانند دمای بدن، ضربان قلب و الگوی نشخوار را ثبت می‌کنند. سپس الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تحلیل این داده‌ها، علائم اولیه بیماری‌هایی مانند ورم پستان یا بیماری‌های تنفسی را شناسایی می‌کنند.

تشخیص زودهنگام = درمان سریع = کاهش تلفات

2️⃣ سیستم‌های تغذیه خودکار
ربات‌های هوشمند با تنظیم دقیق جیره غذایی بر اساس سن، وزن و وضعیت سلامت دام، هدررفت علوفه را به حداقل می‌رسانند. نتایج نشان می دهد که دقت توزیع خوراک تا ۹۸٫۵٪ بوده و کاهش ۱۰٪ هزینه‌های تغذیه مشاهده شده است.

3️⃣ پیش‌بینی بازار و بهینه‌سازی تولید
هوش مصنوعی با تحلیل روندهای تقاضا و قیمت‌گذاری به دامداران کمک می‌کند تا تولید را با نیاز بازار هماهنگ کنند.

کاهش ریسک نوسانات قیمت = سودآوری پایدار

🔹 چالش‌های پیش‌روی هوش مصنوعی در دامپروری

۱. دسترسی به داده‌های باکیفیت
بدون داده‌های دقیق، الگوریتم‌های هوش مصنوعی دقت لازم را ندارند.

۲. هزینه بالای فناوری
سنسورها، نرم‌افزارها و سیستم‌های هوشمند برای بسیاری از دامداران خرده‌پا گران هستند.

۳. مسائل اخلاقی و حریم خصوصی
× چه کسی مالک داده‌های دام‌هاست؟
× آیا ماشین‌ها می‌توانند جایگزین قضاوت انسانی شوند؟

🔹 آینده دامپروری هوشمند
هوش مصنوعی نه‌تنها بهره‌وری و سودآوری را افزایش می‌دهد، بلکه دامپروری پایدار و دوستدار محیط زیست را ممکن می‌سازد. اما برای تحقق این چشم‌انداز، همکاری دولت‌ها، محققان و دامداران برای کاهش هزینه‌ها، بهبود دسترسی و رفع چالش‌های اخلاقی ضروری است.

🔗 منبع

☑️ مقاله مرتبط

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 تشخیص real-time سلول‌های سرطانی با استفاده از میکروسکوپ با کمک هوش مصنوعی

🔹 این سیستم با کمک هوش مصنوعی Google AI، تصاویر پاتولوژی را به‌صورت زنده و دقیق تحلیل می‌کند و به پزشکان کمک می‌کند تا سریع‌تر سرطان را تشخیص دهند.

🔗 منبع

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 آغاز ساخت نخستین شهر هوش مصنوعی جهان در ابوظبی تا سال ۲۰۲۷

🔹 ابوظبی اعلام کرده که تا سال ۲۰۲۷ نخستین شهر شناختی هوش مصنوعی جهان با نام Aion Sentia را راه‌اندازی می‌کند؛ شهری که قرار است زندگی شهری را با استفاده از فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی متحول کند.

🔹 شهر آیون سنتیا با تکیه بر فناوری‌های پیشرفته، خدمات پیش‌بینی‌پذیر، مدیریت خودکار زیرساخت‌ها و بهینه‌سازی مصرف انرژی را به‌صورت لحظه‌ای ارائه خواهد داد. این شهر تنها یک شهر هوشمند نیست، بلکه شهری یادگیرنده و سازگار با رفتار ساکنان خواهد بود.

🔹 یکی از ویژگی‌های اصلی این شهر، اپلیکیشنی نوآورانه به نام MAIA خواهد بود که با کمک هوش مصنوعی، ساکنان را مستقیماً به خدمات شهری متصل می‌کند. از زمان‌بندی خودکار حمل‌ونقل عمومی گرفته تا خانه‌های هوشمند و پشتیبانی سلامت دیجیتال، همه چیز در این اپ با استفاده از داده‌های شخصی کاربران و در لحظه انجام می‌شود.

🔹 از رزرو رستوران تا مدیریت انرژی و گزارش اضطراری به مراکز امدادی، MAIA همچون یک دستیار شخصی با شما گفتگو می‌کند و خدمات را به شکلی یکپارچه ارائه می‌دهد.

🔗 منبع داخلی 🔗 منبع خارجی

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 نرم‌ افزار VetBot AI

🔹 یک نرم‌افزار حرفه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی برای دامپزشکان که برای تحلیل سریع تصاویر اشعه ایکس حیوانات طراحی شده است.

🔹 این نرم‌افزار با اندازه‌گیری‌ و تحلیل مواردی مانند بزرگ شدن قلب (VHS)، بزرگ شدن دهلیز چپ (VLAS)، ناهنجاری‌های مفصلی (TPA)، شلی مفصل ران (Norberg Angle) و تنگی نای، به بهبود کارایی دامپزشکان کمک می‌کند.

🔹 نسخه آزمایشی رایگان (نیازمند ثبت نام)

🔗 لینک سایت

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Innovative applications of artificial intelligence in zoonotic
disease management

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 هوش مصنوعی و بیماری‌های زئونوز

🔷 پیش‌بینی هوشمند شیوع بیماری‌های مشترک

🔹 بررسی دما، بارندگی و سایر داده های محیطی برای پیش‌بینی لپتوسپیروز در مناطق گرم و مرطوب

🔹 پیش‌بینی محل و زمان احتمالی شیوع سیاه‌زخم در مناطق روستایی

🔹 پیش‌بینی آبله میمونی با دقت ۹۲٪ با کمک الگوریتم یادگیری ماشین


🔷 ردیابی هوشمند تماس بیماران

🔹 استفاده از GPS برای ردیابی دام‌های در تماس با موارد مبتلا به تب برفکی

🔹ردیابی جابجایی دام‌ها و تشخیص ارتباط با شیوع بیماری تنفسی


🔷 تشخیص زودهنگام بیماری‌ها با الگوریتم‌های یادگیری

🔹 تشخیص لپتوسپیروز سگ‌ها با استفاده از علائم اولیه و نتایج آزمایش‌

🔹 شناسایی آبله میمونی با بررسی عکس‌های ضایعات جلدی

🔹 بررسی علائم تنفسی و دمای بدن حیوانات با پهپادهای مجهز به دوربین حرارتی و تشخیص سریع در مراحل اولیه بیماری


🔷 کمک به توسعه دارو و مقابله با مقاومت آنتی‌بیوتیکی

🔹 شناسایی داروهای جدید برای ویروس کرونا و ماربورگ

🔹 تحلیل مقاومت آنتی‌بیوتیکی در سالمونلا، لیستریا و کامپیلوباکتر در مزارع طیور

🔹 غربالگری داروهای موجود برای درمان بیماری‌های نوظهور

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 هوش مصنوعی احساسی وارد میدان شد!

🔹 هوش مصنوعی احساسی کوپرنیکا یک فناوری جدید است که می‌تواند استرس و اضطراب را تشخیص دهد و واکنش نشان دهد. این سامانه با بررسی بیش از ۷۹۰ نقطه‌ی مرجع روی بدن انسان، حرکات ظریف زبان بدن و حالت‌های چهره را ثبت می‌کند و با تحلیل لحن صدا و الگوهای ریتمیک گفتار، احساسات کاربران را شناسایی می‌کند. 

🔹 برخلاف سیستم‌های رایج که عمدتاً بر متن یا گفتار متکی هستند، هوش مصنوعی کوپرنیکا با ترکیب بینایی رایانه‌ای، پردازش زبان طبیعی و مدل‌سازی شخصیت، داده‌های حسی مختلف را تلفیق می‌کند تا تصویری جامع‌تر از وضعیت احساسی فرد ارائه دهد. 

🔹 این فناوری می‌تواند تعاملات خود را شخصی‌سازی کند و با گذر زمان، به شکلی همدلانه‌تر واکنش نشان دهد. با این حال، برخی کارشناسان درباره محدودیت‌های درک واقعی احساسات انسانی و چالش‌های حریم خصوصی این فناوری ابراز نگرانی کرده‌اند. 

🔗 منبع 🔗 Kopernica

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 مصاحبه BBC با آرشین ادیب مقدم، استاد اندیشه جهانی و فلسفه‌های تطبیقی در دانشگاه سواز لندن در مورد هوش مصنوعی 🎙

🔹 او پیش‌تر چندین کتاب در زمینه فلسفه و علوم سیاسی نوشته، اما تازه‌ترین کتاب او با عنوان «افسانه‌ اِی آی خوب؛ مانیفستی انتقادی بر هوش مصنوعی» نگاهی متفاوت و جهانی به یکی از مهم‌ترین موضوعات عصر ما دارد: هوش مصنوعی چگونه قرار است زندگی ما را تغییر دهد؟

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 هوش مصنوعی و بیماری های زئونوز 🔹

🎥 ویدئوی تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 بارداری پس از ۱۸ سال به کمک هوش مصنوعی

🔹 محققان کلمبیایی از هوش مصنوعی برای یافتن اسپرم نامرئی در نمونه اسپرم یک مرد نابارور استفاده کردند که منجر به بارداری این زوج شد، مسئله‌ای که زمانی غیرممکن به نظر می‌رسید.

🔹 یک زوج پس از ۱۸ سال درمان‌های ناموفق باروری، به لطف یک سامانه مبتنی بر هوش مصنوعی که سه سلول اسپرم پنهان را در مردی که قبلاً مبتلا به «آزواسپرمی»(بی‌اسپرمی) تشخیص داده شده بود، شناسایی کرد. این زوج اکنون در انتظار تولد اولین فرزند خود هستند.

🔹 این روش که با نام «ردیابی و بازیابی اسپرم»(STAR) شناخته می‌شود، توسط دکتر زو ویلیامز(Zev Williams) و تیمش در مرکز باروری دانشگاه کلمبیا توسعه داده شده است.

🔹 این روش از تصویربرداری پرقدرت و هوش مصنوعی که در ابتدا برای شناسایی ستاره‌های دور طراحی شده بود، برای یافتن اسپرم‌های نادر در نمونه‌های مایع منی که زمانی ناامیدکننده تلقی می‌شدند، استفاده می‌کند.

🔗 منبع داخلی 🔗 منبع خارجی

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 چرا افراد در مشاغل مختلف باید مسلط به برنامه‌نویسی باشند؟

🔹 جادی میرمیرانی
برنامه‌نویس، مدرس و فعال حوزه فناوری اطلاعات
او به ویژه در میان برنامه‌نویسان ایرانی به دلیل سبک آموزشی روان و کاربردی‌اش محبوب است و تأثیر قابل توجهی در ارتقاء سطح دانش فنی جامعه برنامه‌نویسی ایران داشته است.

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Classification Performance of Machine Learning Methods for Identifying Resistance, Resilience, and Susceptibility to Haemonchus contortus Infections in Sheep

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 عملکرد طبقه‌بندی روش‌های یادگیری ماشین برای شناسایی مقاومت، پایداری و حساسیت نسبت به عفونت‌های Haemonchus contortus در گوسفندان


🔹 این مطالعه امکان استفاده از ویژگی‌های فنوتیپی آسان و دردسترس برای اندازه‌گیری به منظور پیش‌بینی گوسفندهایی که نسبت به کرم‌های روده‌ای مقاوم، پایداری و حساسیت نشان می‌دهند را مورد بررسی قرار داده است.
در این پژوهش، عملکرد روش‌های طبقه‌بندی شامل Multinominal logestic regression (MLR)، Linear discriminant analysis (LDA)، Random Forest (RF) و Artificial neural network (ANN) با یکدیگر مقایسه شده و کاربردپذیری بهترین مدل طبقه‌بندی در هر مزرعه ارزیابی گردید.

🔹 روش انجام
پایگاه داده شامل ۳۶۵۴ رکورد از ۱۲۵۰ گوسفند نژاد Santa ines از ۶ مزرعه می‌باشد. حیوانات بر اساس شمارش تخم‌های مدفوعی و حجم سلولی بسته‌بندی‌شده به سه گروه مقاوم (۲۶۰۵ رکورد)، پایدار (۹۳۹ رکورد) و حساس (۱۱۰ رکورد) تقسیم‌بندی شدند. برای تعادل مجموعه داده، از روش نمونه‌گیری Random oversampling استفاده شد.
روش‌های طبقه‌بندی با استفاده از اطلاعاتی نظیر رده سنی، ماه ثبت، مزرعه، جنسیت، درجه Famacha©، وزن بدن و امتیاز وضعیت بدنی به عنوان متغیرهای پیش‌بینی‌کننده، و مقاومت، پایداری و حساسیت به عنوان کلاس‌های هدف، در داده‌های تصادفی از تمام مزارع به کار گرفته شدند.

🔹 الگوریتم ها چگونه با یکدیگر مقایسه شدند؟
حساسیت (sensitivity) برای انتخاب بهترین مدل جهت طبقه‌بندی حیوانات حساس به کار گرفته شده است. این شاخص نشان‌دهندهٔ دقت مدل در پیش‌بینی حیوانات بیمار (حیوانات حساس) است، به شرطی که میزان اشتباه مثبت (حیواناتی که به عنوان حساس طبقه‌بندی می‌شوند در حالی که نیستند) کم باشد و مدل بتواند هرچه تعداد بیشتری از حیوانات مبتلا به انگلی را شناسایی کند. با توجه به اینکه در بسیاری از مزارع درمان همه حیواناتی که به عنوان حساس شناسایی می‌شوند، رایج است، هزینه نرخ بالای اشتباه مثبت کاهش می‌یابد و این موضوع در سیستم تولید مشکلی ایجاد نمی‌کند. به همین علت از این رهیافت استفاده شده است.

🔹 نتیجه گیری
مدل‌های MLR و LDA عملکرد خوبی در پیش‌بینی حیوانات حساس و مقاوم نشان دادند. نتایج حاکی از آن است که استفاده از رکوردهای در دسترس و ویژگی‌های آسان برای اندازه‌گیری می‌تواند اطلاعات مفیدی جهت حمایت از تصمیمات مدیریتی در سطح مزرعه فراهم آورد.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

☑️ پی‌نوشت ، در مورد الگوریتم های ذکر شده: 

🔺 MLR (Multiple Linear Regression)
مدل‌سازی رابطه خطی بین چند متغیر مستقل و یک متغیر هدف عددی.
مثال: پیش‌بینی دوز دارو بر اساس سن، وزن و حدت بیماری.
◀️ توضیحات بیشتر


🔺 LDA (Linear Discriminant Analysis)
طبقه‌بندی (Classification) داده‌ها به دسته‌های مختلف و خروجی برچسب کلاس (مثلاً «بیمار» یا «سالم»، «گربه» یا «سگ»)
◀️ توضیحات بیشتر


🔺 Random Forest (جنگل تصادفی)
مجموعه‌ای از درخت‌های تصمیم (Decision Trees) که هر درخت روی نمونه‌ای تصادفی از داده‌ها و ویژگی‌ها آموزش می‌بیند. پیش‌بینی نهایی با ترکیب نتایج همه درخت‌ها به دست می‌آید.
مثال: تشخیص بیماری، پیش‌بینی قیمت، شناسایی تقلب.
◀️ توضیحات بیشتر


🔺 ANN (شبکه عصبی مصنوعی)
الگوریتم یادگیری عمیق (Deep Learning) یا یادگیری ماشین با ساختار الهام گرفته از مغز انسان که قادر است روابط پیچیده و غیرخطی بین ورودی و خروجی را یاد بگیرد.
مثال: تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی
◀️ توضیحات بیشتر


🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 دراگون کوپایلت (Dragon Copilot)

🔹 نخستین دستیار صوتی هوش مصنوعی برای پزشکان که توسط مایکروسافت معرفی شد.

🔹 مکالمات بین پزشک و بیمار را به صورت خودکار ضبط و به متن تبدیل می‌کند و نیازی به نوشتن شرح مکالمات توسط پزشک در پرونده بیمار نیست.

🔹 پزشک با یک پرامپت صوتی اطلاعات پزشکی بیمار، نتایج آزمایشها و سوابق بیمار را دریافت می نماید.

🔹 وظایف تکراری مانند قرار ملاقات با بیماران، ارسال یادآوری‌ها و حتی تهیه نسخه‌ها را به صورت خودکار انجام می‌دهد.

☑️ پی‌نوشت:
ورود چنین ابزارهایی به رشته دامپزشکی باعث نظم و سازماندهی بیشتر و همچنین ارتقای کیفیت درمان و ارتباط بین اونر و دامپزشک می‌شود. لازم است آماده استقبال از چنین نوآوری هایی باشیم !

🔗 Dragon Copilot

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 پرامپت نویسی صحیح و اصولی در پزشکی

✅ ویدئو با حجم بالا و طولانیست ولی تماشای آن توصیه می‌شود.

☑️ پی‌نوشت:
دقت‌های بالایی که ابزارهای هوش مصنوعی در تشخیص کسب میکنند -که بعضا نسبت به متخصصان درصد بالاتری‌ست- به علت استفاده صحیح و جامع و پرامپت دقیق توسط همان افراد متخصص است، نه یک فرد عادی که توقع دارد با صرف یک عکس رادیولوژی به تشخیص دقیق برسد!

🔗 منبع

#پرامپت
🤖  @Veterinary_AI  🐎