Animal Feed Formulation.pdf
1.8 MB
🔹 Animal Feed Formulation—Connecting Technologies to Build a
Resilient and Sustainable System
🤖 @Veterinary_AI 🐎
Resilient and Sustainable System
🤖 @Veterinary_AI 🐎
❤7
Veterinary ~ AI
Animal Feed Formulation.pdf
🟦 هوش مصنوعی در جیرهنویسی دام و طیور
🔹 از آنجایی که خوراک ۶۰ تا ۷۰٪ هزینه تولید را تشکیل میدهد، بهینهسازی آن اهمیت زیادی دارد.
روشهای سنتی جیرهنویسی محدودند و نمیتوانند به شرایط لحظهای مثل تغییر دما، بیماری یا نوسان قیمت مواد اولیه واکنش نشان دهند. اما هوش مصنوعی با تحلیل دادههای واقعی و پیچیده، جیرههایی دقیق، پویا ارائه میدهد که این باعث کمک به تصمیمگیری متخصصان و بهبود ضریب تبدیل غذایی میشود.
1⃣ پیشبینی لحظهای نیازهای تغذیهای
2⃣ بهینهسازی ترکیب خوراک بر اساس قیمت، در دسترس بودن مواد و ضریب تبدیل
3⃣ تحلیل میکروبیوم روده برای بهبود هضم
4⃣ شبیهسازی جیرهها پیش از اجرای واقعی
🔹 اما چالشهایی مانند نیاز به دادههای استاندارد و حجیم، هزینه بالای سیستمهای هوشمند و تفاوت شرایط اقلیمی و ژنتیکی مانع بهرهبرداری کامل ما از این فناوری میشوند.
🔹 استفاده از مدلهای شفاف (Explainable AI)، ترکیب دادههای ژنتیکی، متابولیکی و میکروبی؛ یادگیری تقویتی(RL) برای تنظیم خودکار جیرهها و سیستمهای هوشمند یکپارچه به عنوان چشمانداز های آینده مطرح میشوند.
🔗 منبع
#خلاصه_مقاله
🤖 @Veterinary_AI 🐎
🔹 از آنجایی که خوراک ۶۰ تا ۷۰٪ هزینه تولید را تشکیل میدهد، بهینهسازی آن اهمیت زیادی دارد.
روشهای سنتی جیرهنویسی محدودند و نمیتوانند به شرایط لحظهای مثل تغییر دما، بیماری یا نوسان قیمت مواد اولیه واکنش نشان دهند. اما هوش مصنوعی با تحلیل دادههای واقعی و پیچیده، جیرههایی دقیق، پویا ارائه میدهد که این باعث کمک به تصمیمگیری متخصصان و بهبود ضریب تبدیل غذایی میشود.
1⃣ پیشبینی لحظهای نیازهای تغذیهای
2⃣ بهینهسازی ترکیب خوراک بر اساس قیمت، در دسترس بودن مواد و ضریب تبدیل
3⃣ تحلیل میکروبیوم روده برای بهبود هضم
4⃣ شبیهسازی جیرهها پیش از اجرای واقعی
🔹 اما چالشهایی مانند نیاز به دادههای استاندارد و حجیم، هزینه بالای سیستمهای هوشمند و تفاوت شرایط اقلیمی و ژنتیکی مانع بهرهبرداری کامل ما از این فناوری میشوند.
🔹 استفاده از مدلهای شفاف (Explainable AI)، ترکیب دادههای ژنتیکی، متابولیکی و میکروبی؛ یادگیری تقویتی(RL) برای تنظیم خودکار جیرهها و سیستمهای هوشمند یکپارچه به عنوان چشمانداز های آینده مطرح میشوند.
🔗 منبع
#خلاصه_مقاله
🤖 @Veterinary_AI 🐎
❤7🔥4
Veterinary ~ AI
🟦 هوش مصنوعی در جیرهنویسی دام و طیور 🔹 از آنجایی که خوراک ۶۰ تا ۷۰٪ هزینه تولید را تشکیل میدهد، بهینهسازی آن اهمیت زیادی دارد. روشهای سنتی جیرهنویسی محدودند و نمیتوانند به شرایط لحظهای مثل تغییر دما، بیماری یا نوسان قیمت مواد اولیه واکنش نشان دهند.…
☑️ پینوشت:
🔺 مدلهای شفاف (Explainable AI) مدلهایی هستند که تصمیماتشان را بهصورت قابل فهم برای انسانها توضیح میدهند. این مدلها اعتماد کاربران را افزایش میدهند و کمک میکنند خطاها و تعصبات شناسایی شوند و در حوزههای حساس مثل پزشکی و مالی ضروریاند.
🔺 یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) روشی از یادگیری ماشین است که در آن یک عامل با انجام عملها در محیط و دریافت پاداش یا جریمه، یاد میگیرد چگونه بهترین تصمیمها را بگیرد تا بیشترین پاداش را کسب کند.
🤖 @Veterinary_AI 🐎
🔺 مدلهای شفاف (Explainable AI) مدلهایی هستند که تصمیماتشان را بهصورت قابل فهم برای انسانها توضیح میدهند. این مدلها اعتماد کاربران را افزایش میدهند و کمک میکنند خطاها و تعصبات شناسایی شوند و در حوزههای حساس مثل پزشکی و مالی ضروریاند.
🔺 یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) روشی از یادگیری ماشین است که در آن یک عامل با انجام عملها در محیط و دریافت پاداش یا جریمه، یاد میگیرد چگونه بهترین تصمیمها را بگیرد تا بیشترین پاداش را کسب کند.
🤖 @Veterinary_AI 🐎
💯7❤4
🔹 TeleVet 🔹
✔️ دستگاه کوچک و قابل اتصال به بدن حیوان که نوار قلب چندکاناله را در حین حرکت ثبت و از طریق بلوتوث/Wi-Fi ارسال میکند؛ تحلیل فوری و خودکار توسط هوش مصنوعی انجام میشود.
✔️ موتور هوش مصنوعی اختصاصی CARDIO-VERA گزارشهای تحلیلی، نمودار ECG دقیق و هشدار خودکار برای آریتمیها و نوسانات حیاتی را ارائه میدهد.
✔️ این سیستم با نظارت در محیط طبیعی حیوان باعث کمتر شدن استرس و نتایج واقعیتر میشود، به تشخیص آریتمیهای گذرا که در کلینیک از دست میروند کمک میکند و با پایش از راه دور حیوانات باعث کاهش مراجعات حضوری حیوانات خانگی یا اسبهای مسابقه میشود.
☑️ TeleVet
#ابزار
🤖 @Veterinary_AI 🐎
✔️ دستگاه کوچک و قابل اتصال به بدن حیوان که نوار قلب چندکاناله را در حین حرکت ثبت و از طریق بلوتوث/Wi-Fi ارسال میکند؛ تحلیل فوری و خودکار توسط هوش مصنوعی انجام میشود.
✔️ موتور هوش مصنوعی اختصاصی CARDIO-VERA گزارشهای تحلیلی، نمودار ECG دقیق و هشدار خودکار برای آریتمیها و نوسانات حیاتی را ارائه میدهد.
✔️ این سیستم با نظارت در محیط طبیعی حیوان باعث کمتر شدن استرس و نتایج واقعیتر میشود، به تشخیص آریتمیهای گذرا که در کلینیک از دست میروند کمک میکند و با پایش از راه دور حیوانات باعث کاهش مراجعات حضوری حیوانات خانگی یا اسبهای مسابقه میشود.
☑️ TeleVet
#ابزار
🤖 @Veterinary_AI 🐎
❤7
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔹 Cornell Vet Consultant 🔹
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
#ابزار
🤖 @Veterinary_AI 🐎
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
🔥 ما را در اینستاگرام دنبال کنید:
https://www.instagram.com/veterinary_ai
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
#ابزار
🤖 @Veterinary_AI 🐎
3❤6⚡3
❤6💯2🔥1
🟦 تیم Veterinary AI با همکاری معاونت پژوهشی دانشکده دامپزشکی دانشگاه فردوسی مشهد برگزار میکند:
〰〰〰〰〰〰
✨ VET STAR ✨
〰〰〰〰〰〰
🔹 مسابقه ملی ایدهپردازی
🔹 فرصتی برای ذهنهای خلاق!
🔹 نشان بدهید که متفاوت میاندیشید!
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
☑️ جهت راهنمایی با آیدی زیر در ارتباط باشید:
🆔 @Soren_Mohammadi
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
🤖 @Veterinary_AI 🐎
〰〰〰〰〰〰
✨ VET STAR ✨
〰〰〰〰〰〰
🔹 مسابقه ملی ایدهپردازی
🔹 فرصتی برای ذهنهای خلاق!
🔹 نشان بدهید که متفاوت میاندیشید!
📣 دانشجویان و علاقهمندان میتوانند ایده خود را در قالب یک فایل Word (مشابه چکیده مقاله، حداکثر ۶۰۰ کلمه) همراه با فرم مالکیت فکری و موافقتنامه انتشار ایده (پیوست در کامنت) به ایمیل پژوهشی دانشکده ارسال نمایند. ایدههای دریافتی پس از داوری، در مراسم هفته پژوهش در سالن اجتماعات دانشکده معرفی خواهند شد.
📩 vet-research@ferdowsi.um.ac.ir
⏰ مهلت ارسال ایدهها: تا تاریخ 1404/09/07
📊 ملاکهای ارزیابی:
نوآوری ✦ امکانپذیری ✦ پتانسیل تجاریسازی ✦ کاربرد در دامپزشکی کشور ✦ نحوه ارائه و مستندسازی
💡 محورهای مسابقه:
• آموزش خلاقانه دامپزشکی
• نوآوری در تغذیه دام و طیور
• روشهای مدیریتی نوین دامپزشکی
• ایدههای نو در تشخیص و درمان بیماریها
• فناوریهای نوین (هوش مصنوعی، اینترنت اشیا و...)
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
☑️ جهت راهنمایی با آیدی زیر در ارتباط باشید:
🆔 @Soren_Mohammadi
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
🤖 @Veterinary_AI 🐎
🔥7👏4❤3💯1
🟦 محققان دانشگاه USC الگوریتم هوش مصنوعی جدیدی به نام RED ساختهاند که میتواند در کمتر از ۱۰ دقیقه، سلولهای سرطانی نادر را در نمونه خون تشخیص دهد!
🔹 برخلاف روشهای قدیمی که نیاز به شناخت دقیق شکل سلولهای سرطانی دارند، این الگوریتم با بررسی میلیونها سلول طبیعی، الگوهای غیرمعمول را پیدا میکند و بدون نیاز به جزئیات سلولها، سرطان را شناسایی میکند.
🔹 این امر سرعت تشخیص سرطان را ۱۰۰۰ برابر سریعتر کرده و دقت آن را به ۹۹٪ میرساند!
☑️ فایل pdf مقاله در کامنت
🔗 منبع
🤖 @Veterinary_AI 🐎
🔹 برخلاف روشهای قدیمی که نیاز به شناخت دقیق شکل سلولهای سرطانی دارند، این الگوریتم با بررسی میلیونها سلول طبیعی، الگوهای غیرمعمول را پیدا میکند و بدون نیاز به جزئیات سلولها، سرطان را شناسایی میکند.
🔹 این امر سرعت تشخیص سرطان را ۱۰۰۰ برابر سریعتر کرده و دقت آن را به ۹۹٪ میرساند!
☑️ فایل pdf مقاله در کامنت
🔗 منبع
🤖 @Veterinary_AI 🐎
⚡8❤2
🟦 تشخیص آنی انگل Trypanosoma cruzi با هوش مصنوعی و میکروسکوپ گوشی هوشمند
🔹 بیماری چاگاس حدود ۶ تا ۷ میلیون نفر را در جهان درگیر کرده و تشخیص سریع آن در مناطق کممنبع چالشبرانگیز است.
🔹 در این پژوهش، سامانهای هوش مصنوعی قابلحمل توسعه یافت که با آداپتور چاپ سهبعدی، دوربین گوشی را با میکروسکوپ همراستا کرده و تصاویر را برای تحلیل خودکار به مدلهای هوش مصنوعی ارسال میکند.
🔹 دو مدل سبک SSD-MobileNetV2 و YOLOv8 برای شناسایی آنی انگلها در تصاویر میکروسکوپی استفاده شدند. دادههای آموزشی شامل ۴۷۸ تصویر انسانی و ۵۷۰ تصویر از نمونههای موش بود.
🔹 مدل SSD-MobileNetV2 در نمونههای انسانی به دقت ۸۶٪، یادآوری ۸۷٪ و نمره F1 معادل ۸۶.۵٪ دست یافت. نتایج نشاندهنده عملکرد قابلاعتماد در شرایط متغیر تصویربرداری است.
🔹 این سامانه امکان تشخیص سریع و دقیق انگل را در محیطهای میدانی بدون زیرساختهای پیشرفته فراهم میکند و قابلیت گسترش به سایر پاتوژنها را دارد.
☑️ فایل pdf مقاله در کامنت
🔗 منبع
#خلاصه_مقاله
🤖 @Veterinary_AI 🐎
🔹 بیماری چاگاس حدود ۶ تا ۷ میلیون نفر را در جهان درگیر کرده و تشخیص سریع آن در مناطق کممنبع چالشبرانگیز است.
🔹 در این پژوهش، سامانهای هوش مصنوعی قابلحمل توسعه یافت که با آداپتور چاپ سهبعدی، دوربین گوشی را با میکروسکوپ همراستا کرده و تصاویر را برای تحلیل خودکار به مدلهای هوش مصنوعی ارسال میکند.
🔹 دو مدل سبک SSD-MobileNetV2 و YOLOv8 برای شناسایی آنی انگلها در تصاویر میکروسکوپی استفاده شدند. دادههای آموزشی شامل ۴۷۸ تصویر انسانی و ۵۷۰ تصویر از نمونههای موش بود.
🔹 مدل SSD-MobileNetV2 در نمونههای انسانی به دقت ۸۶٪، یادآوری ۸۷٪ و نمره F1 معادل ۸۶.۵٪ دست یافت. نتایج نشاندهنده عملکرد قابلاعتماد در شرایط متغیر تصویربرداری است.
🔹 این سامانه امکان تشخیص سریع و دقیق انگل را در محیطهای میدانی بدون زیرساختهای پیشرفته فراهم میکند و قابلیت گسترش به سایر پاتوژنها را دارد.
☑️ فایل pdf مقاله در کامنت
🔗 منبع
#خلاصه_مقاله
🤖 @Veterinary_AI 🐎
💯7❤3👍1
🔹 PawTrack 🔹
✔️ یک اپلیکیشن برای صاحبان حیوانات خانگی که مراقبت از پتها را ساده و حرفهای میکند.
✔️ برنامهریزی مراقبتهای دورهای مانند واکسیناسیون، درمان ضد انگلی و ویزیت دامپزشک با هشدار یادآوری و دنبال کردن سابقه سلامت.
✔️ پیدا کردن موقعیت دامپزشکها و همچنین مشاوره دامپزشکی هوشمند.
☑️ PawTrack
#ابزار
🤖 @Veterinary_AI 🐎
✔️ یک اپلیکیشن برای صاحبان حیوانات خانگی که مراقبت از پتها را ساده و حرفهای میکند.
✔️ برنامهریزی مراقبتهای دورهای مانند واکسیناسیون، درمان ضد انگلی و ویزیت دامپزشک با هشدار یادآوری و دنبال کردن سابقه سلامت.
✔️ پیدا کردن موقعیت دامپزشکها و همچنین مشاوره دامپزشکی هوشمند.
☑️ PawTrack
#ابزار
🤖 @Veterinary_AI 🐎
❤10
🟦 ادغام هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در بیوتکنولوژی بهویژه در کشورهای در حال توسعه اهمیت بالایی دارد، چرا که کشاورزی و دامداری ستون فقرات اقتصاد این کشورها را تشکیل میدهند.
🔹 این فناوریها به بهبود روشهای اصلاح نژاد، تشخیص بیماری، ارتقاء کلی رفاه حیوانات، پیشبینی سریع رشد، تحلیل رفتار، بازده خوراک دام، پیشبینی عرضه دام و خروجیهای تولید کمک میکند.
🔹 تحلیل ژنتیک و انتخاب صفات کلیدی با دقت بالا (ابزارهایی مانند CRISPR با پشتیبانی از AI میتوانند اصلاح ژنتیکی هدفمند و سریعتر را ممکن سازند.)
🔹 ترکیب کلونینگ با هوش مصنوعی، به عنوان مثال شناسایی مهارکننده های پروتئاز سرین و شبیهسازی واکسن در محیط کامپیوتر با استفاده از ML موجب صرفهجویی در زمان و کاهش نیاز به تست حیوانی شدهاند.
🔹 در مرغهای گوشتی نیز دقت پیشبینی بازده لاشه بررسی شده است که مدلهای مختلف ML نتایج متنوعی ارائه دادهاند.
☑️ فایل pdf مقاله در کامنت
#خلاصه_مقاله
🤖 @Veterinary_AI 🐎
🔹 این فناوریها به بهبود روشهای اصلاح نژاد، تشخیص بیماری، ارتقاء کلی رفاه حیوانات، پیشبینی سریع رشد، تحلیل رفتار، بازده خوراک دام، پیشبینی عرضه دام و خروجیهای تولید کمک میکند.
🔹 تحلیل ژنتیک و انتخاب صفات کلیدی با دقت بالا (ابزارهایی مانند CRISPR با پشتیبانی از AI میتوانند اصلاح ژنتیکی هدفمند و سریعتر را ممکن سازند.)
🔹 ترکیب کلونینگ با هوش مصنوعی، به عنوان مثال شناسایی مهارکننده های پروتئاز سرین و شبیهسازی واکسن در محیط کامپیوتر با استفاده از ML موجب صرفهجویی در زمان و کاهش نیاز به تست حیوانی شدهاند.
🔹 در مرغهای گوشتی نیز دقت پیشبینی بازده لاشه بررسی شده است که مدلهای مختلف ML نتایج متنوعی ارائه دادهاند.
☑️ فایل pdf مقاله در کامنت
#خلاصه_مقاله
🤖 @Veterinary_AI 🐎
🔥8