🔹 4 Uses of AI in Veterinary Medicine

🔗 منبع

🤖 @Veterinary_AI 🐎

🟦 کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت گله‌های شیری گاو: تلفیق دانش و فناوری 🐄🤖


🔹 ۱. مقدمه و چارچوب مفهومی
- هوش مصنوعی (AI) سیستمی با قابلیت شبیه‌سازی استدلال انسانی
- کاربردهای کلیدی در گله‌داری:
  - تحلیل پیش‌بینانه داده‌های حجیم (Big Data)
  - خودکارسازی فرآیندهای تصمیم‌گیری
  - کاهش ۴۰-۶۰% خطای انسانی در تشخیص



🔹 ۲. کاربردهای پیشرفته و نمونه‌های عینی

الف- مدیریت سلامت پیشگیرانه
✅ تشخیص زودهنگام ورم پستان:
- ترکیب داده‌های:
  - هدایت الکتریکی شیر (±0.05 mS/cm)
  - شمارش سلول‌های سوماتیک
  - الگوی حرکتی (کاهش ۳۵% فعالیت)
- دقت ۹۴% با ۲۴-۴۸ ساعت پیش‌آگاهی (Jensen et al., 2016)

✅ پایش متابولیک:
- تحلیل طیف مادون قرمز شیر (MIR) برای:
  - تشخیص کتوز (دقت ۹۱%)
  - شناسایی اسیدوز (دقت ۸۷%)

✅ ارزیابی خودکار وضعیت بدنی:
- سیستم دوربین 3D + الگوریتم DL:
  - خطای ±0.25 امتیاز در مقیاس ۱-۵
  - همبستگی ۰.۹۵ با ارزیابی متخصصان

ب- بهینه‌سازی تولیدمثل
📈 سیستم یکپارچه فحلی‌یابی:
- ترکیب پارامترهای:
  1. افزایش ۸۵% فعالیت حرکتی
  2. تغییر الگوی تغذیه
  3. داده‌های پروژسترون شیر
- کاهش ۴۰% خطا نسبت به روش‌های مرسوم

🔮 پیش‌بینی موفقیت تلقیح:
- مدل ترکیبی با:
  - داده‌های ژنومیک
  - سوابق تولیدمثلی
  - پارامترهای شیردهی
- دقت ۶۷% (۱۵% بهبود نسبت به روش‌های سنتی)

ج- مدیریت هوشمند تغذیه
✅ پایش فردی مصرف خوراک:
- فناوری بینایی ماشین:
  - خطای اندازه‌گیری <5%
  - شناسایی ۱۰ نوع خوراک رایج
  - محاسبه RFI با دقت ۹۷%

🌿 بهینه‌سازی جیره:
- سیستم توصیه‌گر هوشمند:
  - کاهش ۱۵% هزینه‌های خوراک
  - بهبود ۱۲% کارایی تبدیل غذایی



🔹 ۳. چالش‌های فنی و راهکارهای نوین

الف- موانع اصلی
⚠️ چالش‌های داده‌ای:
- نرخ ۲۳% خطا در ثبت دستی
- مشکل همگام‌سازی داده‌های چندمنبعی

⚠️ محدودیت‌های مدلسازی:
- در داده‌های کوچکOverfitting
- تعمیم‌پذیری پایین بین گله‌ها

ب- راهکارهای پیشرفته
🛠 فناوری‌های نوین:
- یادگیری فدرال (Federated Learning)
- سنسورهای نسل جدید:
  - پچ‌های پوستی مانیتورینگ pH شکمبه
  - گوش‌های الکترونیکی تحلیل صدای نشخوار



🔹 ۴. الزامات اجرایی و اقتصادی

چک‌لیست پیاده‌سازی:
1. سخت‌افزار پایه:
   - سنسورهای فعالیت (حداقل ۵۰ دلار/رأس)
   - دوربین‌های پایش تغذیه

2. زیرساخت نرم‌افزاری:
   - پلتفرم یکپارچه مدیریت داده‌ها
   - سیستم‌های تصمیم‌یار هوشمند

3. منابع انسانی:
   - آموزش ۴۰ ساعته اپراتورها
   - حضور مشاور فنی در گله‌های بزرگ

📊 تحلیل اقتصادی:
- هزینه اولیه: ۲۰۰-۳۰۰ دلار/رأس
- دوره بازگشت سرمایه: ۲-۳ سال
- صرفه‌جویی سالانه: ۶۰-۸۰ دلار/رأس



🔹 ۵. نقش استراتژیک دامپزشکان
👨⚕️ مشارکت حیاتی در:
- اعتبارسنجی بالینی داده‌ها
- تعریف پروتکل‌های استاندارد
- تفسیر خروجی‌های سیستم‌های هوشمند
- پل ارتباطی بین فناوری و عمل



🔹 ۶. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
- هوش مصنوعی در حال ایجاد تحول پارادایم در دامپروری است
- چالش‌های فعلی عمدتاً فنی و اجرایی هستند
- نیاز به همکاری سه‌جانبه:
  - متخصصان علوم دامی
  - دامپزشکان
  - مهندسان هوش مصنوعی

🚀 ترندهای آینده:
- ربات‌های خودکار گله‌داری
- سیستم‌های دیجیتال تویین
- ادغام داده‌های اُمیکس (ژنومیک، متابولومیک)

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 55 اصطلاح مهم یادگیری ماشین

🔹 اصطلاح انگلیسی + معادل فارسی + توضیح

✅ از آنجایی که در مقالاتی که برای شما عزیزان گذاشته میشود اصطلاحات حوزه هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ بکار برده میشود، مطالعه این جزوه برای درک بهتر این اصطلاحات توصیه میگردد.

📚 #کتاب
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 معرفی هوش مصنوعی 🔹

ابزار هوش مصنوعی برای بررسی و تشخیص متون نوشته شده توسط AI

🌐 سایت: www.gptzero.me

1⃣ ابتدا وارد سایت شده و در فیلد ابتدای صفحه، متن خود را وارد کنید.

2⃣ دکمه Scan را زده و نتایج به این صورت که چند درصد توسط AI ساخته شده و چند درصد توسط انسان نوشته شده است به نمایش در می آید.

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Artificial intelligence and avian influenza: Using machine learning to enhance active surveillance for avian influenza viruses

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 هوش مصنوعی در برابر آنفولانزای پرندگان: نبردی در آسمان‌ها

آنفولانزای پرندگان، کابوسی جهانی برای سلامت انسان، دام و حیات وحش، همواره چالشی بزرگ برای دامپزشکان و محققان بوده است. اما نگران نباشید، چرا که هوش مصنوعی (AI) با قدرت بی‌نظیر خود، وارد این میدان نبرد شده تا ما را در مهار این بیماری یاری کند! در این مقاله، قصد داریم به بررسی یکی از جذاب‌ترین کاربردهای AI در دامپزشکی، یعنی پیش‌بینی و مهار آنفولانزای پرندگان با کمک یادگیری ماشین بپردازیم.

🔹 وقتی آنفولانزا به پرواز درمی‌آید

پرندگان وحشی، به ویژه پرندگان آبزی، مخازن طبیعی ویروس آنفولانزای پرندگان هستند. این ویروس‌ها به سرعت در سراسر جهان پخش می‌شوند و می‌توانند خسارات جبران‌ناپذیری به صنعت طیور و سلامت انسان وارد کنند. به همین دلیل، نظارت فعال و دقیق بر جمعیت‌های پرندگان وحشی، امری ضروری و حیاتی است.

🔹 رمزگشایی از معمای آنفولانزا با هوش مصنوعی

هدف اصلی این تحقیق، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی احتمال جداسازی ویروس آنفولانزای پرندگان (AIV) از نمونه‌های جمع‌آوری‌شده از پرندگان وحشی بود. به عبارت دیگر، میخواستند بدانند که آیا می‌توان با کمک AI، پرندگانی را که احتمال آلودگی بیشتری دارند، شناسایی کرد؟

🔹 از داده‌ها تا دانش؛ چگونه ماشین‌ها یاد می‌گیرند؟

در این مطالعه، داده‌های جمع‌آوری‌شده در بازه زمانی 2006 تا 2011 در ایالات متحده مورد بررسی قرار گرفت. ویژگی‌های مختلفی مانند سن، جنس، نوع پرنده، موقعیت جغرافیایی و نتایج آزمایش‌های rRT-PCR برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گرفتند. در نهایت، بهترین مدل با استفاده از الگوریتم درخت‌های تقویت‌شده گرادیانی ایجاد شد.

🔹 پیش‌بینی‌های شگفت‌انگیز؛ هوش مصنوعی چه می‌گوید؟

مدل نهایی، قدرت پیش‌بینی بسیار بالایی داشت و توانست با دقت قابل قبولی، احتمال جداسازی ویروس آنفولانزای پرندگان را پیش‌بینی کند. جالب است بدانید که این مدل، موقعیت جغرافیایی و نتایج آزمایش‌های rRT-PCR را به عنوان مهم‌ترین عوامل پیش‌بینی‌کننده شناسایی کرد.

نقشه خطر؛ کدام مناطق در معرض تهدیدند؟ موقعیت جغرافیایی پرندگان، اطلاعات مهمی درباره احتمال آلودگی آنها ارائه می‌دهد.

نشانه‌های پنهان؛ چگونه ویروس را زودتر تشخیص دهیم؟ نتایج آزمایش‌های rRT-PCR، سرنخ‌های ارزشمندی برای شناسایی ویروس در مراحل اولیه فراهم می‌کنند.

یک کارآگاه هوشمند؛ چگونه الگوها را پیدا می‌کند؟ مدل یادگیری ماشین با تحلیل داده‌ها، الگوهای پنهان را کشف می‌کند و به ما در پیش‌بینی و مهار آنفولانزا کمک می‌کند.

🔹 آینده‌ای روشن‌تر با هوش مصنوعی

نتایج این تحقیق نشان می‌دهد که یادگیری ماشین می‌تواند به طور چشمگیری کارایی و اثربخشی برنامه‌های نظارت فعال AIV را بهبود بخشد. این مدل می‌تواند برای اولویت‌بندی نمونه‌ها و ارزیابی سریع طرح‌های نظارتی مورد استفاده قرار گیرد. با کمک AI، می‌توانیم منابع محدود را به طور بهینه‌تری مدیریت کنیم و احتمال جداسازی ویروس را به حداکثر برسانیم.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖 @Veterinary_AI 🐎

🟦 جزوه فارسی آموزش «هوش مصنوعی»

🔹 این جزوه مباحث اصلی AI رو به صورت ساده و کاربردی توضیح داده

✅ مطالعه این جزوه برای علاقه‌مندان توصیه میشود.

📚 #کتاب
🤖   @Veterinary_AI   🐎

🟦 شناسایی رفتار سگ براساس داده‌های چندمدله از دوربین و دستگاه های مخفی

🔹 هدف مطالعه:
با افزایش تعداد خانواده‌ها که سگ‌ها را به عنوان حیوان خانگی نگه‌داری می‌کنند، نیاز به درک احساسات و وضعیت سلامت آن‌ها افزایش یافته است. این مطالعه بر روی نظارت بر رفتارهای سگ‌ها با استفاده از دوربین و دستگاه‌های مخفی تمرکز دارد.

🔹 روش‌ها:
داده‌های ویدئویی و سنسوری (شتاب‌سنج و ژیروسکوپ) از طریق دوربین و دستگاه مخفی جمع‌آوری شد. هفت نوع رفتار (ایستاده، نشسته، دراز کشیده با سر بالا، دراز کشیده بدون سر بالا، راه رفتن، بو کردن و دویدن) شناسایی شدند. مدل‌های شناسایی شیئی مانند FasterRCNN، YOLOv3 و YOLOv4 برای شناسایی سگ‌ها استفاده شدند.

🔹 نتایج:
مدل YOLOv4 بهترین عملکرد را در شناسایی سگ‌ها و دقت رفتار نشان داد. ترکیب داده‌های سنسوری با ویژگی‌های آماری مختلف دقت شناسایی را بهبود بخشید. مدل ادغام CNN-LSTM بالاترین دقت (93.4%) را در شناسایی رفتارهای سگ‌ها به دست آورد.

🔹 بحث:
ادغام داده‌های ویدئویی و سنسوری به‌طور قابل توجهی دقت شناسایی رفتار را در مقایسه با داده‌های تک‌مدله افزایش داد.این روش می‌تواند در درمان و نظارت بر سلامت سگ‌ها کاربرد داشته باشد و به شناسایی شرایطی مانند چاقی و افسردگی کمک کند. این مقاله تأکید می‌کند که استفاده از داده‌های چندمدله می‌تواند به شناسایی رفتارهای با کیفیت بهتر در سگ‌ها منجر شود و راه را برای تحقیقات بیشتر در این حوزه هموار کند.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 توصیف نقطه عطف تاریخ توسط وزیر هوش مصنوعی امارات

🤖 @Veterinary_AI 🐎

🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹

    Veterinary ~ AI  on Instagram

🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹

🔹 به لطف تلاش‌های اعضای تیم هوش مصنوعی دامپزشکی Veterinary ~ AI ، پیج اینستاگرام ما افتتاح شد 🎉

🔹 عزیزان میتوانند پست ها و ویدئوهای جذاب را در پیج اینستاگرام ما به آدرس زیر دنبال کنند:

https://www.instagram.com/veterinary_ai


🤖 @Veterinary_AI 🐎

💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐