[Chăn Nuôi Việt Nam] – Bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo, ngành công nghiệp có thể đẩy nhanh quá trình đổi mới trong khi vẫn duy trì tiêu chuẩn dinh dưỡng cao và lợi nhuận.

Khi nhu cầu toàn cầu về TĂCN bền vững, tiết kiệm chi phí và hiệu suất cao tiếp tục tăng, việc tìm kiếm các loại protein thay thế cho TĂCN đã được đẩy mạnh.

Với những lo ngại ngày càng tăng về tác động môi trường, sự biến động giá cả và sự cạnh tranh giữa nhu cầu thực phẩm của con người và động vật, các nguồn protein thay thế đang ngày càng trở nên quan trọng. Trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng trở thành một công cụ thay đổi cuộc chơi trong nỗ lực này, giúp các nhà dinh dưỡng động vật và nhà sản xuất thức ăn xác định, đánh giá và triển khai các nguồn protein mới hiệu quả hơn bao giờ hết.

Bằng cách tận dụng Al, ngành công nghiệp có thể đẩy nhanh quá trình đổi mới trong khi vẫn duy trì các tiêu chuẩn dinh dưỡng cao và lợi nhuận. Al có thể xác định các nguồn protein thay thế cho TÂCN và khả năng của nó khác với các phương pháp truyền thống như thế nào.

VAI TRÒ CỦA AI TRONG VIỆC KHÁM PHÁ NGUỒN PROTEIN

1 – Khai thác dữ liệu và tổng quan tài liệu

Al có thể nhanh chóng quét và phân tích khối lượng lớn tài liệu khoa học, bằng sáng chế và dữ liệu nghiên cứu để xác định các nguồn protein đầy hứa hẹn. Các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trích xuất thông tin có liên quan, cho phép các chuyên gia dinh dưỡng luôn cập nhật các thành phần mới nổi như bột côn trùng, tảo và protein có nguồn gốc thực vật như đậu lupin hoặc đậu Hà Lan. Bằng cách tự động hóa quy trình đánh giá tài liệu, AI giảm thời gian và công sức cần thiết để tìm các giải pháp thay thể tiềm năng, giúp các nhà nghiên cứu có nhiều thời gian hơn để tập trung vào việc xác thực và thử nghiệm.

Ví dụ: Một hệ thống AI có thể quét hàng nghìn bài báo nghiên cứu trong nhiều giờ, xác định bèo tấm là nguồn protein có tiềm năng tăng trưởng cao và bền vững với môi trường.

2- Phân tích và dự đoán dinh dưỡng

Các mô hình Al có thể dự đoán thành phần dinh dưỡng, khả năng tiêu hóa và hiệu suất của các nguồn protein thay thế. Bắng cách phân tích dữ liệu lịch sử và kết quả thử nghiệm, Al có thể mô phỏng cách các thành phần này sẽ hoạt động trong chế độ ăn của động vật. Khả năng dự đoán này giúp các nhà lập công thức thức ăn đánh giá các lựa chọn thay thế mà không cần thử nghiệm trực tiếp rộng rãi, giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí phát triển sản phẩm.

Ví dụ: Một mô hình học máy có thể dự đoán rằng bột côn trùng có thành phần protein dễ tiêu hóa tương tự như bột đậu nành, nhưng ít yếu tố phản dinh dưỡng hơn, khiến nó trở thành ứng cử viên sáng giá cho các đánh giá sâu hơn.

3- Tối ưu hoá chi phí và tính bền vững

Thuật toán Al có thể đánh giá nhiều nguồn protein dựa trên các số liệu chính như giá cả, tính khả dụng và tính bền vững. Điều này cho phép các nhà sản xuất thức ăn cân bằng các mục tiêu kinh tế và môi trường hiệu quả hơn. Các mô hình tối ưu hóa do Al thúc đẩy tính đến chi phí thành phần dao động và có thể đưa ra các khuyến nghị theo thời gian thực để giảm chi phí thức ăn trong khi vẫn duy trì hiệu suất.

Ví dụ: Al có thể gợi ý thay thế 20% bột đậu nành bằng bã bia và bột rau diếp xoăn, giúp giảm chi phí và lượng khí thải carbon trong sản xuất TĂCN.

4 – Cân bằng công thức

Al vượt trội trong việc nhanh chóng điều chỉnh công thức thức ăn để duy trì sự cân bằng dinh dưỡng. Khi kết hợp các protein thay thế, nó bù đắp cho sự khác biệt về cấu hình axit amin, hàm lượng năng lượng và khả năng tiêu hóa. Điều này giúp đảm bảo đạt được mục tiêu hiệu suất mà không ảnh hưởng đến sức khỏe của vật nuôi.

Ví dụ: Một hệ thống Al có thể ngay lập tức điều chỉnh lại công thức thức ăn cho bò sữa khi có lô bột hướng dương, đảm bảo khẩu phần ăn đáp ứng nhu cầu về protein và năng lượng.

5- Mô hình dự đoán hiệu suất động vật

Al sử dụng dữ liệu hiệu suất để dự báo tăng trưởng, sinh sản và kết quả sức khỏe của động vật với các nguồn protein thay thế. Các mô hình này liên tục được tinh chỉnh dựa trên dữ liệu thực tế, cải thiện độ chính xác theo thời gian. Khả năng dự đoán này giảm thiểu quá trình thử và sai trong quá trình phát triển thức ăn, cho phép đưa ra quyết định nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.

Ví dụ: Al có thể dự đoán rằng bò cái tơ được nuôi bằng chế độ ăn dựa trên cây lupin sẽ đạt tốc độ tăng trưởng tương tự như những con được cho ăn bột cải dầu, hướng dẫn các chuyên gia dinh dưỡng đến một giải pháp thay thế đầy hứa hẹn.

6 – Quản lý rủi ro

Al giúp xác định các rủi ro tiềm ẩn như các yếu tố chống dinh dưỡng và chất gây dị ứng trong các nguồn protein thay thế. Bằng cách phân tích các mô hình trong dữ liệu thành phần, Al có thể đề xuất các chiến lược giảm thiểu để tăng cường tính an toàn của thức ăn.

Ví dụ: Hệ thống Al có thể đánh dấu hàm lượng tannin cao trong mẫu lúa miến từ châu Phi, thúc đẩy can thiệp sớm để ngăn ngừa tình trạng giảm khả năng tiêu hoá protein.

7 – Khả năng thích ứng khu vực và tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Al có thể phân tích dữ liệu thị trường và nông nghiệp khu vực để xác định các nguồn protein có sẵn tại địa phương nhưng chưa được sử dụng hết. Điều này giúp tăng cường khả năng phục hồi của chuỗi cung ứng và thúc đẩy tính bền vững bằng cách giảm sự phụ thuộc vào các thành phần nhập khẩu.

Ví dụ: Al có thể làm nổi bật rằng ngũ cốc ủ bia, một sản phẩm phụ phổ biến ở một số vùng, là nguồn protein khả thi về mặt kinh tế cho các nhà chăn nuôi địa phương.

SỰ KHÁC BIỆT GIỮA AI VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP DINH DƯỠNG ĐỘNG VẬT TRUYỀN THỐNG

Trong khi Al và các chuyên gia dinh dưỡng cùng hướng đến một mục tiêu tối ưu hoá hiệu suất của động vật thông qua thức ăn tốt hơn thì họ lại tiếp cận thách thức theo những cách khác nhau. Các chuyên gia dinh dưỡng dựa rất nhiều vào kinh nghiệm, nghiên cứu và thử nghiệm thực địa để đưa ra quyết định.

Mặt khác, Al phát triển mạnh về tốc độ và quy mô, phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để tạo ra những hiểu biết sâu sắc mà các chuyên gia dinh dưỡng có thể mất nhiều tuần hoặc thậm chí nhiều tháng để khám phá. Hãy nghĩ xem phải mất bao lâu để đọc thủ công hàng trăm bài báo nghiên cứu để xác định một nguồn protein đầy hứa hẹn. Al có thể xử lý việc đó trong nhiều giờ, tìm ra các mô hình và cơ hội mà một chuyên gia con người có thể bỏ qua. Giống như có một trợ lý nghiên cứu không bao giờ ngủ.

Nhưng không chỉ là về tốc độ. Al cũng có thể dự đoán hiệu suất của động vật với các nguồn protein mới, một điều mà nếu không sẽ đòi hỏi các thử nghiệm tốn kém và mất thời gian. Hãy tưởng tượng bạn có thể chạy mô phỏng để xem bò cái tơ có thể phát triển như thế nào khi ăn thức ăn có nguồn gốc từ cây lupin trước khi cho động vật sống ăn. Sức mạnh dự đoán này giúp các chuyên gia dinh dưỡng đưa ra những lựa chọn sáng suốt hơn mà không cần phải dựa hoàn toàn vào thử nghiệm và sai sót.

Một điểm khác biệt quan trọng khác nằm ở quản lý rủi ro. Các chuyên gia dinh dưỡng có khả năng xác định các rủi ro như các yếu tố chống dinh dưỡng hoặc chất gây dị ứng dựa trên kết quả xét nghiệm và kinh nghiệm. Tuy nhiên, Al có thể đánh dấu các rủi ro này theo thời gian thực bằng cách phân tích các mẫu dữ liệu thành phần. Đây là một cách để phát hiện các vấn để tiềm ẩn trước khi chúng ảnh hưởng đến sức khỏe và hiệu suất của động vật.

Tối ưu hóa công thức là một lĩnh vực khác mà Al tỏa sáng. Các nhà lập công thức thức ăn thường cân nhắc nhiều biến số: mức dinh dưỡng, chi phí thành phần, tính khả dụng…. trong khi vẫn cố gắng duy trì mục tiêu hiệu suất. Al có thể điều chỉnh công thức ngay lập tức khi có thành phần mới hoặc khi chi phí thay đối, cung cấp cho các chuyên gia dinh dưỡng các lựa chọn được tối ưu hóa gần như ngay lập tức.

Nói như vậy, AI không phải ở đây để thay thế các chuyên gia dinh dưỡng. Đây là công cụ để nâng cao năng lực của họ. Các chuyên gia dinh dưỡng mang đến bối cảnh thiết yếu và kiến thức thực tế mà AI không thể sao chép. Ví dụ, Al có thể gợi ý sử dụng bột côn trùng dựa trên hồ sơ dinh dưỡng của nó, nhưng một chuyên gia dinh dưỡng sẽ xem xét các yếu tố khác như sự chấp thuận của nông dân, phê duyệt theo quy định và xu hướng thị trường trước khi đưa ra quyết định cuối cùng.

Tóm lại, kết quả tốt nhất đến từ sự hợp tác. Al tăng tốc phân tích dữ liệu, cung cấp thông tin chi tiết mang tính dự đoán và giúp tối ưu hóa các quyết định. Các chuyên gia dinh dưỡng xác thực những thông tin chi tiết đó, tiến hành thử nghiệm thực địa và quản lý các thách thức thực tế như phúc lợi động vật và hậu cần trang trại. Cùng nhau, họ tạo thành một quan hệ đối tác mạnh mẽ có thể thúc đẩy sự đổi mới trong dinh dưỡng động vật.

M.N (Theo Feedstrategy)