乳製品産業: 革新的な研究開発の模索

酪農産業は、農家が夜明けに起きて牛群全体を手で搾乳するというロマンチックなルーツから長い間変化してきました。 科学は大きく進歩し、現在、酪農生産は科学と技術によって形作られています。  

この記事では、人工知能と機械学習を使用して効率を高めることに焦点を当て、乳製品生産の最新技術について詳しく説明します。 

酪農生産の進歩 #1: 精密農業 

乳製品生産における精密農業には、テクノロジーを使用して動物の行動、生理学、および生産指標を監視することが含まれます。 センサーを取り付けたり埋め込んだりすることで、農家は牛乳の生産量と品質に関するデータを無線で送信し、個々の動物の生産量を群れと比較して、給餌および搾乳システムを最適化し、効率と生産性を向上させることができます。 

ケンブリッジ大学出版局がジャーナルに掲載した2019年の研究では、動物」と、研究者は 乳用ヤギの​​飼料摂取パターンの再現性 最大の影響を与える変数を特定しました。 彼らは、アルパイン種またはサーネン種の 35 頭の乳用ヤギを観察し、食べる速度、分娩直後に消費された食物の割合、乳量への影響を測定しました。 この研究では、いくつかの重要な発見が明らかになりました。 

• 高山ヤギはサーネンヤギよりもゆっくりと食べました。 
• アルパイン ヤギは、サーネン ヤギよりも長い時間にわたって食事を広げます。 
• 年配のヤギは、混合飼料全体の繊維部分に対してより選別されました。 
• 年長のヤギは、若いヤギよりも摂取率が高かった。 

彼らは、フェノタイピングと精密農業を通じて、アシドーシスの発生を制限することで飼料効率を高め、健康を維持するためにヤギにどのように、いつ、どのくらい給餌するかを学びました. 

上のグラフが示すように、近年、精密農業への VC 投資が急増しています。 これは、この技術を農業の実践に統合することに注目が集まっていることを示しています。

酪農生産の進歩 #2: AI と機械学習 

AI と機械学習の実装は、乳製品の生産を変革しています。 学術論文「現代の畜産におけるセンサー、ビッグデータ、機械学習の役割Sensing and Bio-Sensing Research に掲載された論文では、これらの技術が動物の健康と生産性を向上させ、病気や病気の蔓延を軽減する多くの方法を探っています。 

この論文の中で、著者らは、畜産における最大のコストは、特定の期間 (放牧率) の間土地区画で放牧する動物の数であり、その後に飼料と病気の管理が続くことについて論じています。 AI と機械学習を使用して機構モデルを形成することで、動物飼料の最適な栄養組成に関連する問題を特定し、解決することができます。 動物管理のパフォーマンスを評価します。 環境への栄養素の排泄を制限する方法を考え出します。  

上のグラフに示されているように、AI は酪農生産でますます普及しています。 傾向予測 (水色のバー) は、特許出願が今後 XNUMX 年間増加し続けると予想されることを示しています。

農家が自由に使える AI および機械学習ツールには、次のようなものがあります。 

• カメラのようなセンサー。 ビジョンまたはモーション検出器; 赤外線熱画像; 温度センサー; RFID タグ; 加速度計; マイク; もっと。 

• 天候と気候の変化を説明する機能プロセス。 動物の行動; 飼料と水の投与量と使用量; そして計量機。 
• ウェアラブル センサーと非ウェアラブル センサー、および侵襲性センサーと非侵襲性センサーの組み合わせ。 
• コンピューター、クラウド コンピューティング、および ビッグデータ データを追跡し、予測アルゴリズムを作成します。 

たとえば、乳を生産する動物の場合、跛行は、乳の生産量を減らし、けがのリスクを高めると同時に、農業に影響を与える XNUMX 番目に重要な病気です。 しかし、AI と機械学習を使用して、歩行の変化の追跡、特定の身体部分の過度の使用、他の身体部分の使用の減少など、体の動きに基づいて跛行を予測するアルゴリズムを作成できます。 農業従事者は跛行を早期に改善することで、技術支援なしでは悪化する可能性のある経済的損失を軽減できます。 

酪農家は、動き、空気の質、食物や水の消費量の変化などの健康要因を監視することで、病気が牛群に与える悪影響についてより積極的になることができます。 伝染病は、長い時間を一緒に過ごす群れで非常に急速に広がる可能性があるため、農家は、病気が蔓延して大規模な発生につながる前に、病気の動物を群れの残りから先制的に分離することができます. 

乳製品生産の進歩 #3: 遺伝子工学 

外傷や感染によって引き起こされる乳腺の炎症である牛の乳房炎は、乳業に大きな経済的負担をもたらします。 黄色ブドウ球菌 乳牛群では最大 70.3% に達します。 現在、抗生物質が主な治療法ですが、 抗生物質 抗菌薬耐性に対処するために、遺伝子工学などのより費用対効果の高い方法を探求する ブドウ球菌。 アウレウス。 

これらの研究者は、罹患した牛の分子データを評価し、系統間の遺伝的類似性を発見しました。 たとえば、あるクラスターでは、牛が ブドウ球菌。 黄色ブドウ球菌 XNUMX番目のクラスターと比較して、ペニシリンベースの抗菌薬に対する耐性が高く、セファロチンに対する耐性が低いことがわかりました。 

色々と分析することで 生物学的配列 およびさまざまな病原体の分子データセットを使用して、農家は感染経路を株レベルで監視し、感染した牛を適切な抗菌薬で治療することができます。これにより、治癒が促進され、抵抗力が低下します。 より野心的な酪農家の場合、乳牛を選択的に繁殖させて遺伝的利点を最適化し、願わくば乳牛の乳腺炎のリスクを減らすことができます。 ブドウ球菌。 黄色ブドウ球菌.  

上の Eureka グラフが示すように、研究者は、主に薬剤耐性、健康への影響、および免疫力の低下に関連する遺伝子工学のトピックに注目しています。

乳製品生産の進歩 #4: 新しい加工技術 

超音波は人間だけのものだと思っていたら、考え直してください。 に掲載された論文 超音波ソノケミストリー は、乳製品の保存技術としての高密度超音波 (HIIS) の可能性を強調しており、処理時間の短縮、味の改善、乳糖含有量の削減、成分の削減などの利点を提供します。 

超音波検査は、乳製品に含まれる病原菌の治療にも使用できます。 リステリア菌、年間 23,150 人の病気と 5,463 人の死亡を引き起こしています。 に掲載された論文では、 食品科学技術の動向、研究者はどのように見ました 高静水圧やマイクロ波などの他の新しい処理技術と比較した熱滅菌. 

加熱殺菌は、食品を安全に製造、準備、保存するために食品業界で一般的に使用されていますが、いくつかの欠点があります。時間のかかる方法であり、ほとんどのプラスチックは滅菌に必要な熱で溶けるため、より高価な材料が必要になります。 

研究者は、乳処理に関連する高コスト、味の悪さ、および環境への影響の問題に対する解決策を積極的に模索しています。 上のグラフが示すように、コスト削減に焦点を当てた特許出願は重要な研究分野です。

高静水圧 は、シングルパルス法またはマルチパルス法で使用できるソリューションの XNUMX つです。後者は、乳製品中の微生物を不活性化し、貯蔵寿命を延ばす場合により効果的です。 牛乳の処理にもマイクロ波やラジオ波が使われているマイクロ波低温殺菌により、加熱に比べてホエイタンパク質の変性が少なくなります。 からの汚染のリスクを軽減する効果的な方法でもあります。 リステリア菌 および 大腸菌、潜在的に深刻な病気を引き起こす可能性のあるXNUMXつの細菌。 

農家にとっての長所と短所 

酪農は簡単な職業ではないため、農家は作業効率と高品質の製品生産の間でバランスを取る必要があります。 たとえば、 AIとビッグデータセンサー駆動型のセンサーとテクノロジーは、乳牛群の費用のかかる病気を正確かつ効果的に予測できますが、機器のコストは非常に高額になる可能性があります。 さらに、テクノロジーの習得と使用、保存、およびデータの書き込みと解釈の両方のスキルの習得に関連するその他のコストもあります。 

乳牛群の規模に応じて、生産者は、製品の品質が低い場合や生産量が大幅に減少した場合の費用と比較して、そのような初期費用が投資に対して価値のある利益をもたらすと判断する場合があります。 また、これらの技術を使用すると、多くの場合、初期投資が高くなり、時間が経つにつれてより安価に維持できるため、毎年着実に利益を増やす機会が提供されます。 

倫理的および環境的懸念 

農業の長所と短所に加えて、考慮すべき倫理的および環境的懸念もあります。 製品の生産に使用されている間、乳牛は依然として感覚的な存在であり、乳牛に負っている権利についての議論が存在します. 牛の乳腺炎に最も抵抗力のある最適な動物を生み出すために、農家が自分の牛を遺伝子操作した場合、しきい値を満たさない牛はどうなりますか? また、遺伝子工学は、何百年も前から存在する他の技術と比較してまだ初期段階にあるため、遺伝子工学が長期的に彼らの体に与える影響を完全に理解していますか? 

環境への配慮に関しては、考慮すべき事項がいくつかあります。 クラウド コンピューティングとウェアラブル テクノロジは、古いテクノロジよりも占有する物理的なスペースが少なくて済みますが、依然として膨大な量のエネルギーを必要とし、環境に影響を与えています。 また、AI と機械学習により、より効率的に乳製品を生産できる大規模な牛群を生み出すことができますが、それらの大規模な牛群はより多くのメタンを生成し、気候変動に悪影響を及ぼします。 

閉じた思考  

AI と機械学習を酪農に組み込むことで業界に革命が起こり、精密農業、効率的な牛群管理、遺伝子工学、革新的な処理技術が可能になりました。 これらの技術は、乳牛の健康を促進するだけでなく、運用コストを削減し、損失費用を最小限に抑えます。  

メリットを十分に享受するには、時間、エネルギー、および労力を節約するツールを利用することが重要です。 継続的な進歩と最先端技術の導入により、酪農業界は将来さらに大きな成功を収める態勢を整えています。 

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