인공지능이 낙농업을 돕는 방법

인공지능으로 낙농업을 어떻게 도울까?

인공지능으로 낙농업을 어떻게 도울까? 인공지능이 적절한 데이터를 제공 할 수 있다면 낙농 산업의 판도를 바꿀 수 있습니다. 소규모 농가를 돕는 인공지능의 잠재력을 실현하려면 오픈 소스 낙농 데이터 스택이 필요합니다. 그리고 더 많은 유제품 중심의 정부 정책이 필요합니다. 2017년에 인도는 유럽 연합을 능가하여 세계에서 가장 큰 우유 생산 국가가 되었으며 현재는 세계 우유 생산량의 약 31%를 생산하고 있습니다. 총 1억 명의 낙농가가 있으며 대부분이 3~4마리의 소를 소유하고 있는 인도의 낙농 시장은 약 3,150억 달러 규모의 시장이며 세계에서 가장 빠르게 성장하는 시장 중 하나입니다. 인도는 또한 세계에서 우유를 가장 많이 소비하는 국가로 인도 산업에 엄청난 잠재력을 시사합니다. 그러나 시장은 매우 세분화 되어 있으며 신원 도용, 질병 확산, 농부와 보험 회사 간의 불신 등의 문제로 가득 차 있습니다. 다음은 인공지능이 산업을 변화시키고 소규모 농민의 삶을 개선 할 수있는 네 가지 방법과 민관 파트너십이 성공을 보장하는 열쇠가 될 수있는 방법입니다. 유럽연합 국가, 영국 및 미국을 포함한 많은 국가의 소는 당국이 감염성 질병 발생을 추적하고 정부 계획의 효과적인 시행을 보장하며 보험 청구를 하는 데 사용하는 소여권을 가지고 있습니다. 실제로 이것은 많은 소가 귀에 구멍을 뚫은 꼬리표로 식별된다는 것을 의미합니다. 이 태그는 동물에게 고통스러울 뿐만 아니라 신뢰할 수 없습니다. 인도를 포함한 일부 개발 도상국에서는 농부들이 소의 귀를 잘라 신원 사기를 저지르고 사기 보험 청구를 합니다. 소 안면 인식은 이 소의 정체성 문제에 대한 완벽한 솔루션입니다. 또한 최근 머신 비전의 발전 덕분에 기술적으로 검증 된 솔루션입니다. 이 솔루션은 부유한 농부를 만들기 위해서, 그리고 강력한 가축 식별 메커니즘을 구축하기 위해 정부와 규모와 직장에서 기술을 생산하기 위해 노력하고 있습니다. 이 기술은 가축 보험, 가축 대출 및 정부 보조금과 같은 여러 보조 서비스의 기초가 될 수 있습니다. 이러한 솔루션은 농민과 보험 회사 간의 관계를 개선 할 수도 있습니다. 가축 보험 시장에서 8%의 미미한 침투율은 많은 양의 신원 사기로 인해 농부와 보험 회사 사이에 엄청난 불신이 있다는 사실을 지적 합니다. 따라서 자동화 된 감지 및 검사 메커니즘은 농부와 보험 회사 간의 신뢰를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 소의 건강은 우유 생산과 직접적으로 연결되어 있다는 점을 고려할 때 모든 낙농업에서 가장 중요한 측면입니다. 낙농업에서 가장 흔한 질병 중 하나인 준 임상 유방염과 같은 질병은 인도 낙농업에 연간 10억 달러의 비용을 지출합니다. 현재 가축 건강 모니터링 산업은 보행 패턴, 반추 패턴 및 온도 변화를 포함한 가축의 실시간 데이터를 수집하기 위해 IoT 장치에 의존하고 있습니다. 낙농 업계에서 가장 인기있는 IoT 기기는 목줄로 가축의 목을 감싸고 매초마다 많은 양의 데이터를 전송합니다. 이 데이터는 특히 소의 열 증상, 무증상 질병 등을 감지하는 데 사용할 수 있습니다. 무팜에서는 이 문제에 다른 방식으로 접근하고 있습니다. 마이크로소프트와 협력하여 젖소 이미지를 사용하여 소의 무증상 유방염 여부를 감지하는 머신 비전을 사용하는 제품을 만들고 있습니다. 알고리즘은 예측을 위해 더 많은 기능 중에서 유방의 표시 또는 변색의 변화를 감지합니다. 또한 세 가지 각도에서 소의 이미지를 사용하여 BCS를 측정하는 프로젝트도 진행하고 있습니다. 가축 거래는 현재 매우 조직화 되지 않은 또 다른 영역이며 엄청난 개선 범위가 있습니다. 소의 가격은 현재 구매자와 판매자 간의 협상을 기반으로 결정되고 있습니다. 우유 생산량, 나이, 건강 기록, 형제 및 댐에 대한 정보를 포함하여 가축의 역사를 얻을 수 있다면 가축 가격이 거래소의 주식처럼 표시되는 기계 학습 모델을 사용하여 가축의 실시간 가격 교환을 생성 할 수 있습니다. 또한 구매자와 판매자는 투명한 플랫폼을 통해 상호 작용할 수 있습니다. 인도의 농촌 인구를 재정적으로 포함하거나 은행이 없는 사람들을 금융하는 것은 은행 인구를 전체적으로 36%에서 82%로 증가시킨 정부 정책의 여러 노력에도 불구하고 큰 도전이었습니다. 그러나 인도에서 거래의 약 75%는 현금을 통해 이루어 집니다. 인도 시골에 대해 이야기 할 때 숫자는 훨씬 더 나빠지고 국가의 낙농 부문은 매우 세분화되어 있으며 조직화 된 부문이 시장의 약 28%를 차지합니다. 디지털 금융 발자국이 없기 때문에 신용이 절실한 많은 농부들은 공식적인 출처로부터 신용을 얻을 수 없습니다. 비공식적 신용 출처는 때때로 높은 이자율과 비인도적인 기억 방법으로 인해 농부의 상태를 악화시킵니다. 인공지능은 농부의 신용도 점수를 간접적으로 계산하고 그 점수를 바탕으로 대출을 제공함으로써 이 문제를 해결할 수 있습니다. 업계의 여러 회사는 심리 측정 설문지, 소셜 미디어 및 네트워크 연결, 전화, 앱 사용, 문자, 전화 통화 및 유사한 데이터 세트와 같은 비전통적인 데이터를 사용하여 농부의 신용도를 계산하고 대출을 연장하고 있습니다. 인도 낙농 부문의 인공지능 비전을 달성하는 데는 세 가지 주요 과제가 있습니다. 첫째는 이러한 혁신의 가장 큰 장애물 중 하나는 데이터 세트 가용성의 부족입니다. 건강 모니터링, 금융 상품 및 가축 거래 시장과 같은 인공지능 솔루션을 개발하는 데 사용할 수 있는 표준화 된 데이터 세트가 없습니다. 이러한 솔루션이 존재하려면 정부와 민간 조직이 협력하여 유제품 데이터 스택을 만들어야 합니다. 정부는 농가별 가축 프로파일링 데이터, 가축 유전학 데이터 및 우유 생산량 데이터를 제공하여 기여할 수 있습니다. 민간 조직은 재무 기록 데이터 세트, 소규모 농가를 위한 저렴한 IoT 장치 및 최신 기술 리소스로 기여할 수 있습니다. 둘째는 대부분의 정부 정책과 이니셔티브는 낙농 부문이 아닌 작물 농업 부문에서 실행됩니다. 정부는 유제품을 농부들의 2차 수입원으로 보고 있기 때문에 새로운 정책이 먼저 농작물 농업 부문에 배치 된 다음 낙농업으로 전환됩니다. 예를 들어서 축산 및 낙농 용 파슈 기산 신용 카드는 KCC 이후 20년 만에 출범했으며 농민을 위한 데이터베이스인 국가 디지털 농업 청사진 제도는 그렇지 않았습니다. 출시 첫 단계에 오픈 소스 유제품 데이터를 포함합니다. 셋째는 고급 기술 솔루션을 농촌 인구로 확장하는 것이 어려울 수 있습니다. 인공지능이 인도의 낙농 산업을 파괴하고 농부를 돕기 위해서는 정부가 혁신가가 소규모 농민의 삶과 소득을 개선 할 수 있도록 생태계를 만들어야 합니다. 최선의 방법은 이러한 기회를 활용할 수있는 다중 이해 관계자 파트너십을 구축하고 공동으로 인도에서 인공지능 지원 유제품 시장으로 가는 길을 만드는 것입니다.