據(jù)英國《自然·可持續(xù)性》雜志8日發(fā)表的一篇論文報告,美國正在嘗試讓人工智能(AI)“監(jiān)管”畜牧業(yè),由斯坦福大學團隊研發(fā)的機器學習應用,可以比人工調(diào)查更高效地發(fā)現(xiàn)集中型畜牧設施。這款應用現(xiàn)已在北卡羅萊納州額外發(fā)現(xiàn)了589座此類設施,其將有助人們追蹤食品行業(yè)的環(huán)保違規(guī)情況。
集中型動物養(yǎng)殖場約占美國牲畜總產(chǎn)量的40%,每年產(chǎn)生的廢料達3.35億噸左右。據(jù)估計,美國60%的集中型動物養(yǎng)殖場是未注冊的,并且不具備適當?shù)膹U料處理許可。其可能產(chǎn)生深遠問題,包括會對食品安全和土壤水質(zhì)造成嚴重影響。然而,美國政府機構(gòu)當前缺少有關(guān)集中型動物養(yǎng)殖場數(shù)量、規(guī)?;蛭恢玫臏蚀_數(shù)據(jù)。
鑒于此,斯坦福大學研究團隊此次開發(fā)了一種機器學習應用,讓人工智能去“監(jiān)管”畜牧設施。結(jié)果顯示,這款應用可以比人工調(diào)查更加快速、高效地發(fā)現(xiàn)并鑒別集中型畜牧設施。研究團隊將所獲得的結(jié)果與人工調(diào)查進行了比較,借此還額外發(fā)現(xiàn)了將近600個家禽類集中型動物養(yǎng)殖場,較之前的人工調(diào)查結(jié)果增加了15%。
研究人員認為,這種方法可以發(fā)現(xiàn)無許可的養(yǎng)殖場,或是對環(huán)境構(gòu)成一定風險的養(yǎng)殖場,有助對其環(huán)保合規(guī)情況進行監(jiān)測。
(免責聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時,應及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實,溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 )