Akademik Veri Yönetim Sistemi
ISPEC 9th International Conference on agriculture, animal sciences and rural development, Burdur, Türkiye, 19 - 20 Mart 2022, ss.186
Hassas hayvancılık (PLF), ürün miktar ve kalitesi, hayvan sağlığı ve refahı ile çevresel etki gibi üretim süreci ile ilişkili unsurların akıllı teknolojiler kullanılarak optimize edilmesini sağlayan uygulamalar bütünü olarak tanımlanabilir. PLF uygulamaları ile hayvanların bireysel takibinin gerçek zamanlı yapılabilmesi, özellikle orta ve büyük ölçekli işletmelerde verimliliğin artırılması, hastalık tespiti ve hayvan refahının korunmasında önemli avantajlar sağlayabilmektedir. PLF ile hayvanların bireysel ihtiyaçlarının doğru şekilde tespit edilmesi, kaynaklarının daha verimli kullanılmasına olanak sağlarken, ekolojik ayak izinin azaltılması ile çevre etkisinin minimize edilmesinde önemli katkı sunabilir. PLF, hayvanların fizyolojik ve davranışsal durumlarının gerçek zamanlı ve hassas ölçümünü sensör teknolojilerinden yararlanarak gerçekleştirmektedir. Hayvanların beslenme, üreme, doğum gibi çeşitli etkinliklerinin bireysel olarak izlenmesi, giyilebilir sensörler (RFIDs, holter, bacak, kuyruk, boyun sensörleri ve rumen bolusları gibi) ile tespit edilen bazı özelliklerin (hareket, biyoakustik, basınç, sıcaklık, pH ve kortizol, beta-hidroksibütirat, laktat vb çeşitli metabolitler) belirlenmesi ve analiz edilmesi şeklidedir. Giyilebilir sensörler, anormal davranışların tespitinin yanında, rumen sıvısı, ter ve tükürükteki çeşitli metabolitlere ilişkin veriler ile hayvan sağlığının gerçek zamanlı izlenmesi ve hastalıkların erken teşhisinde etkin şekilde kullanılabilmektedir. Bunun yanında sabit yönetim sistemlerine (otomatik yemleme ve sağım sistemleri vb.) entegre dijital, termal, 3D kamera ve ses sistemleri ile diğer ortam sensörlerinden de kimliklendirme, hayvan davranış ve hareketlerinin takibi, büyüme ve kondisyon, kızgınlık takibi, stres ve metabolik hastalıkların tespiti ve çevresel etki değerlendirmesi gibi konularla ilişkili çok çeşitli veriler elde edilebilmektedir. Üretim süreci ile ilişkili durum analizi ve kontrolünün yanı sıra bir sorun olduğunda, sorunun çözümüne yönelik önerilerde bulunmak için birçok parametreyi içeren büyük miktardaki verinin işlenmesi ve anlamlandırılması gerekmektedir. PLF bu iş için yapay zeka ya da makine öğrenmesi gibi yöntemleri kullanmaktadır. Yakın gelecekte akıllı hayvancılık teknolojilerinin sürü yönetimini kolaylaştırması ve üretimin optimize edilmesi ile atık ve maliyetlerin azaltılması, insan ve hayvan refahı ile çevresel etkinin iyileştirilmesi gibi pek çok konuda katkı sağlayabileceği öngörülebilir. Bu nedenle, artan nüfusun gıda talebinin sürdürülebilir şekilde karşılanması bakımından önemli potansiyele sahip olduğunu söylemek mümkündür. Bu bağlamda çalışmanın amacı hassas hayvancılık teknolojilerinin tanıtılması ve potansiyelinin incelenmesi olmuştur.