AI helpt levensproductie van koeien nauwkeuriger te voorspellen
In de hedendaagse melkveehouderij speelt optimalisatie van de levensproductie van koeien een cruciale rol. Dit verwijst naar de totale hoeveelheid melk die een koe produceert gedurende haar leven. Het verhogen hiervan is essentieel, niet alleen vanuit economisch oogpunt maar ook voor de duurzaamheid van de sector. Door het gebruik van machine learning kan de levensproductie van melkvee al kort na de geboorte beter voorspeld worden dan tot nu toe.
Doctoraatstudent Maarten Perneel voerde zijn masterproefonderzoek uit onder begeleiding van promotors Stefaan De Smet en Jan Verwaeren. Stefaan De Smet is gespecialiseerd in dierlijke productiesystemen en kwaliteit van dierlijke producten. Jan Verwaeren is expert in data-analyse en statistische modellen, vooral gericht op toepassingen binnen de bio-wetenschappen.
Maarten kreeg voor dit onderzoek een uitgebreide dataset aangeleverd door de coöperatie CRV. De studie benadrukt de complexe interactie tussen genetica, milieu, en managementpraktijken die samen de levensproductie van melkvee beïnvloeden. "Door deze variabelen in ons model te integreren, konden we voorspellingen doen die tot 47% van de variatie in levensproductie kunnen verklaren, aanzienlijk meer dan traditionele methoden zoals lineaire regressie, die slechts 22% verklaren,” legt Maarten uit.
Een opmerkelijk aspect van dit onderzoek is het potentieel voor veehouders om beter geïnformeerde beslissingen te maken over welke kalveren te behouden en welke te verkopen. Dit is vooral relevant gezien veel boerderijen vaak een overschot aan jongvee hebben. “Het model biedt veehouders de mogelijkheid om dit jongvee selectiever en effectiever te beheren, wat kan leiden tot een hogere gemiddelde levensproductie van de aangehouden dieren”, voegt Maarten toe.
Machine learning, een onderzoeksveld binnen AI waarbij computers kunnen leren uit en voorspellingen doen op basis van grote hoeveelheden gegevens, specifiek afgestemd op de data-rijke omgeving van moderne melkveehouderijen, stelt onderzoekers in staat om een robuust model te bouwen dat complexe interacties tussen de dieren en hun omgeving kan begrijpen en gebruiken voor voorspellingen.
De implicaties van dit onderzoek voor de melkveehouderij zijn aanzienlijk. "Niet alleen kan het boeren helpen bij het maken van betere beslissingen over de selectie van dieren, het opent ook de deur naar meer gepersonaliseerde managementstrategieën die kunnen leiden tot verbeterde dierwelzijn, efficiëntie en uiteindelijk economische winst," concludeert Maarten.
UGent benadrukt het belang van innovatie in de veehouderij en roept bedrijven, beleidsmakers en onderzoeksinstituten op om gezamenlijk te werken rond deze innovaties. Contact opnemen kan via het onderzoeksprofiel van Maarten Perneel, professor De Smet of professor Verwaeren.
