voorspellen
Complexe interactie
Maarten Perneel kreeg voor dit onderzoek een uitgebreide dataset aangeleverd door de Coöperatie Rundveeverbetering (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 kan verklaren, wat aanzienlijk meer is dan traditionele methoden, zoals lineaire regressie, die slechts 22% verklaart.”
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 datarijke omgeving van moderne melkveehouderijen, stelt onderzoekers in staat om een robuust model te bouwen dat complexe interacties tussen dieren en omgeving kan begrijpen en gebruiken voor voorspellingen.
Betere beslissingen over selectie
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 kun
