2 Στην Πανεπιστημιούπολη Τεχνητή Νοημοσύνη και Μηχανική Μάθηση Διδακτορικές σπουδές Degree Programs in Βόρεια Αμερική

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπορεί να αξιοποιηθεί για την ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων των πιθανών επιπτώσεων της κλιματικής αλλαγής και μέτρων μετριασμού/προσαρμογής σε ποικίλα πλαίσια εφαρμογής. Σε αυτή την τετραετία, χρηματοδοτήθηκε Ph.D. έργο, θα αναπτυχθούν προγνωστικά αναλυτικά μοντέλα για την εκτίμηση του πιθανού εύρους νοσηρότητας, θνησιμότητας, παραγωγικότητας, πόρων/περιβαλλοντικών, οικονομικών και επιπτώσεων στην καλή διαβίωση των ζώων που σχετίζονται με ακραία ζέστη για κάθε είδος ζώων στη Βρετανική Κολομβία του Καναδά, σύμφωνα με τις τρέχουσες προβλέψεις για την κλιματική αλλαγή , και να αξιολογήσει τα πιθανά οφέλη/αντιαλλάγματα που σχετίζονται με σενάρια παρακολούθησης του κινδύνου θερμικής καταπόνησης και εφαρμογής τεχνολογίας μετριασμού.

Ο κτηνοτροφικός τομέας αντιμετωπίζει αυξανόμενη πίεση για τον εντοπισμό και την υιοθέτηση στρατηγικών για τη μείωση της χρήσης πόρων και των περιβαλλοντικών επιπτώσεων, ώστε να διατηρηθεί η κοινωνική άδεια στο πλαίσιο της βιώσιμης παραγωγής και κατανάλωσης. Αν και είναι σχετικά αποτελεσματική όσον αφορά τα περιβαλλοντικά αποτελέσματα ανά μονάδα προϊόντος σε σύγκριση με άλλα είδη ζώων, η κλίμακα και η προβλεπόμενη αύξηση της παραγωγής στον παγκόσμιο τομέα αυγών απαιτούν συντονισμένες προσπάθειες για την επίτευξη αυτού του στόχου. Οι προγνωστικές αναλύσεις που χρησιμοποιούν τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης (AI) παρέχουν νέες και δυνητικά ισχυρές έννοιες ενσωμάτωσης και ανάλυσης διαφορετικών ροών δεδομένων από τον τομέα των πουλερικών. Αυτή την τετραετία, χρηματοδοτήθηκε Ph.D. Το έργο θα απαντήσει σε αυτή την πρόκληση (1) προεπεξεργάζοντας τα δεδομένα της καναδικής βιομηχανίας αυγών μέσω εργασιών όπως η αναγνώριση ακραίων στοιχείων και η πρόβλεψη των ελλειπόντων δεδομένων, γεγονός που καθιστά τις ροές δεδομένων κατάλληλες για τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης. (2) εντοπισμός ή ανάπτυξη, επικύρωση και εφαρμογή των καλύτερων επιλεγμένων τεχνικών τεχνητής νοημοσύνης. και (3) χρήση μεθόδων αξιολόγησης πολλαπλών κριτηρίων που βασίζονται στον κύκλο ζωής, προκειμένου να βελτιωθεί η υποστήριξη αποφάσεων βιωσιμότητας στην καναδική βιομηχανία αυγών.