ジョージア州の研究者が AI ベースのサルモネラ菌検出技術を使用

ジョージア州タッカー。 – 米国家禽鶏卵協会 (USPOULTRY) とその財団は、人工知能 (AI) ベースのツールを使用して検出する新しい研究について詳しく説明しています… サルモネラ。

新しい研究、 サルモネラ Al-Kashef: 現場のブロイラー鶏用のモバイル アプリケーション サルモネラ 感染症の診断、 博士はジョージア大学と家禽科学部および人工知能研究所の Guoming Li 博士の出身です。

研究チームは、…の存在を予測できる人工知能システムを評価しました。 サルモネラ 鶏糞のスマートフォン画像を使用。このグループは、ブロイラー活動指数としても知られる鳥の活動と毎日の行動パターンの変化が、鳥類の存在の早期指標として機能するかどうかを研究しました。 サルモネラ 感染。

「同じ地理的領域から収集された便画像を使用してトレーニングおよびテストされた場合、AI モデルは非常に良好なパフォーマンスを示し、93% 以上の精度を達成しました」と概要には記載されています。 記載の USPOULTRY 提供。 「しかし、このモデルをさまざまな地域から収集した画像に適用すると、精度は 40% から 60% まで劇的に低下しました。これらの結果は、環境と地域の違いが AI モデルのパフォーマンスに影響を与えること、そして広く適用可能な商用システムを開発するには、さまざまな場所からの追加データが必要であることを示唆しています。」

このプロジェクトに取り組んでいる間、研究チームは、GitHub を通じてソフトウェアとスマートフォン アプリを利用できるようになり、技術開発者や業界の開発者がプラットフォームを確認できるようになったことに注目しました。

概要と初期の調査結果によって示されたその他の点は、さまざまな地理的領域にわたって精度を向上させるには追加の作業が必要であると結論付けています。この技術は最終的には臨床検査への依存を減らし、病気の早期発見を提供し、群れの管理を改善し、農場のバイオセキュリティを強化し、精密自動養鶏システムの開発をサポートする可能性がある。