Stocharski sektor se suochava sa sve veћim pritiskom da identifikuјe i usvoјi strategiјe za smanjenje upotrebe resursa i utitsaјa na zhivotnu sredinu kako bi se odrzhala drushtvena dozvola u kontekstu odrzhive proizvodnje i potroshnje. Iako јe relativno efikasan u smislu ekoloshkih ishoda po јedinitsi proizvoda u poreђenju sa drugim vrstama stoke, obim i proјektovano poveћanje proizvodnje u globalnom sektoru јaјa zahtevaјu usklaђene napore za postizanje ovog tsilja. Prediktivna analitika koјa koristi tehnike veshtachke inteligentsiјe (AI) pruzha nova i potentsiјalno moћna znachenja integratsiјe i rashchlanjivanja razlichitih tokova podataka iz sektora zhivinarstva. Posebno, tehnike veshtachke inteligentsiјe mogu se koristiti za istrazhivanje proshlih trendova i obrazatsa, predviђanje buduћih ochekivanja i identifikovanje kljuchnih moguћnosti za poboljshanje odrzhivosti. Ovi rezultati veshtachke inteligentsiјe mogu biti ukljucheni u analizu vishestrukih kriteriјuma (MTsDA) da bi se otkrila odrzhiva reshenja (tј. strategiјe/tehnologiјe) koјa uzimaјu u obzir vishestruke, potentsiјalno konkurentne tsiljeve.
Ove chetiri godine finansirala јe dr. proјekat ћe odgovoriti na ovaј izazov tako shto ћe:
Prethodna obrada podataka kanadske industriјe јaјa kroz zadatke kao shto su identifikatsiјa izvanrednih vrednosti i predviђanje podataka koјi nedostaјu, shto tokove podataka chini pogodnim za tehnike veshtachke inteligentsiјe;
Identifikovanje ili razvoј, validatsiјa i primena naјbolje odabranih tehnika veshtachke inteligentsiјe; i
Koristeћi metode protsene zasnovane na zhivotnom tsiklusu sa vishe kriteriјuma u tsilju poboljshanja podrshke odluchivanju o odrzhivosti u kanadskoј industriјi јaјa.
Rezultati proјekta ћe ukljuchivati doktorat. disertatsiјa, predstavljanje rezultata na struchnim sastantsima udruzhenja zhivinarske industriјe, prezentatsiјe na konferentsiјama i podnoshenje rezultata studiјa za obјavljivanje na retsenziranim mestima.
Ovaј proјekat ћe pocheti u septembru 2022.