유제품 생산 산업: 혁신적인 R&D 탐색

낙농 산업은 농부가 새벽에 일어나 전체 젖소의 젖을 짜는 낭만적인 뿌리에서 오랫동안 변화했습니다. 과학은 크게 발전했으며 이제 유제품 생산은 과학과 기술에 의해 형성됩니다.  

이 기사는 인공 지능과 머신 러닝을 사용하여 효율성을 높이는 데 중점을 두고 유제품 생산의 최신 기술에 대해 자세히 설명합니다. 

유제품 생산 고도화 #1: 정밀 농업 

유제품 생산의 정밀 농업에는 기술을 사용하여 동물의 행동, 생리 및 생산 지표를 모니터링하는 것이 포함됩니다. 농부는 센서를 부착하거나 이식함으로써 우유 생산량과 품질에 대한 데이터를 무선으로 전송하고 개별 동물 생산량을 무리와 비교하여 효율성과 생산성을 높이기 위해 사료 공급 및 착유 시스템을 최적화할 수 있습니다. 

2019년 케임브리지 대학교 출판부가 저널 "동물,” 연구자들은 젖소의 사료 섭취 패턴 반복성 가장 큰 영향을 미치는 변수를 식별했습니다. 그들은 Alpine 또는 Saanen 품종의 젖소 35마리를 관찰하여 먹는 속도, 분만 직후에 소비되는 음식의 비율 및 유제품 생산량에 미치는 영향을 측정했습니다. 이 연구는 다음과 같은 몇 가지 중요한 사실을 밝혀냈습니다. 

• 알파인 염소는 Saanen 염소보다 더 천천히 먹었습니다. 
• 알파인 염소는 Saanen 염소보다 더 오랜 기간 동안 먹이를 퍼뜨립니다. 
• 나이가 많은 염소는 전체 혼합 사료의 섬유질 부분에 대해 더 많이 분류되었습니다. 
• 나이든 염소는 어린 염소보다 섭취율이 더 높았습니다. 

그들은 표현형 분석과 정밀 농업을 통해 산증의 발생을 제한하여 사료 효율을 높이고 건강을 유지하기 위해 염소에게 어떻게, 언제, 얼마나 오랫동안 먹이를 주어야 하는지를 배웠습니다. 

위의 차트에서 알 수 있듯이 최근 몇 년 동안 정밀 농업에 대한 VC 투자가 급증했습니다. 이는 이 기술을 농업 관행에 통합하는 데 점점 더 중점을 두고 있음을 나타냅니다.

유제품 생산 발전 #2: AI 및 기계 학습 

AI와 기계 학습의 구현은 유제품 생산을 변화시키고 있습니다. 학술 논문 "현대 축산업에서 센서, 빅데이터, 머신러닝의 역할Sensing and Bio-Sensing Research에 발표된 이 기술은 질병과 질병의 확산을 줄이면서 동물의 건강과 생산성을 향상시킬 수 있는 다양한 방법을 탐구합니다. 

이 논문에서 저자는 축산에서 가장 큰 비용이 특정 시간 동안 한 구획의 토지에서 풀을 뜯는 동물의 수(입식율)와 사료 및 질병 관리에 대해 논의했습니다. AI와 기계 학습을 사용하여 기계적 모델을 형성하면 동물 사료의 최적 영양소 구성과 관련된 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그들의 성과에 대해 동물 관리를 평가합니다. 환경으로의 영양분 배설을 제한하는 방법을 생각해 내십시오.  

AI는 위의 차트에서 볼 수 있듯이 유제품 생산 분야에서 점차 인기를 얻고 있습니다. 추세 예측(하늘색 막대)은 특허 출원이 향후 XNUMX년 동안 계속 증가할 것으로 예상됨을 나타냅니다.

농부들이 마음대로 사용할 수 있는 AI 및 기계 학습 도구에는 다음이 포함됩니다. 

• 카메라와 같은 센서; 시각 또는 동작 감지기; 적외선 열화상; 온도 센서; RFID 태그; 가속도계; 마이크; 그리고 더. 

• 날씨 및 기후 변화를 설명하는 기능적 프로세스 동물행동; 사료 및 물의 투여량 및 사용량; 그리고 계량기. 
• 웨어러블 및 비웨어러블 센서와 침습 및 비침습 센서를 결합합니다. 
• 컴퓨터, 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 데이터를 추적하고 예측 알고리즘을 생성합니다. 

예를 들어 우유를 생산하는 동물의 경우 파행은 우유 생산을 감소시키는 동시에 부상 위험을 증가시켜 농업에 영향을 미치는 세 번째로 중요한 질병입니다. 그러나 AI와 기계 학습을 사용하여 이동의 변화 추적, 특정 신체 부위의 과도한 사용, 다른 신체 부위의 사용 감소와 같은 신체 움직임을 기반으로 파행을 예측하는 알고리즘을 만들 수 있습니다. 절름발이에 대한 초기 점프를 통해 농부들은 기술 지원 없이는 복합적으로 발생할 수 있는 재정적 손실을 완화할 수 있습니다. 

낙농가는 또한 움직임, 공기의 질, 음식과 물 소비의 변화와 같은 건강 요인을 모니터링하여 가축에 대한 질병의 해로운 영향에 대해 보다 능동적으로 대처할 수 있습니다. 오랜 시간 함께 지내는 무리에서는 전염병이 매우 빠르게 퍼질 수 있기 때문에 농부들은 질병이 만연해 대규모 발병으로 이어지기 전에 질병에 걸린 동물을 나머지 무리로부터 선제적으로 분리할 수 있습니다. 

유제품 생산 고도화 #3: 유전공학 

외상이나 감염으로 인한 유선의 염증인 소 유선염은 유제품 산업에 상당한 재정적 부담을 안겨줍니다. 포도상 구균 젖소에서 최대 70.3%에 도달합니다. 현재 항생제가 주된 치료법이지만, 항생제 항생제 내성을 해결하기 위해 유전 공학과 같은 보다 비용 효율적인 방법을 탐색합니다. Staph. 아우레우스 

이 연구자들은 영향을 받은 젖소의 분자 데이터를 평가하고 변종 간의 유전적 유사성을 발견했습니다. 예를 들어, 한 클러스터에서 Staph. 아우레우스 두 번째 클러스터에 비해 페니실린계 항균제에 대한 내성이 더 높고 세팔로틴에 대한 내성이 더 낮은 것으로 나타났습니다. 

다양한 분석을 통해 생물학적 서열 다양한 병원균의 분자 데이터 세트를 통해 농부들은 균주 수준에서 전염 경로를 모니터링하고 영향을 받은 젖소를 적절한 항균제로 치료할 수 있으므로 치유를 촉진하고 저항성을 줄일 수 있습니다. 보다 야심찬 낙농업자를 위해 그들은 젖소를 선택적으로 번식시켜 유전적 이점을 최적화하고 바라건대 다음으로 인한 소 유방염의 위험을 줄일 수 있습니다. Staph. 아우레우스.  

위의 유레카 그래프에서 알 수 있듯이 연구자들은 주로 약물 내성, 건강 영향 및 면역 저하와 관련된 유전 공학 주제에 집중하고 있습니다.

유제품 생산 발전 #4: 새로운 가공 기술 

초음파가 인간을 위한 것이라고 생각했다면 다시 생각해 보십시오! 에 게재된 논문 초음파 소노케미스트리 유제품의 방부제 기술로서 고강도 초음파(HIIS)의 잠재력을 강조하여 처리 시간 단축, 맛 개선, 유당 함량 감소, 성분 감소와 같은 이점을 제공합니다. 

초음파 검사는 또한 다음과 같은 유제품의 병원성 박테리아를 치료하는 데 사용할 수 있습니다. 리스테리아, 매년 23,150명의 질병과 5,463명의 사망을 초래합니다. 에 발표된 논문에서 식품 과학 및 기술 동향, 연구자들은 어떻게 높은 정수압 또는 마이크로웨이브와 같은 다른 새로운 가공 기술에 비해 열 멸균. 

열 멸균은 식품 산업에서 식품을 안전하게 생산, 준비 및 저장하기 위해 일반적으로 사용되지만 몇 가지 단점이 있습니다. 식품의 영양 품질에 부정적인 영향을 미칠 수 있고, 감각 특성을 변화시키며, 열의 침투 속도가 느리고, 시간이 많이 걸리는 방법이며 대부분의 플라스틱은 살균에 필요한 열에 녹기 때문에 값비싼 재료가 필요합니다. 

연구원들은 우유 처리와 관련된 높은 비용, 나쁜 맛 및 환경 영향 문제에 대한 해결책을 적극적으로 모색하고 있습니다. 위의 차트에서 알 수 있듯이 비용 절감에 중점을 둔 특허 출원이 핵심 연구 분야입니다.

높은 정수압 단일 펄스 또는 다중 펄스 방법으로 사용할 수 있는 솔루션 중 하나이며, 후자는 유제품의 미생물을 비활성화하고 저장 수명을 연장할 때 더 효과적입니다. 전자레인지와 라디오파도 우유를 처리하는 데 사용됩니다., 전자레인지 저온 살균으로 열에 비해 유청 단백질 변성이 적습니다. 오염 위험을 줄이는 효과적인 방법이기도 합니다. 리스테리아 과 대장균, 잠재적으로 심각한 질병을 일으킬 수 있는 두 가지 박테리아. 

농민을 위한 장단점 

낙농업은 쉬운 직업이 아니므로 농부들은 작업 효율성과 양질의 제품 생산 사이에서 균형을 잡을 필요가 있습니다. 예를 들어, AI와 빅 데이터-구동 센서 및 기술은 젖소의 비용이 많이 드는 질병을 정확하고 효과적으로 예측할 수 있지만 장비 비용은 상당히 높을 수 있습니다. 또한 기술 습득 및 사용, 저장, 데이터 작성 및 해석 기술 보유와 관련된 기타 비용이 있습니다. 

젖소의 크기에 따라 농부는 이러한 초기 비용이 제품 품질이 낮거나 수확량이 크게 감소하는 비용과 비교할 때 귀중한 투자 수익을 제공한다고 결정할 수 있습니다. 또한 이러한 기술을 사용하면 시간이 지남에 따라 더 저렴하게 유지될 수 있는 높은 초기 투자가 종종 있어 해마다 꾸준히 이익을 증가시킬 수 있는 기회를 제공합니다. 

윤리 및 환경 문제 

농업 장단점과 함께 고려해야 할 윤리적 및 환경적 문제도 있습니다. 제품 생산을 위해 사용되는 젖소는 여전히 지각 있는 존재이며 젖소에 대한 권리에 대한 논쟁이 존재합니다. 농부가 소의 유방염에 가장 저항력이 강한 최적의 소를 만들기 위해 소를 유전자 조작하면 임계값을 충족하지 못하는 소는 어떻게 됩니까? 그리고 유전 공학은 수백 년 동안 존재해 온 다른 기술에 비해 아직 초기 단계이므로 유전 공학이 장기적으로 신체에 미칠 수 있는 영향을 완전히 이해하고 있습니까? 

환경 문제와 관련하여 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 및 웨어러블 기술은 이전 기술보다 물리적 공간을 덜 차지할 수 있지만 여전히 막대한 양의 에너지가 필요하고 환경에 영향을 미칩니다. 그리고 AI와 기계 학습으로 인해 유제품 생산에 더 효과적인 더 큰 무리가 생길 수 있지만 더 큰 무리는 더 많은 메탄을 생산하여 기후 변화에 부정적인 영향을 미칩니다. 

생각을 폐쇄  

낙농업에 AI와 기계 학습을 통합하여 업계에 혁신을 일으켜 정밀 농업, 효율적인 가축 관리, 유전 공학 및 혁신적인 가공 기술을 가능하게 했습니다. 이러한 기술은 젖소의 건강을 증진할 뿐만 아니라 운영 비용을 줄이고 손실 비용을 최소화합니다.  

이점을 충분히 누리려면 시간, 에너지 및 노력을 절약할 수 있는 도구를 활용하는 것이 중요합니다. 지속적인 발전과 최첨단 기술의 구현으로 유제품 산업은 미래에 더 큰 성공을 거둘 준비가 되어 있습니다. 

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