Meghívó a HTE Mesterséges Intelligencia szakosztály szakestjére!

Időpont: 2023. november 27 (hétfő) 17:00

Előadók: Tarr Bence (MATE), Czudor Zsófia (E-Group)

Mesterséges intelligencia megoldások a mezőgazdaság és állategészségügy területén

Tarr Bence (MATE) tartja az első előadást "Adatalapú Mesterséges Intelligencia megoldások problémái a mezőgazdaság területén" címmel. A mezőgazdaságban régóta gyűjtenek adatokat egészségügyi, minőségbiztosítási, termelés-menedzsment szempontból. A nagymennyiségű historikus adat rendelkezésre állása miatt a mezőgazdaság az adat alapú mesterséges intelligencia eljárások számára kiváló lehetőségeket biztosít. Az élelmiszerbiztonsági eljárások és az ipar által megkövetelt sokszor szigorú minőségi követelmények teljesítéséhez gyakran használnak perdikciós eljárásokat. Így a precíziós mezőgazdaságban egyszerre vannak jelen a modern GPS és képfeldolgozás alapú térinformatikai eljárások, a szenzorok használatán  alapuló mesterséges intelligencia vezérlésű termelési és tenyésztési módszerek. Néhány gyakorlati példán keresztül fogja az előadás ezeknek az alkalmazási lehetőségeit bemutatni.

Czudor Zsófia (E-Group) előadásának címe: "Állategészségügyi adatok integrációja antibiotikum rezisztencia kialakulását csökkentő készítmény fejlesztéséhez". Az antibiotikum-felhasználás csökkentése és racionalizálása az állategészségügyben jövőnk komoly kihívásai közé tartozik. A jelenlegi felhasználás miatt kialakuló antibiotikum-rezisztencia problémája hazánkban elsősorban a baromfi- és sertéságazatot érinti. Az Állatorvostudományi Egyetem, az E-Group ICT Software Zrt. és a Prim-A-Vet Gyógyszer-nagykereskedelmi Kft. munkatársai olyan készítményt kívánnak fejleszteni, amely szinergista hatása révén a felhasznált antibiotikumok mennyiségét csökkentheti, továbbá az antibiotikumok felhasználása esetén a kialakuló rezisztencia esélyét csökkenti. Az adatforrások felkutatása során szerzett tapasztalatok arra mutatnak rá, hogy a nyers adatok rendkívül heterogének mind domén, mind informatikai szempontból. Az adatharmonizációhoz adatok széles körű elemzése szükséges, ahol gépi tanulási módszereket is használni kell. A platform alapjául szolgálhat egy élelmiszerlánc-biztonsági adattó létrehozásának is, amely a különböző forrásból származó állategészségügyi, állatorvosi közegészségügyi, élelmiszerbiztonsági és humánegészségügyi adatok, és az eseti, heterogén struktúrájú és adatvédelmi kihívásokkal küzdő kutatási célú adatgyűjtések egy részét kiválthatja.

Az előadásokat kötetlen vita, klubszerű beszélgetés követi.

Szeretettel várjuk az érdeklődőket!

Antal Péter,

HTE Mesterséges Intelligencia szakosztály társelnöke