Dobogós eredmények a Bonafarm Mezőgazdaságnál

Dobogós eredmények a Bonafarm Mezőgazdaságnál

A XXXI. Alföldi Állattenyésztési és Mezőgazda Napok Nemzetközi Szakkiállítás és Vásárhoz kapcsolódó termékdíj pályázaton a Bonafarm-Bábolna Takarmány Kft. takarmányozás alkategóriában II. helyezést ért el az „Alternatív pecsenyekacsa takarmányozási program a fenntarthatóság és az ökológiai lábnyom csökkentése érdekében” című pályázatával.
A díjkiosztás alkalmával a zsűri elmondta, hogy ebben az alkategóriában az I. és a II. helyezett pályázatai kiemelkedtek a mezőnyből és hajszálnyi különbség volt közöttük.

A Bonafarm Mezőgazdaság baromfiágazata a Birdwatcher Zrt.-vel együttműködve benyújtott közös pályázattal a „Nagyüzemi baromfiállományok valós idejű egyedi testsúlybecslése mesterséges intelligencia alkalmazásával a Bonafarm Mezőgazdaság Baromfiágazatában” I. díjat kapott az agrárinformatika, tartástechnológia, technika kategóriában.

A termékdíj pályázat felhívásra összesen 25 pályázat érkezett, ebből 15 db „Állattenyésztési Termékdíj” és 10 db „Növénytermesztési Termékdíj”  kategóriában.

Az eredményhirdetés összefoglalója ITT érhető el.

Alföldi Állattenyésztési Napok díjátadó

Dr. Juhász Anita termékmenedzser, Bonafarm-Bábolna Takarmány Kft.
Harmath Krisztina marketingvezető, Bonafarm-Bábolna Takarmány Kft.
Dr. Alexy Márta Birdwatcher Zrt. startup társalapítója
Godó-Butty Beatrix precíziós mérnök, Felgyő 2000 Kft.
dr. Szabó Sándor Birdwatcher Zrt.
Lajtos Lajos baromfi ágazatvezető, Vald-Avis Kft.

A Bábolna Takarmány alternatív pecsenyekacsa takarmányozási programja

Termékfejlesztési munkánk során az elmúlt évben Magyarországon egyedülálló módon olyan kísérleteket és fejlesztéseket végeztünk, amelyek a pecsenyekacsa-előállítás ökonómiai alapon történő fenntarthatóságát célozták meg.

A pecsenyekacsa-termelés ökológiai hatékonyságának növelése érdekében a nitrogén- és foszforfelhasználás csökkentése a szigorodó környezetvédelmi előírások miatt régóta központi téma. A termelés hatékonyságának komplex értékeléséhez viszont a karbonlábnyommal is számolnunk kell. A témának azért is van nagy jelentősége, mert hazánkban nem állnak rendelkezésre adatok a pecsenyekacsa-előállítás karbonlábnyomával kapcsolatban.

Ennek érdekében a kutatás-fejlesztési tevékenységünk során végzett pecsenyekacsa hízlalási kísérleteink célkitűzései az alábbiak voltak:

  • Pecsenyekacsa-takarmányok táplálóanyag-tartalmának pontos beállítása, az emészthető aminosavtartalmak optimalizálása, a nitrogén- és ammóniakibocsátás csökkentése a precíziós takarmánygyártással (in-line NIR (Near Infrared) eszközök, és saját fejlesztésű lokális PLS (Partial Least Squares) kalibrációk alkalmazásával).
  • Import fehérjehordozók, mint például az extrahált szójadara arányának csökkentése hazai fehérjeforrások, főként ipari melléktermékek használatának növelésével a karbonlábnyom csökkentése érdekében.
  • Foszforkibocsátás minimalizálása az MCP (monokalcium-foszfát) használatának csökkentésével, fitáz enzim emelt dózisban történő alkalmazása mellett.
  • Kukorica helyettesítése a szélsőséges időjárási viszonyokat jól tűrő cirokkal, a klímaváltozáshoz való alkalmazkodás érdekében.

Az elvégzett kísérletek és kísérleti fejlesztések során elért eredmények kapcsán az alábbi következtetések fogalmazhatók meg:

  • Az állatok nitrogén-felvétele és így az ürített nitrogén mennyisége jelentősen csökkenthető – a termelési eredmények, a költségoptimalizálás figyelembevétele mellett.
  • A jelentős karbonlábnyommal bíró, főként import eredetű extrahált szójadara kiváltható a hazai forrásból származó ipari eredetű melléktermékek alkalmazásával a termelési eredmények romlása nélkül.
  • Az emelt fitáz enzim alkalmazásával az MCP (monokalcium-foszfát) a pecsenyekacsa-takarmányok bizonyos fázisából elhagyható, ezáltal a hozzáadott kalcium és foszfor mennyisége 90%-kal csökkenthető az állatok termelésének és egészségének romlása nélkül.
  • A kísérleti takarmányaink etetése esetén a karbonlábnyom 0,01-2,30 kg CO2 egyenérték mennyiséggel csökkenthető egy db pecsenyekacsára vetítve.
  • A késztakarmány nyersfehérje-tartalmára vonatkozóan, a precíziós takarmánygyártás (NIR technológia) megvalósításával a törvényi szabályozásban (939/2010/EU rendelet IV. sz. melléklet) megengedett eltérésnél (12,5 relatív százalék) sokkal szigorúbb, akár 3,1% relatív százalék is elérhető, ami az állatok táplálóanyag-szükségletének kielégítése és a károsanyag-kibocsátás csökkentése szempontjából is kiemelt jelentőségű.

Összességében, olyan saját fejlesztésű fenntartható pecsenyekacsa-takarmányozási technológiát terveztünk megvalósítani, amely kedvezőtlen ökonómiai környezetben is hatékony, ugyanakkor képes megfelelni az ökológiai elvárásoknak is a pecsenyekacsa-előállítás ökológiai lábnyomának csökkentése mellett.

Hogyan használhatjuk a mesterséges intelligenciát a baromfitartásban?

A precíziós állattartási technológiák – függetlenül attól, hogy mely gazdasági haszonállat tartásában és milyen tartásmódban alkalmazzuk – lehetőséget, de egyben kihívást is jelentenek a nagyüzemi állattartási gyakorlat számára. Lehetőség, mert az informatikai eszközök, módszerek és alkalmazások támogatást nyújtanak az állattartó vállalkozás gazdasági döntéseiben, a termelési folyamatokat befolyásoló tényezők közötti, sok esetben rejtett összefüggések felszínre kerülésében. Ezáltal optimalizálható az állati termék-előállítás erőforrásainak felhasználása és ökonómiailag, ökológiailag és társadalmilag nyomon követhetőbb és versenyképesebb termelés valósítható meg. A Bonafarm Mezőgazdaság baromfi ágazatában végzett ChickCheck termék fejlesztése megmutatta, hogy az új, innovatív precíziós állattartási technológiák beemelése a napi gyakorlatba két irányból fejthet ki pozitív hatást a Bonafarm Mezőgazdaság baromfiágazatának jövedelmezőségére: egyrészt a kézi mérés humánerőforrás-igénye és annak munkabérköltsége jelentős mértékben lecsökkenthető – ezáltal a baromfihús-előállítás termelési költsége alacsonyabb lesz; másrészről a vágóbaromfi-állomány pontosabb súlymeghatározásán alapuló vágóhídi gyártástervezés vesztesége csökken, ami növeli az elkészített termékek mennyiségét. A Bonafarm Csoport teljes pecsenyebaromfi-ágazatában valós, hiteles és visszakereshető információ áll rendelkezésre a baromfiállomány teljesítményét illetően.

A jó precíziós megoldás egyik ismérve az egyszerű installálás, könnyű használat és megbízható, hiteles információ biztosítása. Ehhez az informatikai megoldást nyújtó fejlesztő vállalkozás és a mindennapi gyakorlatban azt alkalmazó állattartó szakember együttműködése szükséges.

Az ilyen, termelést és feldolgozást optimalizáló, az ökonómiai és ökológiai hatékonyság növelését segítő informatikai alkalmazások egyre inkább előtérbe kerülnek. Különösképp az olyan, jelentős piaci részesedéssel rendelkező termelő és integrátor vállalatoknál, amilyen a Bonafarm Mezőgazdaság baromfi ágazata, amelyek az ilyen, könnyen a napi termelési protokollba illeszthető precíziós megoldások révén növelni tudják versenyelőnyüket a hazai és a nemzetközi piacon egyaránt.

A precíziós technológiák gyakorlati alkalmazását szinte minden esetben komoly kutatási munka előzi meg: az utóbbi években egyre több tudományos publikáció jelenik meg a mesterséges intelligencia-modellek alkalmazásáról nem csupán a pecsenyebaromfi-tartásban, hanem a tojótyúk- és a szülőpártartásban egyaránt. E publikációk többsége ún. modellkísérletek keretében vizsgálja és elemzi a számításba vett mesterséges intelligencia és gépi tanulási, azon belül a mélytanulási algoritmusok eredményességét madárfelismerési, viselkedési, egészségügyi probléma detektálásának célzatával. Ezekben a kutatásokban nagy pontosságot tudnak elérni (96-97%), de ugyanakkor ezeket kihelyezve nagyüzemi körülmények közé (amelyek már gyakorlati hozzáadott értéket jelentenek a baromfitartónak) a pontosság lecsökken 60-65%-ra.

A Bonafarm Mezőgazdaság baromfiágazatának termelési protokolljába beépíthető ChickCheck megoldással egy olyan innováció valósul meg az integrációban, amelynek újdonságtartalma jelenleg nemcsak hazánkban, de külföldön is egyedülálló.

 

Bonafarm Mezőgazdaság

 

Hasonló bejegyzések