Ứng dụng AI trong việc xác định nguồn protein thay thế cho thức ăn chăn nuôi

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành dinh dưỡng vật nuôi có thể thúc đẩy đổi mới sáng tạo, đồng thời vẫn đảm bảo tiêu chuẩn dinh dưỡng cao và hiệu quả kinh tế. Trong bối cảnh nhu cầu toàn cầu về thức ăn chăn nuôi bền vững, tiết kiệm chi phí và hiệu suất cao ngày càng tăng, việc tìm kiếm nguồn protein thay thế cho thức ăn đã trở thành ưu tiên cấp thiết.

Với những lo ngại ngày càng gia tăng về tác động môi trường, biến động giá cả, cũng như sự cạnh tranh giữa nhu cầu thực phẩm cho người và động vật, các nguồn protein thay thế đang trở nên ngày càng quan trọng. AI có tiềm năng trở thành công cụ mang tính đột phá, giúp các chuyên gia dinh dưỡng vật nuôi và nhà sản xuất thức ăn đánh giá và ứng dụng các nguồn protein mới một cách hiệu quả hơn bao giờ hết.

Dưới đây là các cách mà AI có thể hỗ trợ trong việc xác định và ứng dụng các nguồn protein thay thế cho thức ăn chăn nuôi – và lý do vì sao nó vượt trội hơn so với các phương pháp truyền thống.

1. Khai thác và đánh giá dữ liệu

AI có thể quét và phân tích nhanh hàng ngàn tài liệu khoa học, bằng sáng chế và dữ liệu nghiên cứu để tìm ra những nguồn protein tiềm năng. Nhờ các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), AI có thể trích xuất thông tin quan trọng, giúp các chuyên gia dinh dưỡng cập nhật xu hướng như bột côn trùng, tảo, hoặc protein thực vật (ví dụ như đậu lupin hay đậu Hà Lan).

Ví dụ: Một hệ thống AI có thể phân tích hàng nghìn bài báo khoa học chỉ trong vài giờ, từ đó xác định bèo tấm là nguồn protein tiềm năng, có khả năng sinh trưởng nhanh và thân thiện với môi trường.

2. Phân tích và dự đoán thành phần dinh dưỡng

AI có khả năng dự đoán thành phần dinh dưỡng, khả năng tiêu hóa và hiệu suất của các nguồn protein thay thế. Dựa vào dữ liệu lịch sử và kết quả thử nghiệm, AI có thể mô phỏng tác động của các nguyên liệu mới lên khẩu phần ăn, giúp giảm nhu cầu thử nghiệm thực tế, tiết kiệm cả thời gian lẫn chi phí phát triển sản phẩm.

Ví dụ: Một mô hình học máy có thể dự đoán bột côn trùng có cấu trúc protein tương tự như khô dầu đậu nành, nhưng chứa ít yếu tố kháng dinh dưỡng hơn, là một ứng viên triển vọng.

3. Tối ưu hóa chi phí và tính bền vững

AI có thể đánh giá nhiều nguồn protein khác nhau dựa trên các tiêu chí như giá thành, khả năng cung ứng và mức độ bền vững. Nhờ đó, nhà sản xuất dễ dàng cân bằng giữa hiệu quả kinh tế và mục tiêu môi trường. Các mô hình tối ưu hóa của AI còn có thể phản ứng linh hoạt với biến động giá nguyên liệu, đưa ra khuyến nghị theo thời gian thực.

Ví dụ: AI có thể đề xuất thay thế 20% khô dầu đậu nành bằng bã bia và cùi cải đường để giảm chi phí và lượng khí thải carbon trong sản xuất.

4. Cân đối công thức khẩu phần

Khi thêm nguồn protein mới vào khẩu phần, AI có thể điều chỉnh nhanh chóng để đảm bảo cân bằng dinh dưỡng từ cấu trúc acid amin đến năng lượng và khả năng tiêu hóa giúp duy trì hiệu suất mà không ảnh hưởng đến sức khỏe vật nuôi.

Ví dụ: Khi một lô khô dầu hướng dương sẵn có trên thị trường, AI có thể lập tức tính toán lại công thức thức ăn cho bò sữa để đảm bảo đủ năng lượng và protein.

5. Mô hình hóa dự đoán hiệu suất vật nuôi

AI sử dụng dữ liệu thực tế để dự đoán các chỉ số tăng trưởng, sinh sản và sức khỏe của vật nuôi khi sử dụng protein thay thế. Các mô hình này sẽ ngày càng chính xác nhờ cập nhật liên tục từ dữ liệu mới, giảm đáng kể nhu cầu “thử – sai” trong phát triển thức ăn.

Ví dụ: AI có thể dự đoán bê cái nuôi bằng khẩu phần chứa đậu lupin sẽ tăng trưởng tương đương với khẩu phần dùng khô dầu cải, từ đó hỗ trợ đưa ra quyết định lựa chọn nguyên liệu.

6. Quản lý rủi ro

AI giúp phát hiện sớm các rủi ro như yếu tố kháng dinh dưỡng hoặc dị ứng trong nguyên liệu mới. Bằng cách phân tích mẫu dữ liệu nguyên liệu, AI có thể đưa ra cảnh báo sớm và gợi ý biện pháp xử lý an toàn.

Ví dụ: AI có thể nhận thấy hàm lượng tanin cao trong mẫu cao lương từ châu Phi và đề xuất biện pháp xử lý để tránh giảm khả năng tiêu hóa protein.

7. Thích nghi theo vùng và tối ưu hóa chuỗi cung ứng

AI có thể phân tích dữ liệu nông nghiệp và thị trường theo vùng để xác định các nguồn protein tiềm năng tại chỗ – vốn đang bị bỏ ngỏ. Điều này góp phần tăng tính linh hoạt của chuỗi cung ứng và giảm phụ thuộc vào nguyên liệu nhập khẩu.

Ví dụ: AI có thể phát hiện bã bia là nguồn protein sẵn có và hợp lý về chi phí cho các trang trại chăn nuôi tại địa phương.

AI khác gì so với phương pháp dinh dưỡng truyền thống?

Mặc dù cùng hướng đến mục tiêu tối ưu hiệu suất vật nuôi, các chuyên gia dinh dưỡng truyền thống thường dựa vào kinh nghiệm, nghiên cứu và thử nghiệm thực địa. Trong khi đó, AI có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn để đưa ra các gợi ý nhanh và sâu sắc – điều mà con người phải mất hàng tuần, thậm chí hàng tháng.

Ví dụ: Thay vì đọc thủ công hàng trăm nghiên cứu để tìm một nguyên liệu mới, AI có thể làm việc này trong vài giờ và phát hiện những cơ hội mà con người có thể bỏ sót.

AI không chỉ mang lại tốc độ mà còn có khả năng dự đoán hiệu suất vật nuôi trước khi tiến hành thử nghiệm thực tế – điều vốn tốn kém và mất thời gian. Thêm vào đó, AI có thể phát hiện rủi ro sớm, giúp các nhà dinh dưỡng đưa ra quyết định an toàn hơn.

Một điểm mạnh khác là khả năng tự động cân đối công thức khi có thay đổi về nguyên liệu hoặc giá cả. Tuy nhiên, AI không thể thay thế vai trò của chuyên gia dinh dưỡng – những người có kinh nghiệm thực tế, hiểu bối cảnh địa phương và các yếu tố như sự chấp nhận của người chăn nuôi hay quy định pháp lý.

Kết luận

Sự kết hợp giữa AI và chuyên gia dinh dưỡng mang lại hiệu quả tối ưu: AI giúp phân tích nhanh, dự đoán và tối ưu, trong khi chuyên gia đánh giá thực tế, triển khai thử nghiệm và xử lý các yếu tố ngoài phòng thí nghiệm. Đây là sự cộng tác lý tưởng để thúc đẩy đổi mới và phát triển bền vững trong ngành dinh dưỡng vật nuôi.

Nguồn: How AI can help identify protein alternatives in animal nutrition – Feedstrategy