MasterLawBachelorMBAHealthcareCoursesOnline
Keystone logo
UBC PRISM Lab Ph.D. Έργο: Αξιοποίηση Τεχνητής Νοημοσύνης για Αειφόρο Παραγωγή Αυγών
UBC PRISM Lab

Ph.D. Έργο: Αξιοποίηση Τεχνητής Νοημοσύνης για Αειφόρο Παραγωγή Αυγών

Kelowna, Καναδάς

4 Years

Αγγλικά

Πλήρης απασχόληση

Προθεσμία υποβολής αιτήσεων

Ζητήστε την πρωιμότερη ημερομηνία έναρξης

CAD 9.131 / per year

Στην Πανεπιστημιούπολη

Υποτροφίες

Εξερευνήστε ευκαιρίες για υποτροφίες για να βοηθήσετε στη χρηματοδότηση των σπουδών σας
Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή

Ο κτηνοτροφικός τομέας αντιμετωπίζει αυξανόμενη πίεση για τον εντοπισμό και την υιοθέτηση στρατηγικών για τη μείωση της χρήσης πόρων και των περιβαλλοντικών επιπτώσεων, ώστε να διατηρηθεί η κοινωνική άδεια στο πλαίσιο της βιώσιμης παραγωγής και κατανάλωσης. Αν και είναι σχετικά αποτελεσματική όσον αφορά τα περιβαλλοντικά αποτελέσματα ανά μονάδα προϊόντος σε σύγκριση με άλλα είδη ζώων, η κλίμακα και η προβλεπόμενη αύξηση της παραγωγής στον παγκόσμιο τομέα αυγών απαιτούν συντονισμένες προσπάθειες για την επίτευξη αυτού του στόχου. Οι προγνωστικές αναλύσεις που χρησιμοποιούν τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης (AI) παρέχουν νέες και δυνητικά ισχυρές έννοιες ενσωμάτωσης και ανάλυσης διαφορετικών ροών δεδομένων από τον τομέα των πουλερικών. Συγκεκριμένα, οι τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη διερεύνηση τάσεων και προτύπων του παρελθόντος, την πρόβλεψη μελλοντικών προσδοκιών και τον εντοπισμό βασικών ευκαιριών βελτίωσης της βιωσιμότητας. Αυτά τα αποτελέσματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ενσωματωθούν με την ανάλυση απόφασης πολλαπλών κριτηρίων (MCDA) για την αποκάλυψη βιώσιμων λύσεων (π.χ. στρατηγικές/τεχνολογίες) που λαμβάνουν υπόψη πολλαπλούς, δυνητικά ανταγωνιστικούς στόχους.

Αυτή την τετραετία, χρηματοδοτήθηκε Ph.D. Το έργο θα απαντήσει σε αυτή την πρόκληση:

  1. Προεπεξεργασία δεδομένων της καναδικής βιομηχανίας αυγών μέσω εργασιών όπως η αναγνώριση ακραίων στοιχείων και η πρόβλεψη δεδομένων που λείπουν, γεγονός που καθιστά τις ροές δεδομένων κατάλληλες για τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης.
  2. Προσδιορισμός ή ανάπτυξη, επικύρωση και εφαρμογή των καλύτερων επιλεγμένων τεχνικών τεχνητής νοημοσύνης. και
  3. Χρησιμοποιώντας μεθόδους αξιολόγησης πολλαπλών κριτηρίων που βασίζονται στον κύκλο ζωής, προκειμένου να βελτιωθεί η υποστήριξη αποφάσεων βιωσιμότητας στην καναδική βιομηχανία αυγών.

Τα αποτελέσματα του έργου θα περιλαμβάνουν Ph.D. διατριβή, παρουσίαση αποτελεσμάτων σε επαγγελματικές συναντήσεις ενώσεων πτηνοτροφικής βιομηχανίας, παρουσιάσεις σε συνέδρια και υποβολή των αποτελεσμάτων της μελέτης για δημοσίευση σε χώρους με κριτές.

Αυτό το έργο θα ξεκινήσει τον Σεπτέμβριο του 2022.

Εισαγωγές

Υποτροφίες και Χρηματοδότηση

Σχετικά με το Σχολείο

Ερωτήσεις

Παρόμοια Μαθήματα