(Người Chăn Nuôi) – Dinh dưỡng chính xác đang mở rộng phạm vi ứng dụng vượt ra ngoài công thức thức ăn, hướng đến quản lý sức khỏe và hiệu suất dựa trên dữ liệu. Bằng cách tích hợp nhiều luồng dữ liệu, dinh dưỡng chính xác hỗ trợ cải thiện hiệu suất của gia cầm, tính đồng đều của đàn, phúc lợi động vật và tính bền vững lâu dài trong các hệ thống chăn nuôi gia cầm hiện đại.
Dinh dưỡng – một khoa học chính xác
Dinh dưỡng đã và sẽ luôn là một khoa học chính xác, cân bằng giữa việc cung cấp đủ chất dinh dưỡng để đáp ứng nhu cầu của động vật cho sự phát triển tối ưu, mà không làm tăng chi phí thức ăn hoặc thải chất dinh dưỡng ra môi trường một cách không cần thiết.
Dinh dưỡng vật nuôi là một lĩnh vực không ngừng phát triển, với việc thường xuyên áp dụng các khái niệm mới, ví dụ như hệ thống công thức dinh dưỡng dễ tiêu hóa, năng lượng ròng… Trong vài năm gần đây, việc tiếp cận tốt hơn với công nghệ cảm biến, các công cụ khoa học dữ liệu như máy học và trí tuệ nhân tạo đã thúc đẩy sự phát triển này. Việc tạo ra dữ liệu một cách có hệ thống, phân tích nâng cao và diễn giải dữ liệu mang lại những cơ hội đột phá để hiểu rõ hơn về tình trạng dinh dưỡng và sức khỏe của đàn vật nuôi.
Vai trò trung tâm của dữ liệu
Trong mô hình mới về dinh dưỡng vật nuôi, sức khỏe thú y và sản xuất chăn nuôi, dữ liệu là đơn vị tiền tệ mới. Các công ty thu thập, giám sát, lập bản đồ, trực quan hóa, phân tích và diễn giải dữ liệu của họ sẽ có khả năng cạnh tranh và bền vững nhất. Các công cụ mới hiện có cho ngành công nghiệp gia cầm mang đến cơ hội để đạt được độ chính xác cao hơn. Một trong những nền tảng nổi bật đó là Verax™.
Đầu tiên, mẫu máu được lấy từ gia cầm và phân tích ngay tại chỗ. Kết quả phân tích được thêm vào cơ sở dữ liệu đám mây Verax™ an toàn thông qua một ứng dụng chuyên dụng. Kết quả được so sánh với các tiêu chuẩn và ý nghĩa của kết quả phân tích được cung cấp cho người chăn nuôi, giúp họ đưa ra các quyết định quản lý sáng suốt hơn. Theo thời gian, có thể so sánh với các mùa vụ hoặc đàn gia cầm trước đó, giúp xác định những thay đổi. Việc sử dụng Verax™ đặc biệt hữu ích khi thực hiện các thay đổi mới trong quản lý đàn hoặc chế độ dinh dưỡng, vì dữ liệu có thể được sử dụng để xem những thay đổi đó ảnh hưởng đến sinh lý của gia cầm như thế nào.
Điều làm nên giá trị của Verax™ chính là phương pháp thu thập, ghi chú và lưu trữ dữ liệu một cách có hệ thống và kỹ lưỡng. Chỉ khi có những ghi chú chi tiết như vậy về từng mẫu vật, những hiểu biết đột phá mới được tìm ra. Mức độ chi tiết trong Verax™ cho phép liên kết một số dấu ấn sinh học nhất định với kết quả sức khỏe thú y. Bất kỳ kiểu hình có giá trị cao nào cũng có thể được đưa vào máy học để tạo ra các thuật toán cho các công cụ chẩn đoán và dự đoán.
Verax™ được truy cập thông qua giao diện ứng dụng thân thiện với người dùng và an toàn trên thiết bị di động. Tính nhất quán trong việc thu thập nhiều dấu ấn sinh học trong máu và các quan sát thú y từ mọi con vật, chuồng trại, trang trại và khu phức hợp, cho phép máy học cảnh báo người dùng Verax™ về các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng phát triển.
Verax™ là một phần của nền tảng chăn nuôi chính xác toàn diện hơn. Các chỉ dấu sinh học trong máu chỉ là một nguồn dữ liệu đầu vào, nhưng dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều loại ma trận sinh học khác nhau bao gồm nước bọt, chất chứa trong đường tiêu hóa và phân, lượng thức ăn và nước uống tiêu thụ, và di truyền.
Sử dụng chỉ số sinh học trong máu để điều chỉnh công thức thức ăn
Mặc dù nồng độ Canxi (Ca) được điều chỉnh bởi hormone, nhưng Ca và Photpho (P) trong máu vẫn phản ứng với lượng Ca và P trong khẩu phần ăn. Hormone tuyến cận giáp, calcitonin và Vitamin D sẽ điều chỉnh nồng độ Ca trong máu ở một mức độ nào đó, nhưng không hoàn toàn.
Điều thú vị là, trong khi P trong khẩu phần ăn có ảnh hưởng đến P trong máu, thì Ca trong khẩu phần ăn lại có khả năng ảnh hưởng đến cả Ca và P. Cụ thể, việc cho ăn quá nhiều Ca trong khẩu phần ăn có tác dụng ức chế P trong máu và ngược lại. Mặc dù Ca và P trong khẩu phần ăn có ảnh hưởng đến Ca và P trong máu, nhưng độ pH của máu và cân bằng axit/bazơ có thể quan trọng hơn để tối ưu hóa nồng độ Ca và P trong máu. Ví dụ, tỷ lệ Ca trong máu hoạt động chuyển hóa và có thể góp phần vào quá trình khoáng hóa xương thường vào khoảng 47 – 48% ở gà thịt. Tuy nhiên, tỷ lệ này có thể giảm 2 – 4% cho mỗi lần tăng 0,1 đơn vị pH máu. Những tương tác này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc theo dõi các chỉ số sinh học ngoài nồng độ Ca và P trong máu khi cố gắng tối ưu hóa tình trạng dinh dưỡng và sức khỏe của gia cầm.
Verax™ sử dụng học máy có giám sát để tạo ra các mô hình phân loại và hồi quy. Hiện tại, cơ sở dữ liệu có hàng chục nghìn điểm dữ liệu, được thu thập từ gà thịt thương phẩm có tỷ lệ mắc bệnh cầu trùng tự nhiên. Để tạo mô hình, tập dữ liệu được chia thành hai phần; 60% được sử dụng để huấn luyện và 40% được sử dụng để kiểm chứng. Tất cả các con gà mắc bệnh cầu trùng đều được xác định và một hồ sơ dấu ấn sinh học được tạo ra để dự đoán kiểu hình đó. Sau đó, mô hình được kiểm chứng trên tập con gà còn lại. Theo thời gian và với nhiều dữ liệu hơn, đặc biệt là từ những con gà mắc bệnh cầu trùng, độ chính xác của mô hình tăng lên và cho phép xác định các loài Eimeira cụ thể.
Nguyên tắc này đã được áp dụng trong thực tế tại một trang trại ở Mỹ. Mẫu máu được lấy từ gia cầm tại bốn trang trại khác nhau vào ngày thứ 14. Kết quả phân tích máu được sử dụng để dự đoán rằng hai trong số các trang trại sẽ bị bùng phát bệnh cầu trùng sau đó và hai trang trại còn lại thì không. Chuyến thăm thứ hai đến các trang trại vào ngày thứ 28 đã xác nhận các dự đoán này.
Mặc dù mô hình chưa chính xác 100%, nhưng nó có mối liên hệ rất chặt chẽ với hiệu suất thống kê xuất sắc về tỷ lệ dương tính giả và âm tính giả đối với khả năng dự báo của mô hình.
Kết luận
Tầm quan trọng của dữ liệu là không thể phủ nhận. Khoa học dữ liệu sẽ tiếp tục mở ra những cơ hội mới cho các nhà sản xuất gia cầm nếu có cách tiếp cận có hệ thống hơn đối với việc xử lý, thu thập và phân tích dữ liệu.
Các công nghệ và công cụ mới cho phép dinh dưỡng chính xác hơn bao giờ hết. Việc tối ưu hóa dinh dưỡng trở nên dễ dàng hơn nhờ việc giám sát được cải thiện và vòng phản hồi ngắn hơn.
Bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, các chuyên gia dinh dưỡng có thể khai thác tốt hơn hiệu suất của gia cầm. Các công cụ mới như mô hình ngôn ngữ lớn giúp việc tiếp nhận các nguồn dữ liệu phi cấu trúc dễ dàng hơn nhiều, nhưng dữ liệu phải có thể truy cập được ngay từ đầu.
Đăng Khôi
(Theo Feedand Additive)
