Намаляването на метановите емисии от преживни животни остава сериозно предизвикателство пред устойчивото млечно производство. Въпреки множеството стратегии, приложени през годините, постигнатите резултати досега са ограничени. Сега на помощ идва изкуственият интелект, който отваря нова възможност – да предвижда ефективността на фуражните добавки още преди те да бъдат приложени в практиката.
Изкуствен интелект в служба на устойчивото животновъдство
Животновъдното производство се основава на ферментационни процеси в търбуха на преживните животни, при които микроорганизми разграждат фуража, за да се получат мляко и месо. Тези процеси обаче отделят и метан – газ с мощен парников ефект, който допринася съществено за климатичните промени.
Учени от изследователски екип в Масачузетс, съвместно с компанията Metha AI от Израел, създават модел, базиран на изкуствен интелект, който предвижда ефекта от фуражни добавки върху количеството отделян метан. Основата на този модел е в дълбокото секвениране на микробиома в търбуха – тоест изучаване на микробното население и съставянето на „микробни мрежи“, чрез които се идентифицират биомаркери, свързани с потенциала за намаляване на метановите емисии.
Изпитване на модела във ферми
Новото проучване тества този AI модел на практика в 13 търговски млечни ферми в Израел, всички с крави от порода Холщайн. Там е приложена растителна фуражна добавка на база етерични масла – съставена от кориандрово масло, евгенол, геранил ацетат и гераниол. Дозировката е била 1 грам на крава дневно в рамките на 60 дни.
Във всяка ферма били подбрани по 20 крави за третиране с добавката и още 20 като контролна група, хранени по обичайната диета. Всички животни са получавали смес от фуражи с приблизително съотношение 32 на 68 между груб фураж и концентрати. Местният персонал във фермите е извършвал прилагането на добавката, смесвайки я с концентрираната част от дажбата.
Как се измерва метанът?
В продължение на три месеца, през равни интервали от по две седмици, са извършени поне седем измервания на чревния метан с помощта на газов анализатор ATEX. Точността на данните е повишена чрез провеждане на изследването при различни климатични и теренни условия – както в сухи, така и в планински райони.
Резултати: намаление почти с 10%
В 11 от 13-те ферми добавката довежда до реално намаление на емисиите, вариращо от 0,1% до 19%, със средна стойност от 9,86%. В две от фермите обаче се наблюдава леко увеличение с 1,1%, което подсказва за влияние на допълнителни фактори – среда, индивидуален микробиом, условия на хранене и др.
Ключовото тук е, че моделът с изкуствен интелект е успял да предскаже ефекта на добавката на всяко място, дори когато ефектът е бил минимален. Това потвърждава неговата надеждност и потенциал за практическо приложение.
Заключения и ползи за фермерите
Получените резултати демонстрират, че използването на AI модели при анализа на чревния микробиом може да се превърне в мощен инструмент за устойчиво млечно производство. Освен че спестява време и ресурси, подходът позволява на фермерите да вземат информирани решения – например дали дадена добавка ще има ефект в тяхната ферма, преди реалното ѝ прилагане.
Изследването отваря вратата към едно по-прецизно земеделие, в което данните от микробиома, съчетани с изкуствен интелект, могат да превърнат борбата с метана от пасивна мярка в активна стратегия.
