تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي على نمو وأداء دجاج التسمين و الذبائح

ربح, احمد; الحميداوي, نورا; الاسدي, ماجد

doi:10.36582/ksj.2026.170130.1046

تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي على نمو وأداء دجاج التسمين و الذبائح

نوع المستند : مقال مراجعة

المؤلفون

احمد ربح ¹

نورا الحميداوي ²

ماجد الاسدي ³

¹ الجامعة التقنية الجنوبية -المعهد التقني الشطرة -قسم تقنيات الانتاج الحيواني

² جامعة ذي قار كلية الزراعة قسم الانتاج الحيواني

³ جامعة البصرة كلية الزراعة قسم الإنتاج الحيواني

https://doi.org/10.36582/ksj.2026.170130.1046

المستخلص

يمكن تحسين الكفاءة والإنتاجية في العديد من المجالات، مثل علوم الحيوان، بشكل متزايد بفضل الذكاء الاصطناعي. ونظرًا لإمكانية توليد وتحليل كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي، يتزايد استخدام التقنيات الذكية في أنظمة الزراعة الحديثة، مما يعزز دور الذكاء الاصطناعي في إنتاج الثروة الحيوانية. يُعدّ التعلّم الآلي أحد الأنواع الرئيسية للذكاء الاصطناعي، حيث يمكّن الحاسوب من التعلّم من خلال مجموعة بيانات والتنبؤ بنتائج الاختبارات دون الحاجة إلى برمجته بشكل صريح. ويُعتبر التنبؤ بالنتائج بناءً على بيانات مُدخلة، إحصائيًا، نتاجًا لخوارزمية التعلّم الآلي.

تُظهر أساليب التعلّم الآلي أداءً تنبؤيًا أفضل في إنتاج دجاج التسمين. وقد أظهرت الدراسات إمكانية التنبؤ بنمو دجاج التسمين ووزنه بدقة تتراوح بين 98% و99%. بالإضافة إلى ذلك، كشفت نماذج الشبكات العصبية عن وجود أو عدم وجود الاستسقاء في دجاج التسمين بكفاءة 100%. عند دمج تقنيات الرؤية الآلية في نماذج SVM، بلغت دقة تحديد الدجاج السليم والمصاب بإنفلونزا الطيور 99.5% في الدراسات المنشورة حول SVM (أروولو، 2017). ويمكن الاستنتاج أن التعلم الآلي يُرجّح أن يلعب دورًا أساسيًا في التنبؤ بنمو دجاج التسمين والكشف عن الأمراض.

وبناءً على ذلك، تسعى هذه الدراسة إلى فحص التنبؤات المتعلقة بنمو دجاج التسمين وصحته باستخدام تقنيات التعلم الآلي. ونظرًا لقدرة التعلم الآلي على التعامل بكفاءة مع مجموعات البيانات الضخمة ونمذجة العلاقات غير الخطية بدقة، فإنه يمتلك إمكانات هائلة لتكملة أو استبدال الأساليب التقليدية في أنظمة إنتاج الدواجن المستقبلية.

الكلمات الرئيسية

الذكاء الاصطناعي

كفاءة الإنتاج

التعلم الآلي

دجاج التسمين

وزن الجسم