此文章是基于Hamed Ahmadi博士的报告总结（Nov. 2021）。注意其主要从宏观上进了介绍，没有具体对技术介绍。
其讲了三个部分，首先介绍人工智能（AI），再介绍了一些AI用于的动物领域的例子，最后进行了AI在动物领域应用的展望。

1 介绍AI

农场数据应用工作的一个流程：

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农场内的实际数据与试验设计数据的区别：

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数据使用的问题：

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AI的定义：

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AI的实际作用是：

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AI与机器学习，深度学习的关系：

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AI可以识别图像，并且其可以在三个水平工作：

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AI与传统建模的区别（个人认为也是AI的缺点，是一个黑匣子，尽管人们对其有了一些解释）：

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在动物领域需要使用到的计算：

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AI在动物领域起到的帮助作用：

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AI的优点：

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2 AI在动物领域已经和潜在的应用

动物实验中的问题：

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AI的解决方法：

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AI可以应用于动物领域的多个方面：

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实例1：设计试验

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11 至 17 日龄饲喂可消化蛋白质和关键氨基酸各不相同的日粮的肉鸡性能的响应面和神经网络模型

实例2 AI与饲喂量估计

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人工神经网络和支持向量机在猪配合饲料代谢能预测中的应用

实例3 AI 与能量

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预测家禽用玉米能量含量的高斯过程回归模型

实例4：AI根据基因预测增重（非常好的点）

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A neural network model to describe weight gain of sheep from genes polymorphism, birth weight and birth type

实例5 AI与图像分析

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3 AI在动物领域的展望

目前已经有一些专门期刊在报道AI研究：

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其未来的方向：

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目前的3R原则为：

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可以使用AI进行模拟（个人认为肯定不能完全取代，动物遗传分析中会有模型分析，但是均需要在实际数据中验证）：

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总结

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我们国内的AI发展也非常快速，但更多的是应用在自动驾驶和语音识别等方向。动物上也开始在应用，但是还只是少数应用机器学习，没有充分发挥AI的真正潜力，期待更多的计算机行业的人与动物领域的人进行思想碰撞。（PS：自己也快变成码农了，经常需要写和调试代码）