Egyes vélemények szerint a tejtermelő ágazat jelentős részben felelős az üvegházhatású gázok, különösen a metán kibocsátásáért. A kérődző állatok emésztőrendszerében zajló fermentációs folyamatok során keletkező metán a légkörbe jutva jelentős klímavédelmi problémát okoz. Az elmúlt időszakban számos takarmányozási módszert dolgoztak ki a metánkibocsátás csökkentésére, azonban ezek hatékonysága gyakran változó, és sokszor a helyi adottságoktól függ.

A Massachusetts Institute of Technology (MIT) és az izraeli Metha Artificial Intelligence kutatói olyan mesterséges intelligencia modellt fejlesztettek ki, amely képes előre megjósolni, hogy egy adott takarmány-adalékanyag milyen mértékben képes mérsékelni a tehenek metánkibocsátását. A modell a tehenek bendőmintáit elemzi, és ezek alapján mikrobiális hálózatokat térképez fel. A rendszer azonosítja azokat a mikrobiom biomarkereket, amelyek összefüggésbe hozhatók a metántermelés szintjével. Ennek köszönhetően a gazdálkodók már a takarmányozás bevezetése előtt képet kaphatnak a várható környezeti hatásokról, így jelentős időt, pénzt és erőforrást takaríthatnak meg.

Izraeli terepvizsgálat: sikeres tesztelés a gyakorlatban

A modell hatékonyságát 13 izraeli tejgazdaságban, holsteini tehenek bevonásával vizsgálták. A kísérlet során egy illóolaj-alapú adalékanyagot, az Agolint alkalmazták, amely olyan összetevőket tartalmaz, mint a koriandermag-olaj, eugenol, geraniol és geranil-acetát. Az adalékot 60 napon át adagolták a teheneknek a koncentrátum részeként, míg a kontrollcsoport hagyományos takarmányozásban részesült.

A metánkibocsátást ATEX gázelemzőkkel mérték kéthetes időközönként, legalább hét alkalommal. Az eredmények azt mutatták, hogy a 13 gazdaság közül 11-ben jelentős, 0,1–19% közötti metáncsökkenés volt tapasztalható, az átlagos csökkenés 9,86%-ot ért el. Két helyszínen viszont enyhe, 1,1%-os növekedést regisztráltak, ami valószínűleg a helyi körülményekből adódott.

Pontos AI-előrejelzések: biztos alap a döntéshozatalhoz

A kutatók a mesterséges intelligencia modell pontosságát úgy ellenőrizték, hogy az AI által előre jelzett metánkibocsátás-mérséklést összevetették a ténylegesen mért adatokkal. Minden vizsgált gazdaságban beigazolódott a modell előrejelző képessége, még ott is, ahol csak kis eltérés volt tapasztalható. Ez azt bizonyítja, hogy a mesterséges intelligencia megbízható támogatást nyújt a metáncsökkentési stratégiák kidolgozásában.

Gazdasági és környezeti előnyök: a fenntartható tejtermelés útján

Az AI-alapú modell alkalmazásával a tejtermelők nemcsak környezetbarát módon működhetnek, hanem költséghatékonyabbá is válhatnak. Így kizárólag olyan takarmány-adalékanyagokba fektethetnek, amelyekről előre tudható, hogy valóban hatásosak a metánkibocsátás csökkentésében. Ez különösen fontos a jövő mezőgazdaságában, ahol a fenntarthatóság, a klímavédelem és a piaci versenyképesség egyszerre követelmény.

A kutatás eredményei azt is megmutatják, hogy a mesterséges intelligencia, különösen a precíziós mezőgazdaság területén, kulcsfontosságú szereplő lesz a jövő élelmiszertermelésében. Az adatalapú döntéshozatal, a személyre szabott takarmányozás és a csökkentett környezeti terhelés új lehetőségeket teremtenek a fenntartható agrárium számára.

Forrás: Dairyglobal.net

Indexkép: Pixabay