研究: 飼料工場で使用される機械学習はペレットの品質を最適化できる

Apr 03, 2023

2023 年 1 月 10 日 - 最終更新日 2023 年 1 月 10 日 15:19 GMT

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グエルフ大学を拠点とする著者らは、このようなモデルを飼料工場内で使用して、与えられた飼料バッチのペレット品質指数を予測することができ、ひいては効率的な工場管理のための重要業績評価指標（KPI）となると述べた。およびカナダのTrouw Nutrition。

彼らは、2022年11月版に掲載された論文だと述べています。動物飼料の科学と技術では、多因子データセットに基づいてペレットの耐久性指数を予測するための機械学習回帰モデルの最初の使用について概要を説明します。

ペレット飼料の製造には、飼料の受け入れ、粉砕、配分、混合、調整、ペレット変換、冷却、包装などの一連のプロセスが含まれます。 これらのプロセスでは、金型の仕様、成分の粒径、コンディショニング時間、温度など、いくつかのパラメーターがペレットの品質を決定する上で重要な役割を果たします。

「ペレット飼料は、消化率と飼料消費量を高めて動物の能力を向上させるだけでなく、保管や取り扱いにも便利なため、単胃動物生産システムで広く使用されています。ただし、ペレットの品質は多くの要因によって影響を受ける可能性があります。」

研究者らによると、人工知能（AI）の一分野である機械学習（ML）は、多数の駆動変数や複雑な変数間の相互作用を考慮できる予測ツールとして最適な位置にあるという。

このような ML モデルは、明示的にプログラムされていなくても、データから学習し、予測し、一般化することができる (Samuel、1959) と彼らは指摘しています。

この現在の研究では、ML モデルを使用して、商業飼料工場における飼料配合、製造プロセス、および PDI に関連する環境特有の要因に基づいてペレット耐久性指数 (PDI) を予測しました。

ペレット製造プロセス、飼料配合、環境条件 (屋外温度) を記述する 2,471 件の観察結果からなるデータセットが、2 つの飼料工場ラインから 8 か月間収集されました。

回帰モデルの構築には 16 の特徴が使用され、その出力はペレット飼料のペレット耐久性指数 (PDI) であるとチームは説明しました。

プロジェクトの一環として 12 の回帰アルゴリズムが検査され、分析ツールを使用して各モデルに最も関連性のある機能が特定されました。

著者らによると、ほとんどのアルゴリズムでは、平均屋外温度、ベーカリー副産物の混入、小麦の混入、生産ラインが重要とみなされ、他のすべての機能よりも全体的に重要性が高かったという。

「興味深いことに、おそらく業界の予想とは対照的に、ミキサーに追加される脂肪は、ほとんどの機能に比べて重要ではないことが判明しました。しかし、工場では制御が行われており、ミキサーに追加できる脂肪には上限が設けられています。」ミキサーがこの結果を部分的に説明する可能性があります。」

ペレットの耐久性指数の予測に関連するパフォーマンスの観点から、サポート ベクター回帰という 1 つのモデルが他のすべてのモデルより優れていると彼らは述べています。

研究者らは、飼料配合に関連するいくつかの要因が研究に含まれている一方で、飼料の栄養成分などのその他の要因も入手できないことを強調した。

「飼料の栄養素組成は変動する可能性があり、飼料配合は季節によって変化する可能性があるため、これらの欠落している要素は、飼料配合の詳細と比較してより多くの情報を提供する可能性があります。将来のモデルに機能としてそのような要素を追加すると、PDI 予測パフォーマンスをさらに向上させるのに役立つ可能性があります。」​

著者らは、管理された研究研究では商業飼料工場の環境に存在する多数の相互作用を考慮する能力が限られている可能性があることを認めながらも、ペレットの品質予測という一般的な飼料製造の課題に対処するための ML 手法の潜在的な実用性を自分たちの研究が実証していると信じていると述べた。そして改善。

「飼料工場に ML を適用する最終目標は、飼料原料のコスト、工場のエネルギー使用量、工場の効率、温室効果ガス (GHG) 排出量、下流の動物のパフォーマンスなどのトレードオフ要因を考慮しながら、ペレットの品質を「最適化」することです。将来的には、ML 手法と最適化アルゴリズムを組み合わせることで、飼料工場が持続可能でコスト効率の高いペレット飼料の生産を実現できるようになります。」

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