Verimlilikten Sürdürülebilirliğe: Hayvan beslemede büyük veri ve AI

Hayvan beslemede verimlilikten sürdürülebilirliğe uzanan dönüşüm, büyük veri ve yapay zekâ destekli sistemlerle hız kazanıyor. Ham madde değişkenliği, iklim kaynaklı stres faktörleri, hayvan sağlığı riskleri ve daralan kâr marjları karşısında, yem formülasyonları artık sabit reçetelerle değil; gerçek zamanlı veriler, öngörücü modeller ve bütünleşik analizlerle yönetiliyor. Büyük veri altyapıları; formülasyon, yem işleme, hayvan performansı ve çevresel göstergeleri bir araya getirirken, yapay zekâ bu karmaşık veri setlerini anlamlandırarak ilişkileri görünür kılıyor, öngörü üretmeye ve daha isabetli, zamanında kararlar alınmasına olanak tanıyor.

Hazırlayan: Derya Gülsoy Yıldız
Hayvan besleme sektörü, geleneksel yöntemlerin ötesine geçerek teknoloji odaklı bir devrimin eşiğinde duruyor. Uzun yıllar boyunca sabit formülasyonlar, ortalama besin değerleri ve geçmiş performans verilerine dayanan hayvan besleme stratejileri, bugün yerini veri odaklı, öngörücü ve dinamik karar sistemlerine bırakıyor. Temel yem bileşenlerinin temininde ve fiyatlarında yaşanan belirsizlikler, iklim kaynaklı stres faktörleri, hayvan sağlığı ile ilgili artan riskler, sürdürülebilirlik baskısı ve nihayetinde daralan kâr marjları, veri ve yapay zekâ temelli çözümlere yönelik talebin başlıca tetikleyicileri arasında yer alıyor.

BÜYÜK VERİ VE HAYVAN BESLEME SEKTÖRÜ
Büyük veri kavramı, yalnızca yüksek hacimli veriyi değil; farklı kaynaklardan, farklı hızlarda ve farklı formatlarda üretilen verilerin birlikte anlamlandırılmasını ifade ediyor. Hayvan besleme sektöründe bu durum, tarladan yem fabrikasına, çiftlikten işleme tesisine kadar uzanan karmaşık bir veri ekosistemi anlamına geliyor. Bu veri ekosisteminin iyi yönetilmesi ise risk yönetimi ve sürdürülebilir büyüme için kritik avantajlar sunabiliyor.

dsm-firmenich Animal Nutrition & Health Hassas Hizmetler Müdürü Luis Valenzuela, büyük verinin önemini ve hayvan besleme sektöründeki rolünü şöyle anlatıyor: “Son on yılda hayvan besleme sektörü önemli bir değişim sürecine girdi. Eskiden sabit rasyonlara, değişmeyen besin madde değerlerine ve geçmiş performans sonuçlarına dayanan bu sektör, artık daha öngörülebilir ve veri temelli bir yaklaşıma doğru evriliyor. Hayvansal üretim zincirinin tamamında veri miktarının hızla artması, değer yaratmak, riskleri azaltmak ve sürdürülebilir büyümeyi desteklemek için büyük verinin etkin şekilde yönetilmesini zorunlu hale getiriyor.”

“Hayvan beslemesinde büyük veri artık bir lüks değil, bir gerekliliktir” diyen Dairy Data Warehouse (DDW) İçgörü Başkanı Armin Pearn, büyük verinin sektörde günlük hayatı nasıl şekillendirdiğine odaklanıyor. Pearn, şunları aktarıyor: “Büyük veri, danışmanlara sürü hakkında doğru ve güncel bilgiler sunarak onların çiftlikte hem verimliliği hem de sürdürülebilirliği artıracak daha hızlı ve daha doğru kararlar almalarını sağlıyor. Büyük verinin hayvan beslemesi ve yemlemede günlük hayatı nasıl şekillendirdiğine dair şu örnekleri paylaşabilirim: Örneğin, bireysel inek verilerini, TMR (toplam karma rasyon) bilgileriyle bir araya getirerek rasyon hazırlama çalışmalarında kullanabiliriz. Sürü envanteri, hayvan grupları ve üretim ile ilgili verileri yem karma vagonlarıyla doğrudan entegre ederek, yem miktarlarının otomatik olarak ayarlanmasını sağlayabiliriz. İnek bazında süt verimi ve besleme verimliliği göstergeleri sunarak, besleme uzmanlarının süt üretimi ile maliyet arasındaki dengeyi ince rasyon ayarlamalarıyla optimize etmesine yardımcı olabiliriz. Danışmanların önemli iyileştirme alanlarını belirleyebilmesi ve çiftliğe hedefli besleme stratejileriyle destek olabilmesi için, her bir ineğin doğurganlık performansı ve sağlığı ile ilgili verileri sağlayabiliriz. DDW, bu veri akışlarını birbirine bağlayarak ve standartlaştırarak, yemleme alanındaki bilgileri ölçülebilir performans artışlarına dönüştürüyor.”

Datacor Formülasyon Ürün Pazarlama Direktörü Ian Mealey ise büyük verinin verimlilik üzerindeki etkisine değiniyor ve şunları dile getiriyor: “Kaliteli veri, hayvansal üretim sektörünün başarısı için her zaman temel bir unsur olmuştur. Ancak günümüzde hayvancılık, geçmişe kıyasla çok daha dar kâr marjları ve çok daha karmaşık bir yapı içinde faaliyet gösteriyor. Bu durum; dalgalı ham madde piyasaları, sürekli değişen mevzuatlar, sürdürülebilirlik hedefleri, hayvan sağlığına yönelik beklentiler ve hassas beslemeye yönelik artan talep arasında denge kurmaya çalışan yem üreticilerini doğrudan etkiliyor. Rekabetçi ve verimli kalabilmek için artık kararların tek başına ya da sınırlı bilgiye dayanarak alınması mümkün değil. “Büyük veri”, daha güçlü veri toplama, doğrulama ve analiz sayesinde verimliliği ve üretkenliği artırma fırsatı sunuyor.”

Bütün bu yaklaşımlar, büyük veriyi yalnızca bir bilgi yığını olarak değil, doğru yönetildiğinde sektöre değer kazandıran stratejik bir kaynak olarak konumlandırıyor.

HANGİ VERİLER, HANGİ SONUÇLAR?
Hayvansal üretim sistemleri çok sayıda değişken ve veri içermektedir. Bu verileri toplamak, günümüz koşullarında artık bir seçenek değil, rekabetçi kalabilmenin ön koşulu haline gelmiştir. Formülasyon ve ham madde verileri, yem işleme parametreleri, hayvan sağlığı ve performans göstergeleri, iklim ve çevresel koşullar, ekonomik göstergeler ve sürdürülebilirlik metrikleri gibi birçok farklı veri, bu ekosistemin parçalarıdır.

Ian Mealey, bu çok katmanlı veri yapısını ve birbiriyle ilişkisini şöyle özetliyor: “Ham madde tedariki ve yem katkı maddesi seçiminden rasyon hazırlamaya, yem üretim süreçlerinden çiftlikteki performansa kadar değer zincirinin her aşaması, alınan kararları ve elde edilen sonuçları etkileyen veriler üretir. Ham maddelerdeki değişkenlik, besin maddelerinin kullanılabilirliğini ve ham maddenin gerçek değerini belirlerken; üretim ve işleme koşulları, pelet kalitesini ve besin maddelerinin bütünlüğünü etkiler. Besleme stratejileri ise bağırsak sağlığını, yemden yararlanmayı ve emisyonları doğrudan etkiler. Bu veri akışları birbirinden kopuk kaldığında, önemli fırsatlar kaçırılır ve riskler artar.”

Ancak bu kadar çok verinin olduğu bir ortamda, farklı süreçler arasında veri entegrasyonu sağlamak ve mevcut veri akışını bütünlük içinde birlikte değerlendirebilmek, en önemli konulardan biri. Luis Valenzuela, bunu şu cümlelerle açıklıyor: “Günümüzde hayvancılık sektörü giderek artan bir karmaşıklık altında faaliyet gösteriyor. Yem ham maddelerinin kalitesi daha değişken hale gelirken, hastalık baskısı sürekli olarak değişiyor; sıcaklık stresi gibi iklim kaynaklı zorlayıcı faktörler ise giderek artıyor. Buna ek olarak, üreticiler daha sıkı sürdürülebilirlik ve mevzuat beklentilerini karşılarken, aynı zamanda yemden yararlanmayı artırma baskısıyla karşı karşıya kalıyor. Sistemin yalnızca belirli noktalarından toplanan veriler, sınırlı fayda sağlar. Asıl fırsat, süreçler boyunca üretilen verilerin birbiriyle entegre edilmesinde yatıyor.”

Peki farklı süreçlerdeki verileri entegre etmek ve bir bütünlük içinde yorumlamak neden önemlidir? Ne gibi kazanımlar sağlar? Mealey, bu kazanımlar hakkında şunları dile getiriyor: “Bu süreçler boyunca toplanan verilerin bir araya getirilmesi ve birbirine bağlanması, formülasyonla ilgili alınan kararların sahadaki gerçek performansa nasıl yansıdığını net bir şekilde görmeye olanak tanır. Örneğin, ham maddelerin geçmiş kalite eğilimlerinin anlaşılması, besleme uzmanlarının sonradan müdahale etmek yerine formülasyonları önceden ayarlamasına imkân tanır. Formülasyon verilerinin üretim ve hayvan performansı verileriyle ilişkilendirilmesi, yemden yararlanma, sağlık sonuçları ve maliyet kontrolü konusunda daha doğru değerlendirmeler yapılmasını sağlar. Büyük veri aynı zamanda tutarlılığı ve güveni destekler. Verilerin merkezi bir sistemde yönetilmesi ve doğrulanması sayesinde, kurumların elektronik tablolara ve gayri resmi kaynaklardan elde edilen bilgilere bağımlılığı azalır. Bu da besleme uzmanları, operasyon ekipleri, satın alma birimleri ve yönetim arasında ortak bir çalışma zemini oluşturur. Sonuç olarak, kanıtlanmış prensiplere dayalı kapsamlı veri yönetimi ve analizi sayesinde sektör, sabit formülasyon anlayışından uzaklaşarak kârlılığı, hayvan refahını ve sürdürülebilirliği geliştiren, esnek ve içgörüye dayalı besleme stratejilerine geçiş yapabilir.”

Valenzuela da bütünsel bakış açısına dikkat çekiyor: “Bitkisel üretimden yem ham maddesi tedarikine, formülasyondan yem üretim süreçlerine, hayvan sağlığından çiftlik performansına ve çevresel göstergelere kadar farklı kaynaklardan gelen verilerin bir araya getirilmesi, besleme uzmanları ve üreticilere, üretim sistemini bütüncül bir bakış açısıyla değerlendirme imkânı sunar. Bu entegre yaklaşım, risklerin daha erken fark edilmesini, daha hedefli besleme müdahaleleri yapılmasını ve daha sağlıklı ekonomik kararların alınmasını sağlar. Bu çerçevede veri, daha hızlı, daha akıllı ve daha güvenli karar almayı destekleyen stratejik bir değere dönüşür.”

VERİLER NASIL DEĞERLENDİRİLMELİ VE YORUMLANMALI?
Veri toplamanın tek başına yeterli olmadığını; büyük verinin, parçalı verileri bir araya getirerek anlamlı hale getirme kapasitesiyle değer kazandığını biliyoruz. Peki ama doğru, tutarlı, güncel ve karşılaştırılabilir verileri nasıl toplayabiliriz? Ve büyük verinin karar destek yerine, karar karmaşası yaratmamasını nasıl sağlarız? Kısaca verileri anlamlandırmak, analiz etmek ve karar süreçlerine entegre etmek için elimizde ne gibi çözümler var?

İşte bu noktada, yapay zekâ ve makine öğrenimi gibi insan uzmanlığını tamamlayan güçlü araçlar devreye giriyor. dsm-firmenich Hayvan Besleme ve Sağlığı’nda, bu entegre yaklaşım, Hassas Hizmetler aracılığıyla mümkün kılınıyor. Luis Valenzuela, dsm-firmenich’in bu alandaki çözümlerini şöyle anlatıyor: “Hassas Hizmetler; Verax™, Sustell™, Farmtell™ ve diğer analitik platformlar gibi dijital çözümleri bir araya getirerek, üreticilerin karmaşık veri setlerini pratik ve katma değer yaratan kararlara dönüştürmesine yardımcı olur. Küresel altyapımız; yem fabrikaları, çiftlikler, laboratuvar analizleri, üretim kayıtları ve dış veri kaynakları dâhil olmak üzere çok sayıda kaynaktan gelen verileri tek bir çatı altında toplar. Bu veriler, gelişmiş analitik yöntemler, makine öğrenimi ve öngörücü modelleme teknikleri kullanılarak, yapay zekâ destekli karar mekanizmalarına dönüştürülür. Bu araçlar yalnızca geçmiş performansa odaklanmak yerine, riskleri önceden tahmin etmeye, etkileri ölçmeye ve proaktif aksiyonları yönlendirmeye yardımcı olur. Örneğin Verax™, kanatlı üretimine odaklanarak sağlık, besleme ve performans verilerini bir araya getirir; ortaya çıkabilecek sorunları erken aşamada tespit etmeyi ve müdahaleleri optimize etmeyi sağlar. Farmtell™ ise süt ve besi sistemlerine yönelik olarak geliştirilmiş olup, çiftlik düzeyindeki verileri entegre ederek ruminant yetiştiricilerinin verimliliğini, dayanıklılığını ve üretkenliğini artırmasına destek olur. Sustell™ ise bitkisel üretimden işleme tesislerine kadar tüm değer zincirini ve farklı türleri kapsayarak, güçlü yaşam döngüsü değerlendirmesi (LCA) analizleri sunar. Buna paralel olarak, mikotoksin risk yönetimine yönelik analitik çözümler, öngörücü modeller sayesinde bitkisel üretimde ve yemlerde olası bulaşma riskleri konusunda erken uyarı sağlar; farkındalık oluşturarak zamanında önlem alınmasına imkân tanır. Tüm bu çözümlerin ortak noktası, veri miktarı değil; veriyi, ölçülebilir ticari sonuçlar sağlayan doğru kararlara dönüştürebilme yeteneğidir.”

Merkezi Hollanda’da bulunan Dairy Data Warehouse (DDW), 12 yılı aşkın süredir küresel süt sığırcılığı sektörüne yönelik olarak hizmet veriyor ve çiftlikteki verilerin tüm potansiyelini ortaya çıkarmaya yardımcı oluyor. Pearn, DDW’nin sunduğu çözümleri şöyle anlatıyor: “Karmaşık süt sığırcılığı verilerini, daha sürdürülebilir ve kârlı üretimi destekleyen, uygulanabilir içgörülere dönüştürüyoruz. Sürü yönetim sistemleri ve çiftlikte kullanılan yazılımlarla doğrudan bağlantı kurarak, her gün milyonlarca veri noktasını işliyor; bu verileri standartlaştırılmış, tutarlı ve yüksek kaliteli bir veri seti haline getiriyoruz. Bu sayede besleme, genetik, hayvan sağlığı veya inek izleme alanlarında çalışan süt sığırcılığı profesyonelleri, sahip oldukları tüm sürüler için doğru ve karşılaştırılabilir bilgilerle çalışabiliyor. Uygulamada, örneğin bir danışman, farklı yazılım sistemleri kullanan 20’den fazla sürüyle çalışıyorsa, DDW tüm bu verileri bulut ortamında toplayarak, temizleyerek ve uyumlu hale getirerek süreci sadeleştiriyor. Sonuçta veriler, danışmanın kendi kullandığı araçlara kesintisiz şekilde aktarılıyor ve çiftlikte daha hızlı, daha doğru ve daha akıllı kararlar alınmasını mümkün kılıyor.”

Datacor’un veri altyapısını ve verileri kullanılabilir içgörülere dönüştürme sürecini de Ian Mealey aktarıyor: “Datacor’da veri altyapımız, karmaşık ve yüksek hacimli verileri, pratik ve kullanılabilir içgörülere dönüştürmek üzere tasarlanmıştır. Ara® Formulation, Brill® Formulation ve New Century gibi formülasyon platformlarımız, yem formülasyon operasyonları için merkezi bir zekâ katmanı görevi görür. Ara, büyük ölçekli formülasyon verilerini yönetmek üzere geliştirilmiş, amiral gemisi platformumuzdur. Ham madde kütüphanelerini, besin matrislerini, kısıtları, maliyetleri, mevzuat kurallarını ve geçmiş formülasyonları tek ve yapılandırılmış bir ortamda bir araya getirir. Bu yapı, besleme uzmanlarının güvenilir bir veri kaynağı üzerinden çalışmasını sağlarken, kurumsal düzeyde şeffaflık ve kontrol sunar ve aynı zamanda yerel koşulları da yansıtır. Gelişmiş optimizasyon yöntemleri sayesinde binlerce olası formülasyon aynı anda değerlendirilir ve maliyet, performans ve kısıtlar arasında en iyi dengeyi sağlayan çözümler belirlenir. Güçlü analiz araçları, besleme uzmanlarının normalde fark edilmesi zor olan eğilimleri ve fırsatları ortaya çıkarmasına yardımcı olur. Böylece daha sağlıklı ve daha güvenli kararlar alınmasını mümkün kılar.”

BÜYÜK VERİ VE YAPAY ZEKÂ İLE HASSAS BESLEME VE SÜRDÜRÜLEBİLİRLİK
Hassas besleme ve sürdürülebilirlik, hayvan besleme sektörünün en kritik gündem başlıkları arasında yer alıyor. Geleneksel besleme yaklaşımlarının aksine hassas besleme, hayvanları sürü ortalamalarına göre değil; yaş, verim düzeyi, fizyolojik durum, sağlık ve çevresel koşullar gibi değişkenlere bağlı bireysel ihtiyaçları doğrultusunda beslemeyi hedefliyor. Bu yaklaşımın temelinde ise doğru, sürekli ve anlamlı veriye dayalı karar alma süreci bulunuyor.

Gerçek zamanlı veri olmadan hassas besleme uygulamalarının etkin şekilde hayata geçirilmesi mümkün değil. Sensörler, otomatik izleme sistemleri ve dijital kayıtlar aracılığıyla toplanan büyük veri setleri; yapay zekâ ve gelişmiş analiz araçlarıyla işlendiğinde, rasyonların dinamik olarak optimize edilmesini, besin madde kullanım etkinliğinin artırılmasını ve performans kayıplarının önlenmesini sağlıyor.

Sürdürülebilirlik ise hassas besleme yaklaşımını da içine alan daha geniş bir çerçeve sunuyor. Doğru besleme stratejileri sayesinde yemden yararlanma oranı yükselirken, atık besin maddeleri, emisyonlar ve çevresel ayak izi azaltılabiliyor. Bu da hem üretim verimliliğinin artırılmasına hem de hayvansal üretimin çevresel etkilerinin sınırlandırılmasına katkı sağlıyor. Büyük veri ve yapay zekâ destekli hassas besleme uygulamaları, performans artışı ile çevresel sürdürülebilirlik arasındaki dengeyi kurmada giderek daha belirleyici bir rol üstleniyor.

“Büyük veri ve yapay zekâ, hassas beslemeyi yeniden tanımlıyor” diyor dsm-firmenich’ten Luis Valenzuela ve bunu şöyle açıklıyor: “Besleme stratejileri, ortalama varsayımlara güvenmek yerine, giderek gerçek üretim koşullarına uyarlanabilir hale geliyor. Bu sayede koksidiyozis gibi hastalık baskıları, sıcaklık stresi gibi çevresel zorlayıcı faktörler, antimikrobiyal direnç baskısı ve yem maliyetlerindeki dalgalanmalar gibi ekonomik kısıtlar dikkate alınabilir. Bu değişim, sürdürülebilirlik açısından da çok önemlidir. Sürdürülebilirlik çiftlikte başlar. Hayvanların yemi etkili bir şekilde dönüştürdüğü ve performans potansiyellerine ulaştığı yüksek verimli üretim sistemleri, doğası gereği ürün birimi başına daha düşük çevresel ayak izine sahiptir. Verimlilik optimize edildiğinde, çevresel etkiler de önemli ölçüde azaltılabilir.”

Valenzuela, açıklamasını dsm-firmenich’in yaşam döngüsü değerlendirme (LCA) platformu olan Sustell™ üzerinden örneklendiriyor ve şunları vurguluyor: “Veriler, bu hedeflere ulaşmada merkezi bir role sahiptir. Sustell™ gibi çözümler sayesinde üreticiler, sadece karbon emisyonlarıyla sınırlı kalmadan, 19 standartlaştırılmış çevresel etki kategorisi üzerinden kendi çevresel ayak izlerini değerlendirebilir. Kapsam 3 emisyonlarının; satın alınan hayvanlar, rasyonlar, çiftlik faaliyetleri ve kaynak kullanımıyla ilişkilendirilerek hesaplanması, üreticilere şeffaflık ve bağımsızlık kazandırıyor. Bu yaklaşım, güvenilir sürdürülebilirlik raporlamasını mümkün kılıyor, CSRD gibi düzenleyici çerçevelere uyumu destekliyor ve ürünlerin farklılaşmasını sağlayarak yeni değer yaratma fırsatları sunuyor.”

DDW’de besleme, genetik, izleme ve danışmanlık hizmetleri alanlarında önde gelen şirketlerle çalışarak danışmanlarına doğru ve güncel sürü bilgileri sağladıklarını belirten Armin Pearn, büyük veri ve yapay zekanın verimlilik ve sürdürülebilir üzerindeki etkisine odaklanıyor. Pearn, şunları söylüyor: “Çiftçiler, on yıllardır çiftlik verilerini toplayarak danışmanlarıyla birlikte stratejik ve veriye dayalı kararlar alabiliyor; aynı zamanda planlı görevler ve yapılacaklar listeleri üzerinden operasyonel uygulamaları yönetebiliyorlar. Standart eşik değerlere veya benzer düşüncelere sahip çiftçi meslektaşlarının verilerine göre basit bir karşılaştırma yaparak, iyileştirilmesi gereken kilit alanları belirleyebiliyorlar. Günümüzde, DDW ve çiftlik verilerinin işlenmesi konusunda uzmanlaşmış diğer şirketler sayesinde çok büyük miktarda veri, bulut ortamına aktarılıyor ve depolanıyor. Bu da büyük veri setlerinin oluşturulmasını mümkün kılıyor. Oluşturulan bu büyük veri setleri, yapay zekâ modellerinin eğitilmesinde kullanılıyor. Binlerce süt sığırcılığı işletmesinden ve yüz binlerce hayvandan elde edilen büyük verilerle eğitilen yapay zekâ, çiftliklere ve hayvanlara ait bireysel veri setlerindeki anormallikleri tespit etme konusunda benzersiz bir yeteneğe sahip. Bu sayede gelecekteki süt üretimi, sürü mevcudundaki değişim, gebe kalma olasılığı, yem dönüşüm oranı, hastalık olayları veya sıcaklık stresi kaynaklı kayıplar, benzeri görülmemiş bir doğrulukla tahmin edilebiliyor. Mevcut üretim yaklaşımı devam ettiği takdirde çiftliği nelerin beklediğinin yüksek bir doğrulukla öngörülebilmesi, kârlılığı ve çevresel ayak izini optimize etmek amacıyla çiftlik stratejisinde zamanında değişiklikler yapılmasını sağlıyor. Örneğin, bir süt sığırcılığı çiftliğinde geleceğe yönelik sürü mevcudu tahminleri sayesinde, belirli bir ayda kaç adet damızlık düve gebeliğine ihtiyaç duyulduğu net şekilde belirlenebilir. Böylece kalan açık inekler etçi sperma ile tohumlanarak düve yetiştirme maliyetleri azaltılabilir, buzağı satışlarından elde edilen gelir artırılabilir ve aynı zamanda işletmenin çevresel ayak izi önemli ölçüde düşürülebilir.”

Büyük veri ve yapay zekanın hassas besleme ve sürdürülebilirlikte anlamlı ilerleme sağlamak için temel öneme sahip olduğunu vurgulayan Datacor’dan Ian Mealey ise konuyla ilgili şunları aktarıyor: “Hassas besleme, yalnızca hayvanların besin gereksinimlerini anlamakla kalmayıp, aynı zamanda hayvanların yemlere, çevre koşullarına ve yönetim uygulamalarına nasıl yanıt verdiğini de doğru şekilde değerlendirmeye dayanır. Yem formülasyonunu etkileyen veriler (örneğin ham madde kalitesi, piyasa koşulları, üretim verileri ve geçmiş besleme sonuçları) artık her zamankinden daha verimli bir şekilde toplanıp analiz edilebilmektedir. Bu verilerin kalitesini sağlamak ve uygun analiz yöntemlerini uygulamak kritik öneme sahiptir. Bunlar, en son besleme araştırmaları ve genetik gelişmelerle birleştirildiğinde, daha hassas ve tutarlı sonuçlar elde etme imkânı sunar. Besin arzını hayvanların gerçek ihtiyaçlarına daha yakın bir şekilde uyarlayarak (örneğin aşırı formülasyonu azaltmak için amino asit gereksinimlerini daha hassas bir şekilde optimize ederek), yem üreticileri yem dönüşümünü iyileştirirken maliyetleri de düşürebilir. Bu kazanımlar, doğru ham madde kullanımı, besin atıklarının azaltılması ve genel çevresel etkinin düşürülmesi yoluyla sürdürülebilirlik hedeflerini de destekler.”

Mealey, bu noktada Datacor’un en son sürümü olan Ara Formulation’a da dikkat çekiyor ve şunu söylüyor: “Ara Formulation, besleme uzmanlarının bu stratejileri güvenle modellemesine olanak tanıyarak, hayvan sağlığı ve performansını korurken ekonomik ve çevresel hedefleri dengeler.”

GELECEĞE BAKIŞ: BÜYÜK VERİ VE AI HAYVANCILIĞI NEREYE TAŞIYACAK?
Büyük veri ve yapay zekâ, hayvancılık sektöründe karar alma süreçlerini köklü biçimde dönüştürmeye başladı. Gelecekte de besleme ve sağlık yönetimi ile üretim planlamasının geçmiş performans verilerine göre değil, gerçek zamanlı analizlere ve öngörücü modellere dayanacağı varsayılıyor. Yapay zekâ destekli sistemler, bireysel hayvan düzeyinde besin ihtiyaçlarını tahmin ederek rasyonların dinamik biçimde ayarlanmasını mümkün kılarken, hastalık risklerinin erken tespitiyle kayıpların önüne geçilmesini sağlayacak. Aynı zamanda yemden yararlanma oranlarının artırılması, kaynak kullanımının optimize edilmesi ve çevresel ayak izinin azaltılması temel hedefler olmaya devam ediyor. Bu dönüşümün hayvancılığı daha verimli, izlenebilir ve sürdürülebilir bir üretim modeline doğru taşıyacağı görüşü yaygın.

DDW’den Armin Pearn, geleceğe dair öngörülerini pratik saha tecrübelerinden hareketle aktarıyor: “Beş büyük yem şirketinden ikisiyle çalışıyoruz. Bu şirketlerin büyüklüğü ve karmaşık iş yapısı nedeniyle, dijital dönüşümü ve değişimi tüm organizasyonlarına yaymaları biraz zaman aldı. Temkinli bir başlangıcın ardından, son birkaç yılda süt sığırcılığına yönelik veri hizmetlerinin yem şirketleri tarafından kullanımı büyük ölçüde arttı. Önümüzdeki dönemde, bu şirketlerin sahip oldukları veri altyapısı ve dijital kültürü kullanarak yapay zekânın gücünden daha fazla yararlanacaklarını öngörüyoruz. Daha fazla çiftlik, dijitalleştirilmiş yem ekipmanları kullandıkça, yapay zekâ modellerimiz sadece belirli bir çiftlik (yani kuru madde içeriği, tüketilen yem miktarı) veya yemleme grubu düzeyinde değil, ileride hayvan düzeyinde de giderek daha fazla bağlam bilgisine sahip olabilecek. Bu, çiftliklerde yemden yararlanmanın ve üretkenliğin optimize edilmesini sağlayacak ve sonuç olarak süt sığırcılığı işletmelerini giderek daha sürdürülebilir hâle getirecektir.”

Ian Mealey, geleceğe dönük beklentilerini şu sözlerle açıklıyor: “En başarılı yem işletmeleri, ileriye dönük planlamaya önem veren ve ham madde satın alma politikalarını yem üretimi ile uyumlu hâle getirenlerdir; böylece kendi koşulları üzerinde daha fazla kontrol sahibi olabilirler. Büyük veri ve yapay zekâ, daha fazla veriyi kapsayan ve bu verilerin anlamı ile taşıdığı potansiyeli daha derinlemesine anlayan analizler sunarak bu hedefe ulaşma kapasitelerini artıracaktır. Bu yaklaşımı benimsemekte zorlananlar için de bu yeni yetenekler, reaktif bir anlayıştan öngörülü ve uyarlanabilir bir disipline geçiş yapma fırsatı sunacaktır.”

Teorik bilgilerle gerçek dünyadaki uygulamalar arasındaki dengeye de değinen Mealey, şöyle devam ediyor: “Formülasyon sürecinin giderek, gerçek performans verilerinden beslenen sürekli optimizasyona doğru ilerlemesi mümkündür. Ancak bu yaklaşım dikkatle ele alınmalıdır. Verilerin doğru analiz edilmesi, en uygun yolun belirlenmesine rehberlik edecektir; çünkü sistemde, ham maddelerden çiftlikte yem kullanım verimliliğine kadar birçok değişken bulunmaktadır. Veri analizinde yeni yaklaşımların kullanılması, şirketlerin gerçek dünyadaki karmaşıklığı ve değişkenliği daha iyi anlamasına ve buna uygun en doğru kararları almasına yardımcı olur. Teorik bilgileri, gerçek dünyadaki uygulamaların pratik yönleri ve sonuçları ile dengelemek önemlidir. Yapay zekâ, alınan kararların sonuçlarından geri bildirim almayı ve önceki kararların başarısı ya da başarısızlığından öğrenmeyi hızlandıracaktır. Sektörde birçok kişi bunu hali hazırda denemekte, ancak gerek karmaşıklık gerekse veri veya zaman eksikliği nedeniyle bu girişimler çoğu zaman subjektif ölçütlere veya sezgilere dayanmaktadır. Büyük veri ve yapay zekâ uygulamaları, bu süreçte önemli bir iyileşme sağlar ve bundan yararlanabilenler için daha iyi sonuçlar elde etme potansiyeli sunar.”

“Gelecekte, büyük veri ve yapay zekâ, hayvan beslemesini formülasyon odaklı bir faaliyetten sürekli bir optimizasyon sürecine dönüştürecektir” diyen Luis Valenzuela ise öngörülerini şu cümlelerle paylaşıyor: “Yem fabrikaları, çiftlikler, genetik ve işleme arasındaki entegrasyon, koşullar değiştikçe besleme stratejilerinin de dinamik olarak gelişmesini sağlayacaktır. Karar alma döngüleri kısalacak, veri destekli önerilere olan güven artacak ve değer zinciri boyunca iş birliği derinleşecektir. Besleme uzmanları ve üreticiler, sorunlara tepki vermekten ziyade onları önceden öngörmeye yönelecek; böylece riskler azalırken yeni verimlilik kazanımları elde edilecektir.”

Son olarak Valenzuela, yapay zekanın insan uzmanlığının yerini almak için değil, onu güçlendirmek için kullanıldığına da dikkat çekerek, şunları ekliyor: “Sonuçta büyük veri ve yapay zekâ, uzmanlığın yerini almakla ilgili değildir. Bunlar onu güçlendirmekle ilgilidir. Bilimsel bilgi, dijital zekâ ve pratik deneyimi birleştirerek, hayvansal üretim sektörü daha dayanıklı, daha verimli ve daha sürdürülebilir sistemler kurabilir ve aynı zamanda üreticilere ve daha geniş gıda zincirine somut değer sağlayabilir. Precision Services olarak bizler, görünmeyeni görünür hâle getirmeye ve görünür olanı değerli hâle getirmeye inanıyoruz.”

Valenzuela gibi Mealey de yapay zekanın güçlendirici yönüne odaklanıyor ve şunları ekliyor: “Yaklaşan dönüşüm artık tartışmasız bir gerçektir. Bu dönüşüm, insan becerilerinin yerini almakla alakalı olmayacak, aksine bu becerileri daha da güçlendirecek. Besleme uzmanlarına daha iyi araçlar, daha derin içgörüler ve verimlilik, sürdürülebilirlik ve uzun vadeli dayanıklılığı destekleyen kararlar alabilmeleri için daha fazla güven sağlayacak. Ayrıca besleme uzmanlarına, ham madde değerlendirmesi gibi katma değer yaratan faaliyetlere daha fazla zaman ayırma imkânı sunacak ve böylece tüm paydaşlar için verimlilik ve kârlılığın daha da artmasını sağlayacaktır.”

HAYVAN BESLEMEDE DİJİTAL DÖNÜŞÜMÜN ÖZETİ
Büyük veri ve yapay zekâ, hayvan yemi formülasyonlarını statik reçetelerden çıkararak, gerçek zamanlı, öngörücü ve uyarlanabilir sistemlere dönüştürüyor. Ham madde değişkenliği, artan sürdürülebilirlik baskısı ve daralan kâr marjları karşısında, veriye dayalı karar alma artık bir seçenek değil, rekabetçi kalmanın temel unsuru haline geliyor. Büyük veri altyapıları ve yapay zekâ destekli analizler; formülasyon doğruluğunu artırırken, yem verimliliğini, hayvan sağlığını ve çevresel performansı birlikte optimize etmeyi mümkün kılıyor. Önümüzdeki dönemde, insan uzmanlığını güçlendiren bu dijital yaklaşımları etkin biçimde benimseyen işletmelerin; daha dirençli, daha şeffaf ve daha sürdürülebilir üretim modelleri geliştirmede öne çıkması bekleniyor.