A vidék több mint földrajzi fogalom
A KÁN plenáris programjának középpontjában idén az agrárium rendszerszintű megközelítése, a precíziós állattenyésztés, az adatalapú gazdálkodás és az ezekhez szükséges szakmai tudás állt.
Gyuricza Csaba szerint a vidék nem pusztán földrajzi fogalom, hanem a termelést, az élelmiszer-előállítást, a munkát, a közösséget és azt a tudást is jelenti, amely az élhető vidéki környezet fenntartásához szükséges. A rendezvény „Agrárium 360°” mottója is azt fejezi ki, hogy a mezőgazdaságot összefüggéseiben, rendszerszinten kell értelmezni. A termelés mellett egyre nagyobb szerepet kapnak az adatok, a digitalizáció, a műszaki tudományok és az automatizáció.
A rektor hangsúlyozta: a klímaváltozás, a piaci környezet változása, az állat- és növényegészségügyi kihívások, valamint az értékláncok átalakulása egyaránt új helyzetek elé állítják az agrárium szereplőit. A gazdálkodás alapvető célja azonban változatlan: eredményesen és versenyképesen termelni.
Bemutatták a Precíziós állattenyésztés című könyvet
A plenáris megnyitó részeként mutatták be a Precíziós állattenyésztés című, 750 oldalas szakkönyvet, amelyet Póti Péter, a MATE egyetemi tanára szerkesztett. A kiadvány 56 szerző munkája, és a precíziós állattenyésztés kialakulásától a jelenlegi technológiákon át a várható fejlődési irányokig tekinti át a területet.
Póti Péter a könyv szerkesztője, a MATE Állattenyésztési Tudományok Intézetének tudományos intézetigazgató-helyettese a könyvbemutatón hangsúlyozta, hogy a precíziós állattenyésztésnek jelenleg sincs mindenki által egységesen elfogadott definíciója. A kötet ezért a fogalom értelmezése mellett az adatalapú tervezéssel, az adatelemzéssel, a mesterséges intelligenciával, az automatizációval és robotizációval, a genomikai eljárásokkal, a képalkotó rendszerekkel, valamint az egyes állatfajokhoz kapcsolódó precíziós megoldásokkal is foglalkozik.
Az adat akkor érték, ha döntés születik belőle
A könyvbemutatót kerekasztal-beszélgetés követte, amelyen Gyuricza Csaba, Póti Péter, Halas Veronika, a MATE egyetemi tanára, Bártfai Zoltán, a MATE egyetemi docense, Alexi Márta, az Óbudai Egyetem egyetemi docense, valamint Lukács Aurél, a MATE egyetemi docense vett részt.
A szakemberek szerint több technológia – az egyedi azonosítás, az állatok nyomon követése, a fejőrobotok, az érzékelők és az adatgyűjtő rendszerek – már a gyakorlat része. A következő lépést az adatok szélesebb körű értelmezése és felhasználása jelenti.
A nagy mennyiségű adat önmagában nem jelent versenyelőnyt. Ahhoz, hogy az adatból információ, majd használható tudás legyen, megfelelő szakmai kérdéseket kell tudni feltenni. Alexi Márta hangsúlyozta: a mesterséges intelligencia sem képes kijavítani a rossz minőségű adatot: megfelelő alapok nélkül a technológia nem helyettesíti a szakmai döntést, rossz minőségű adatokkal pedig a nyelvi rendszerek is rossz választ adnak.
