据英国《自然·可持续性》杂志8日发表的一篇论文报告，美国正在尝试让人工智能（AI）“监管”畜牧业，由斯坦福大学团队研发的机器学习应用，可以比人工调查更高效地发现集中型畜牧设施。这款应用现已在北卡罗莱纳州额外发现了589座此类设施，其将有助人们追踪食品行业的环保违规情况。
集中型动物养殖场约占美国牲畜总产量的40％，每年产生的废料达3．35亿吨左右。据估计，美国60％的集中型动物养殖场是未注册的，并且不具备适当的废料处理许可。其可能产生深远问题，包括会对食品安全和土壤水质造成严重影响。然而，美国政府机构当前缺少有关集中型动物养殖场数量、规模或位置的准确数据。
鉴于此，斯坦福大学研究团队此次开发了一种机器学习应用，让人工智能去“监管”畜牧设施。结果显示，这款应用可以比人工调查更加快速、高效地发现并鉴别集中型畜牧设施。研究团队将所获得的结果与人工调查进行了比较，借此还额外发现了将近600个家禽类集中型动物养殖场，较之前的人工调查结果增加了15％。
研究人员认为，这种方法可以发现无许可的养殖场，或是对环境构成一定风险的养殖场，有助对其环保合规情况进行监测。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
