科技日報北京4月8日電 （記者張夢然）據英國《自然·可持續性》雜志8日發表的一篇論文報告，美國正在嘗試讓人工智能（AI)“監管”畜牧業，由斯坦福大學團隊研發的機器學習應用，可以比人工調查更高效地發現集中型畜牧設施。這款應用現已在北卡羅萊納州額外發現了589座此類設施，其將有助人們追蹤食品行業的環保違規情況。
集中型動物養殖場約佔美國牲畜總產量的40%，每年產生的廢料達3.35億噸左右。據估計，美國60%的集中型動物養殖場是未注冊的，並且不具備適當的廢料處理許可。其可能產生深遠問題，包括會對食品安全和土壤水質造成嚴重影響。然而，美國政府機構當前缺少有關集中型動物養殖場數量、規模或位置的准確數據。
鑒於此，斯坦福大學研究團隊此次開發了一種機器學習應用，讓人工智能去“監管”畜牧設施。結果顯示，這款應用可以比人工調查更加快速、高效地發現並鑒別集中型畜牧設施。研究團隊將所獲得的結果與人工調查進行了比較，借此還額外發現了將近600個家禽類集中型動物養殖場，較之前的人工調查結果增加了15%。
研究人員認為，這種方法可以發現無許可的養殖場，或是對環境構成一定風險的養殖場，有助對其環保合規情況進行監測。
