WO2025253548A1 - 畜産管理支援方法および畜産管理支援システム - Google Patents

畜産管理支援方法および畜産管理支援システム

Info

Publication number
WO2025253548A1
WO2025253548A1 PCT/JP2024/020547 JP2024020547W WO2025253548A1 WO 2025253548 A1 WO2025253548 A1 WO 2025253548A1 JP 2024020547 W JP2024020547 W JP 2024020547W WO 2025253548 A1 WO2025253548 A1 WO 2025253548A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
feeding
parameters
livestock
management support
livestock management
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
PCT/JP2024/020547
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
恵美 上仲
和馬 迫田
真奈美 伊藤
敦 櫻井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NTT Inc
NTT Inc USA
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
NTT Inc USA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp, NTT Inc USA filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to PCT/JP2024/020547 priority Critical patent/WO2025253548A1/ja
Publication of WO2025253548A1 publication Critical patent/WO2025253548A1/ja
Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry

Definitions

  • This disclosure relates to a livestock management support method and a livestock management support system.
  • Livestock production particularly meat and milk production using ruminant livestock
  • ruminant livestock is known to have a high environmental impact.
  • global demand for protein is expected to increase, so there is a need for increased meat and milk production.
  • low-environmental-impact ruminant livestock rearing techniques are needed.
  • Non-Patent Document 1 Gramssland Management Support System
  • Non-Patent Document 2 which supports the efficient management of grasslands in public ranches and other areas; reducing N2O emissions from manure by improving the amino acid balance in feed
  • Non-Patent Document 3 reducing exhaled methane using physical masks
  • Non-Patent Document 4 realizing low-environmental-impact agriculture through mountain grazing
  • Patent Document 1 agricultural environment assessment systems and agricultural environment assessment devices
  • Non-patent document 4 describes a technology for evaluating the environmental load of an entire dairy farm in terms of nitrogen
  • patent document 1 describes an agriculturally-derived environmental evaluation system, but does not consider proposing optimal management methods based on the evaluation results.
  • the present disclosure has been made in consideration of the above circumstances, and aims to provide a livestock management support method and livestock management support system that help improve production volume while reducing environmental impact.
  • One aspect of the livestock management support method of the present disclosure is a livestock management support method performed by a livestock management support system, which calculates candidate feeding parameters for improving an objective function based on at least a portion of feeding parameters and feeding data obtained for livestock raised based on the feeding parameters, and outputs the candidate feeding parameters.
  • a livestock management system includes an input unit that accepts input of at least a portion of the feeding parameters, feeding data, and an objective function, a calculation unit that calculates candidate feeding parameters for improving the objective function based on at least a portion of the feeding parameters and feeding data obtained for livestock raised based on the feeding parameters, and an output unit that outputs the candidate feeding parameters.
  • This disclosure provides a livestock management support method and livestock management support system that help improve production while reducing environmental impact.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing the material circulation in livestock farming.
  • Figure 2 is a schematic diagram showing material circulation in livestock farming.
  • FIG. 3 is a functional block diagram showing the configuration of the livestock management support system according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing common invariant parameters, individual invariant parameters, variable parameters, and objective function components according to each production type and feeding type.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the livestock management support method according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing the hardware configuration.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of material circulation in livestock farming.
  • the main environmental impacts of ruminant livestock farming include the emission of greenhouse gases (nitrous oxide, N2O , and methane, CH4 ) and the leaching of nitrate nitrogen ( NO3- ) from the soil.
  • the greenhouse gases nitrous oxide ( N2O ) and methane ( CH4 ) are generated during the plant-livestock-soil material cycle.
  • Fertilizers chemical fertilizers and compost
  • Forage crops absorb these nutrients and synthesize organic matter using CO2 absorbed from the atmosphere through photosynthesis as a substrate, which they then use for growth.
  • N2O nitrogen not absorbed by plants
  • microbial nitrification and denitrification or leaches into groundwater as nitrate ( NO3- ).
  • the grown forage crops are then consumed and digested by ruminant livestock.
  • microorganisms in the rumen of ruminants metabolize carbohydrates, producing CH4 , which is then excreted as burps.
  • Undigested matter and waste products are also excreted as manure.
  • the excreted manure is then either composted or dumped into the soil (farms, pastures) or treated as industrial waste.
  • Figure 2 shows a simplified version of the material circulation in Figure 1.
  • materials flow in and out in the form of carry-in, carry-out, fixation, and loss.
  • it is expected that it will be important to (1) reduce the amount of material carried in by cutting back on the use of chemical fertilizers and purchased feed, (2) increase the amount of carbon fixed by plants, and (3) reduce losses by improving material utilization in the material circulation between plants, livestock, and soil.
  • FIG. 3 is a functional block diagram showing a livestock management support system according to an embodiment.
  • the livestock management support system according to this embodiment includes an input unit 1 that accepts input of at least some of the feeding parameters, feeding data, and an objective function; a calculation unit 2 that calculates candidate feeding parameters for improving the objective function based on at least some of the feeding parameters and feeding data acquired for livestock raised based on the feeding parameters; and an output unit 3 that outputs the candidate feeding parameters.
  • the input unit 1 accepts input of at least some of the breeding parameters, breeding data, and an objective function.
  • the feeding parameters are parameters used in raising livestock.
  • Figure 4 shows an example of feeding parameters.
  • the feeding parameters may include common invariant parameters, individual invariant parameters, and variable parameters. Common invariant parameters and individual invariant parameters are collectively referred to as invariant parameters.
  • the feeding parameters in an embodiment may be feeding parameters that have been determined in advance by a system other than the livestock management support system of the present disclosure and used in raising livestock, or may be parameters that have been calculated as candidate feeding parameters by the livestock management support system of the present disclosure and then used in raising livestock.
  • Common invariant parameters are fixed parameters that are set in common regardless of the livestock production type and feeding type.
  • common invariant parameters are parameters that are not subject to optimization or improvement in the livestock management support method of the embodiment.
  • Common invariant parameters include, for example, climate (variable value), soil classification (fixed value), soil analysis value (fixed value), field area (fixed value), and number of livestock.
  • the production type includes dairy farming and/or beef cattle fattening
  • the feeding type of the livestock includes feeding in barns and/or pastures.
  • Individual invariant parameters are parameters that are set according to the livestock production and feeding methods, and are not subject to optimization or improvement in the livestock management support method of the embodiment.
  • Individual invariant parameters include, for example, the number of feedings (feed), feed type, feed nutritional content, fertilizer type, pasture area, and grass type.
  • Variable parameters are parameters that are set according to the livestock production and feeding methods, and are parameters that can be subject to optimization or improvement in the livestock management support method of the embodiment.
  • Variable parameters include, for example, the amount of compost, the amount of chemical fertilizer, the amount of top dressing, the number of top dressings, the dry period, the grazing period, the amount of dry feed (roughage), the amount of dry feed (concentrated feed), the number of top dressings, etc.
  • the individual invariable parameters include the number of feedings, the type of feed, the nutritional content of the feed, and the type of fertilizer
  • the variable parameters include the amount of compost, the amount of chemical fertilizer, the amount of top dressing, the number of top dressings, and the dry period.
  • the individual invariable parameters include the pasture area, feeding frequency, feed type, feed nutritional content, pasture type, and fertilizer type
  • the variable parameters include the grazing period, feed dry matter amount (roughage), feed dry matter amount (concentrate), amount of compost, amount of chemical fertilizer, amount of top dressing, number of top dressings, and dry period.
  • the individual invariable parameters include the number of feedings, feed type, feed nutritional content, and fertilizer type
  • the variable parameters include the amount of compost, amount of chemical fertilizer, amount of top dressing, number of top dressings, and fattening period.
  • the individual invariable parameters include the pasture area, feeding frequency, feed nutritional content, feed type, pasture type, and fertilizer type
  • the variable parameters include the grazing period, feed dry matter amount (roughage), feed dry matter amount (concentrated feed), compost amount, chemical fertilizer amount, top dressing amount, top dressing frequency, and fattening period.
  • the feeding parameters input in input unit 1 may be part of the feeding parameters used in feeding. Such part of the feeding parameters may be variable parameters. That is, in an embodiment, the feeding parameters include variable parameters and non-variable parameters, and "at least part of the feeding parameters" input in input unit 1 may be variable parameters.
  • the feeding data input into input unit 1 is data obtained from livestock raised using feeding parameters.
  • the feeding data includes at least one of greenhouse gas emissions, costs, production volume, working hours, and nitrate nitrogen leaching. This data is obtained during livestock raising and is used as a component when calculating the objective function.
  • the rearing parameters and rearing data input into input unit 1 may include multiple sets of rearing parameters used in multiple rounds of rearing conducted over multiple past periods and/or in multiple rearing facilities, and multiple sets of rearing data obtained from those rearings.
  • the greenhouse gas emissions may be emissions of one or more selected from the group consisting of CO2 , CH4 , and N2O .
  • the emissions of these gases can be measured by a method including measuring soil-derived gases using a soil respiration measurement device and/or measuring cow-derived gases using a cow respiration measurement device.
  • the emissions of these gases may be weighted according to their contribution to global warming, summed up, and used as input in input unit 1 or for calculation in calculation unit 2.
  • the costs are those necessary for raising the animals. Such costs may include consumable costs calculated by multiplying the consumption of feed and other consumables used in raising the animals by their unit prices. Costs may also include labor costs calculated by multiplying labor hours by the hourly wage.
  • production volume may be determined by methods including measuring the amount of various livestock products or measuring livestock weight gain using a weighing scale.
  • the production volume may also be calculated by multiplying the amount of product by the market price.
  • the amount of nitrate nitrogen leaching can be estimated by measuring the nitrate nitrogen concentration in environmental water such as groundwater.
  • the nitrate nitrogen concentration itself may be used as the "amount of nitrate nitrogen leaching.”
  • the objective function input in input unit 1 is a function for calculating candidate feeding parameters that improve the objective function.
  • improving the objective function may mean making the objective function as small as possible, or conversely, making the objective function as large as possible.
  • the objective function may include weighting of its component feeding data.
  • the objective function may include one or more selected from the group consisting of production volume, greenhouse gas emissions, cost, labor hours, and nitrate nitrogen leaching. Therefore, the objective function may be a linear combination of at least one of production volume, greenhouse gas emissions, cost, labor hours, and nitrate nitrogen leaching.
  • each weight may be positive or negative depending on whether it is desirable to increase or decrease the component.
  • the reciprocals of some of these components may be used to calculate the objective function.
  • production volume and cost may be weighted with a positive value and cost with a negative value. Improving such an objective function may mean making the objective function as large as possible.
  • Calculation unit 2 calculates candidate feeding parameters for improving the objective function based on at least some of the feeding parameters and feeding data obtained for livestock raised based on the feeding parameters.
  • the calculated candidate feeding parameters may be parameters of a type corresponding to some of the feeding parameters (compost amount, chemical fertilizer amount, top dressing amount, number of top dressings, dry period, grazing period, amount of dry feed (roughage), amount of dry feed (concentrated feed), number of top dressings, etc.).
  • calculation unit 2 calculates candidate feeding parameters for improving the objective function
  • black-box optimization may be used, for example.
  • a parameter set that will produce optimal results for an objective function whose specific form is unknown can be calculated with low computational cost.
  • the specific technique for black-box optimization is not limited, but it can be performed using Bayesian optimization and/or genetic algorithms.
  • Gaussian process regression When using Bayesian optimization to calculate candidate feeding parameters, Gaussian process regression can be used.
  • Gaussian process regression a surrogate model expressed by a Gaussian process is used to approximate a function that represents the relationship between at least some of the feeding parameters and the calculated value to be optimized (objective function f(x)).
  • the initial model of this surrogate model can be calculated by Gaussian process regression based on the initial feeding parameters previously obtained by the calculation unit 2 and the feeding data when those parameters are used. From this surrogate model, an acquisition function is calculated, which serves as an index for determining the next point to be searched for in the parameter space (where improvement of the feeding parameters is expected). The next search point is determined based on the acquisition function.
  • the determined feeding parameters are output from the output device 3 as candidate feeding parameters, and new feeding is performed.
  • the output parameters may be parameters of a type corresponding to some of the feeding parameters input to the input device 1.
  • Feeding data obtained from feeding using the candidate feeding parameters is input to the input unit 1, and the calculation unit 2 uses the data to calculate a new surrogate model expressed as a Gaussian process using Gaussian process regression.
  • a new acquisition function is calculated from the new surrogate model, and a new search point is determined based on this.
  • the surrogate model successfully approximates the relationship between the feeding parameters and the objective function f(x), and ultimately, the point that optimizes the surrogate function calculated from the surrogate model also becomes the point that optimizes the objective function f(x).
  • This cycle of determining search points and acquiring feeding data can be repeated until a predetermined objective (e.g., a specific value of the objective function, or an improvement in the objective function value from the previous time being less than a predetermined value) is achieved.
  • the output unit 3 outputs candidate feeding parameters.
  • the candidate feeding parameters output by the output unit 3 are parameters calculated by the calculation unit 2. Based on these output candidate feeding parameters, the next round of livestock feeding is carried out, and new feeding data can be obtained.
  • the livestock management support method performed by the livestock management support system of this embodiment calculates candidate feeding parameters for improving the objective function based on at least a portion of the feeding parameters and feeding data obtained for livestock raised based on the feeding parameters, and outputs the candidate feeding parameters.
  • step S1 the farmer begins raising livestock using initial feeding parameters or previously calculated candidate feeding parameters.
  • step S2 the farmer acquires livestock breeding data for the livestock breeding that began in step S1.
  • the input unit 1 of the livestock management support system accepts input of at least a portion of the feeding parameters, feeding data, and objective functions.
  • the input feeding data includes the feeding data acquired in step S2.
  • the input may also include previously acquired feeding data and at least a portion of the feeding parameters when the feeding data was acquired. Furthermore, if there is feeding data, feeding parameters, and objective functions other than the feeding data acquired in step S2 that have already been input to the livestock management support system, input of these may be omitted.
  • step S4 the calculation unit 2 calculates candidate rearing parameters based on the input rearing parameters, rearing data, and objective function.
  • step S5 the output unit 3 outputs the candidate feeding parameters calculated in step S4. After the candidate feeding parameters are output, the process returns to step S1 and the improvement of the feeding parameters is repeated.
  • the livestock management support system described above can use, for example, a general-purpose computer system as shown in Fig. 6.
  • the computer system shown in the figure includes a CPU (Central Processing Unit, processor) 901, a memory 902, a storage 903 (HDD: Hard Disk Drive, SSD: Solid State Drive), a communication device 904, an input device 905, and an output device 906.
  • the memory 902 and the storage 903 are storage devices.
  • the CPU 901 executes a predetermined program loaded onto the memory 902, thereby realizing the functions of the livestock management support system.
  • the livestock management support system may be implemented on one computer or on multiple computers.
  • the livestock management support system may also be a virtual machine implemented on a computer.
  • the program for the optimization device 3 may be stored on a computer-readable recording medium such as a HDD, SSD, USB (Universal Serial Bus) memory, CD (Compact Disc), or DVD (Digital Versatile Disc), or may be distributed via a network.
  • a computer-readable recording medium such as a HDD, SSD, USB (Universal Serial Bus) memory, CD (Compact Disc), or DVD (Digital Versatile Disc), or may be distributed via a network.
  • the computer-readable recording medium may be, for example, a non-transitory recording medium.
  • the livestock management support method of the embodiment it is possible to provide a livestock management support method and livestock management support system that support improving production volume while reducing environmental impact. Furthermore, according to the livestock management support method of the embodiment, some of the feeding parameters used in the calculation and/or parameters output as candidate feeding parameters may be set according to the conditions of each farm, including production type and feeding type, thereby enabling optimal support to be provided according to the conditions of each farm.
  • the present disclosure includes the following embodiments.
  • (Section 1) A livestock management support method performed by a livestock management support system, calculating candidate feeding parameters for improving the objective function based on at least a portion of the feeding parameters and feeding data obtained for the livestock raised based on the feeding parameters; and outputting the candidate feeding parameters.
  • (Section 2) Item 2.
  • the livestock management support method according to Item 1 or 2 wherein the objective function includes at least one of production volume, greenhouse gas emissions, cost, working hours, and nitrate nitrogen leaching amount.
  • (Section 4) an input unit that receives input of at least a portion of the feeding parameters, feeding data, and an objective function;
  • a livestock management support system comprising: a calculation unit that calculates candidate feeding parameters for improving the objective function based on at least some of the feeding parameters and feeding data obtained for livestock raised based on the feeding parameters; and an output unit that outputs the candidate feeding parameters.
  • (Section 5) Item 4.
  • the livestock management method according to Item 5 wherein the variable parameters and/or the invariable parameters are set according to the livestock production form and/or the livestock feeding form.
  • (Section 7) Item 7 The livestock management support method according to Item 6, wherein the livestock production form includes dairy farming and/or beef cattle fattening, and the livestock rearing form includes rearing in barns and/or pastures.
  • (Section 8) Item 9 The livestock management support method according to any one of items 1 to 3 and 5 to 8, wherein the candidate feeding parameters are parameters of a type corresponding to a part of the feeding parameters.

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

畜産管理支援システムが行う畜産管理支援方法であって、前記畜産管理支援システムは飼養パラメータの少なくとも一部と、前記飼養パラメータに基いて飼養された家畜について取得した飼養データとに基いて、目的関数を改善するための候補飼養パラメータを算出する工程と、前記候補飼養パラメータを出力する工程と、を行う。

Description

畜産管理支援方法および畜産管理支援システム
　本開示は畜産管理支援方法および畜産管理支援システムに関する。
　家畜生産、特に反芻家畜を用いた食肉、乳の生産は環境負荷が高いことが知られている。地球人口の増加に伴いタンパク質の世界需要の拡大が見込まれるため、食肉、乳の生産量増加が望まれている。食料問題と環境問題の双方を解決するためには、低環境負荷な反芻家畜の飼養技術が必要である。
　環境負荷削減を目的とした先行技術としては、共牧場等における草地管理の効率化を支援する「草地管理支援システム」（非特許文献１）、飼料アミノ酸バランス改善による糞尿由来N2O発生量の削減（非特許文献２）、物理マスクによる呼気メタン削減（非特許文献３）、山間放牧による低環境負荷農業の実現（非特許文献４）、および農業環境評価システムおよび農業環境評価装置（特許文献１）が知られている。
特開2006-061093号公報
公共牧場等における草地管理の効率化を支援する、農研機構ウェブページ、https://www.naro.go.jp/project/results/4th_laboratory/nilgs/2016/16_017.html アミノ酸バランス改善飼料で牛排せつ物由来の温室効果ガスを削減－地球環境に配慮した畜産の実現に期待－、農林水産技術会議ウェブページ、https://www.affrc.maff.go.jp/docs/press/attach/pdf/211223-3.pdf 「牛のげっぷ」を"クリーン"にするマスクが、気候変動の進行を遅らせる？ 英スタートアップの挑戦、WIRED、https://wired.jp/2021/01/19/cows-climate-change-methane-stop/ FaNBa Project、The Uchida labウェブページ、https://www.uchidalab.com/projects/fanba
　先行技術文献では、飼料作物の栽培管理、飼養管理、糞尿管理のそれぞれにフォーカスした技術はあるものの、各プロセスを一つのシステムと捉え、全体を通した環境負荷低減を実現する技術はない。
　なお、非特許文献４には酪農場全体の環境負荷を窒素の面から評価する技術が記載され、特許文献１には農業由来の環境評価システムが記載されているものの、評価結果に基づく最適な管理方法の提案については考慮されていない。
　本開示は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、環境負荷を低減しつつ生産量を向上させることを支援する畜産管理支援方法および畜産管理支援システムを提供することを目的とする。
　本開示の一態様の畜産管理支援方法は、畜産管理支援システムが行う畜産管理支援方法であって、飼養パラメータの少なくとも一部と、前記飼養パラメータに基いて飼養された家畜について取得した飼養データとに基いて、目的関数を改善するための候補飼養パラメータを算出し、前記候補飼養パラメータを出力する。
　本開示の一態様の畜産管理システムは、飼養パラメータの少なくとも一部、飼養データ、および目的関数の入力を受け付ける入力部と、前記飼養パラメータの少なくとも一部と、前記飼養パラメータに基いて飼養された家畜について取得した飼養データとに基いて、前記目的関数を改善するための候補飼養パラメータを算出する算出部と前記候補飼養パラメータを出力する出力部と、を備える。
　本開示によれば、環境負荷を低減しつつ生産量を向上させることを支援する畜産管理支援方法および畜産管理支援システムを提供することができる。
図１は、畜産における物質循環を示す概要図である。 図２は、畜産における物質循環を示す概略図である。 図３は、実施形態の畜産管理支援システムの構成を示す機能ブロック図である。 図４は、各生産形態および飼養形態に応じた、共通不可変パラメータ、個別不可変パラメータ、可変パラメータおよび目的関数構成要素を示す図である。 図５は、実施形態の畜産管理支援方法を示すフローチャートである。 図６は、ハードウェア構成図である。
　以下本開示の非限定的な実施形態を説明する。本開示は以下の実施形態における例示に限定されない。
　図１は、畜産における物質循環の一例を模式的に示す概要図である。反芻家畜の飼養において生じる主な環境負荷として、温室効果ガスである一酸化二窒素N2Oおよびメタン（CH4）の発生、ならびに土壌からの硝酸態窒素（NO3-）の溶脱が挙げられる。温室効果ガスである一酸化二窒素（N2O）とメタン（CH4）は、植物－家畜－土壌間の物質循環の過程で発生する。土に投入された肥料（化成肥料、たい肥）は土中の微生物によって分解・無機化される。飼料作物はそれらを栄養源として吸収するとともに、光合成によって大気から吸収したCO2を基質として有機物を合成し、生長に利用する。植物に吸収されなかった窒素の一部は微生物による硝化・脱窒反応の過程でN2Oとして排出されるか、硝酸（NO3 -）として地下水に溶脱する。生長した飼料作物は反芻家畜に摂食・消化される。この消化の過程で、反芻家畜ルーメン内の微生物による炭水化物の代謝物としてCH4が生成され、げっぷとして排出される。また、未消化物や老廃物等が糞尿として排出される。排出された糞尿はそのままもしくはたい肥化後に土壌（農場、牧草地）へ投入されるか産業廃棄物として処理される。
　図２は、図１における物質循環を簡略化したものを示す。反芻家畜生産が行われる系においては、持ち込み、持ち出し、固定、ロスの形で物質の出入りが生じる。反芻家畜生産過程において、環境負荷低減の実現のためには、（１）化学肥料、購入飼料使用量の削減による持ち込み量の削減、（２）植物の炭素固定量の増加、（３）植物－家畜－土壌間の物質循環の中での物質利用率の向上によるロス削減が重要であることが予想される。
＜畜産管理支援システム＞
　図３は、実施形態の畜産管理支援システムを示す機能ブロック図である。本実施形態の畜産管理支援システムは、飼養パラメータの少なくとも一部、飼養データ、および目的関数の入力を受け付ける入力部１と、飼養パラメータの少なくとも一部と、前記飼養パラメータに基いて飼養された家畜について取得した飼養データとに基いて、前記目的関数を改善するための候補飼養パラメータを算出する算出部２と、前記候補飼養パラメータを出力する出力部３と、を備える。
　入力部１は、飼養パラメータの少なくとも一部、飼養データ、および目的関数の入力を受け付ける。
　実施形態において、飼養パラメータは、家畜の飼養において用いられるパラメータである。図４に飼養パラメータを例示する。図示するように、飼養パラメータは、共通不可変パラメータ、個別不可変パラメータおよび可変パラメータを含み得る。共通不可変パラメータと個別不可変パラメータは併せて不可変パラメータと称される。実施形態における飼養パラメータは、本開示の畜産管理支援システム以外によって予め決定され、飼養に用いられた飼養パラメータであってもよいし、本開示の畜産管理支援システムによって候補飼養パラメータとして算出され、その後飼養に用いられたパラメータであってもよい。
　共通不可変パラメータは、畜産の生産形態および飼養形態にかかわらず、共通して設定される固定のパラメータである。すなわち、共通不可変パラメータは、実施形態の畜産管理支援方法において最適化または改善の対象とならないパラメータである。共通不可変パラメータには、例えば、気候（変動値）、土壌分類（固定値）、土壌分析値（固定値）、圃場面積（固定値）、家畜頭数などが含まれる。実施形態の生産形態は酪農および／または肉牛肥育を含み、前記家畜の飼養形態は畜舎および／または放牧場における飼養を含む。
　個別不可変パラメータは、畜産の生産形態および飼養形態に応じて設定されるパラメータであり、実施形態の畜産管理支援方法において最適化または改善の対象とならないパラメータである。個別不可変パラメータには、例えば、（飼料）給与回数、飼料種類、飼料栄養含有量、肥料種類、放牧地面積、牧草種類などが含まれる。
　可変パラメータは、畜産の生産形態および飼養形態に応じて設定されるパラメータであり、実施形態の畜産管理支援方法において最適化または改善の対象となり得るパラメータである。可変パラメータには、例えば、たい肥量、化学肥料量、追肥量、追肥回数、乾乳期間、放牧期間、飼料乾物給与量（粗飼料）、飼料乾物給与量（濃厚飼料）、追肥回数などが含まれる。
　図４の例示において、生産形態が酪農で、飼養形態が舎飼いのみの場合、個別不可変パラメータは給与回数、飼料種類、飼料栄養含有量、および肥料種類を含み、可変パラメータはたい肥量、化学肥料量、追肥量、追肥回数、および乾乳期間を含む。
　図４の例示において、生産形態が酪農で、飼養形態が放牧ありの場合、個別不可変パラメータは放牧地面積、給与回数、飼料種類、飼料栄養含有量、牧草種類、および肥料種類を含み、可変パラメータは放牧期間、飼料乾物給与量（粗飼料）、飼料乾物給与量（濃厚飼料）、たい肥量、化学肥料量、追肥量、追肥回数、および乾乳期間を含む。
　図４の例示において、生産形態が肉牛肥育で、飼養形態が舎飼いのみの場合、個別不可変パラメータは給与回数、飼料種類、飼料栄養含有量、肥料種類を含み、可変パラメータは、たい肥量、化学肥料量、追肥量、追肥回数、および肥育期間を含む。
　図４の例示において、生産形態が肉牛肥育で、飼養形態が放牧ありの場合、個別不可変パラメータは放牧地面積、給与回数、飼料栄養含有量、飼料種類、牧草種類、および肥料種類を含み、可変パラメータは放牧期間、飼料乾物給与量（粗飼料）、飼料乾物給与量（濃厚飼料）、たい肥量、化学肥料量、追肥量、追肥回数、および肥育期間を含む。
　入力部１において入力される飼養パラメータは、飼養に用いられた飼養パラメータの一部でありうる。このような飼養パラメータの一部は、可変パラメータであり得る。すなわち、実施形態において、飼養パラメータは、可変パラメータおよび不可変パラメータを含み、入力部１において入力される「飼養パラメータの少なくとも一部」は可変パラメータであり得る。
　入力部１において入力される飼養データは、飼養パラメータを用いて飼養された家畜から取得されたデータである。実施形態における飼養データは、温室効果ガス排出量、コスト、生産量、労働時間、および硝酸態窒素溶脱量の少なくとも１つを含む。これらのデータは家畜の飼養において取得され、目的関数を計算する際の構成要素となるものである。
　入力部１において入力される飼養パラメータおよび飼養データは、過去の複数の期間において行われた、および／または複数の飼育施設において行われた、複数ラウンドの飼養で用いられた複数セットの飼養パラメータと、当該飼養から得られた複数セットの飼養データとを含み得る。
　実施形態において、温室効果ガス排出量はCO2、CH4、N2Oからなる群から選択される一つ以上の排出量であり得る。これらのガスの排出量は、土壌呼吸測定装置による土壌由来ガスの測定および／または牛呼吸測定装置による牛由来のガスの測定を含む方法によって行うことができる。これらのガスの排出量は、温暖化への寄与度に応じて重み付けされたうえで合算されて、入力部１における入力または、算出部２における算出に用いられてもよい。
　実施形態において、コストは飼養に必要なコストである。このようなコストは飼養に用いられた餌その他の消耗品の消費量に単価を乗じて算出した消耗品費を含み得る。またコストは労働時間に時給を乗じて算出された労働コストを含んでもよい。
　実施形態において、生産量は各種畜産生産物の量の計測または体重計による家畜増体の測定を含む方法によって決定し得る。生産量としては生産物の量に市場における単価を乗じて算出された生産額を用いてもよい。
　実施形態において、硝酸態窒素溶脱量は地下水等の環境水における硝酸態窒素濃度を測定することによって推定し得る。このとき、硝酸態窒素濃度そのものを「硝酸態窒素溶脱量」として用いてもよい。
　入力部１において入力される目的関数は、目的関数を改善する候補飼養パラメータを算出するための関数である。ここで目的関数を改善することは、目的関数をなるべく小さい値にすることであり得、反対に、目的関数をなるべく大きい値にすることであり得る。目的関数はその構成要素となる飼養データに重みづけをしたものを含み得る。実施形態において、目的関数は、生産量、温室効果ガス排出量、コスト、労働時間および硝酸態窒素溶脱量からなる群から選択される一つ以上を含み得る。従って、目的関数は生産量、温室効果ガス排出量、コスト、労働時間および硝酸態窒素溶脱量の少なくとも一つの線形結合であり得る。目的関数はこのような目的関数を設定することによって、農業経営者は特に優先する構成要素により大きな重み付けをした評価指標を用いて飼養パラメータの改善または最適化を行うことができる。
　実施形態において、目的関数は例えば以下の形態の関数であってもよい。
　f(x)=w1x1+w2x2+…+wnxn
　ここで、重みｗ＝（w1, w2, …,wn）はw1+w2+…+wn=1を満たし、構成要素ｘ=（x1,x2,…,xn)は生産量、温室効果ガス排出量、コスト、労働時間、硝酸態窒素溶脱量等である。また、それぞれの重みは構成要素が増加または減少することが望ましいか否かに応じて、それぞれ正または負の値であり得る。あるいは、これらの構成要素の一部については、その逆数を用いて上記目的関数の計算が行われてもよい。たとえば目的関数の構成要素として生産量およびコストを用いる場合、生産量には正の値の重み付けを、コストには負の値の重み付けを与えてもよく、このような目的関数を改善することは目的関数をなるべく大きな値とすることであり得る。
　算出部２は、飼養パラメータの少なくとも一部と、前記飼養パラメータに基いて飼養された家畜について取得した飼養データに基いて、前記目的関数を改善するための候補飼養パラメータを算出する。算出される候補飼養パラメータは、前記飼養パラメータの一部に対応する種類（たい肥量、化学肥料量、追肥量、追肥回数、乾乳期間、放牧期間、飼料乾物給与量（粗飼料）、飼料乾物給与量（濃厚飼料）、追肥回数など）のパラメータであり得る。
　算出部２が目的関数を改善するための候補飼養パラメータを算出する方法は限定されないが、例えばブラックボックス最適化法を用いてもよい。ブラックボックス最適化法を用いて、具体的な形がわからない目的関数において最適な結果をもたらすパラメータセットを、少ない計算コストで算出することができる。ブラックボックス最適化法の具体的な手法は限定されないが、ベイズ最適化法および／または遺伝的アルゴリズム法によって行い得る。
　候補飼養パラメータの算出にベイズ最適化法を用いる場合、ガウス過程回帰（Gaussian process regression）法を用いることができる。ガウス過程回帰法においては、飼養パラメータの少なくとも一部と、最適化したい計算値（目的関数f(x)）との関係を表す関数を近似するために、ガウス過程（Gaussian process）で表現された代理モデル(surrogate model)を用いる。この代理モデルの初期モデルは、算出部２が事前に得られた初期飼養パラメータとそれを用いたときの飼養データに基づいて、ガウス過程回帰によって算出することができる。
　この代理モデルから、パラメータ空間において探索するべき（飼養パラメータの改善が見込まれる）次の点を決定するための指標となる獲得関数(acquisition function)を算出する。獲得関数に基づいて、次の探索点を決定する。使用する獲得関数の種類は特に限定されないが、例えば信用上限（upper confidence bound）、改善確率(probability of improvement)、改善期待値(expected improvement)を用いることができる。
　決定された飼養パラメータは、候補飼養パラメータとして出力装置３から出力され、新たな飼養が行われる。出力されるパラメータは入力装置１に入力された飼養パラメータの一部に対応する種類のパラメータであり得る。候補飼養パラメータを用いた飼養により得られた飼養データが入力部１に入力され、算出部２が、ガウス過程で表現された、新たな代理モデルのガウス過程回帰による算出に用いる。新たな代理モデルから、新たな獲得関数が算出され、これに基づいて新たな探索点が決定される。最適化計算に用いるサンプル数が増えるにつれて、代理モデルがうまく飼養パラメータと目的関数f(x)との関係を近似していき、最終的に代理モデルから算出される代理関数を最適にする点が目的関数f(x)をも最適にする点となる。上記のような探索点の決定と飼養データ取得のサイクルは、所定の目的（目的関数の特定の値、目的関数値の前回からの改善が所定の値より小さくなることなど）が達成されるまで繰り返され得る。
　出力部３は、候補飼養パラメータを出力する。出力部３が出力する候補飼養パラメータは算出部２で算出されたパラメータである。この出力された候補飼養パラメータに基いて、次のラウンドの家畜の飼養が行われ、新たな飼養データが取得され得る。
＜畜産管理支援方法＞
　本実施形態の畜産管理支援システムが行う畜産管理支援方法は、飼養パラメータの少なくとも一部と、前記飼養パラメータに基いて飼養された家畜について取得した飼養データとに基いて、目的関数を改善するための候補飼養パラメータを算出し、前記候補飼養パラメータを出力する。
　図５のフローチャートを参照し、実施形態の畜産管理支援システムが行う畜産管理支援方法の一例について説明する。
　ステップS1において、農業経営者は、初期飼養パラメータまたは以前に算出された候補飼養パラメータを用いて家畜の飼養を開始する。
　ステップS2において、農業経営者はステップS１で開始された家畜の飼養において、飼養データを取得する。
　ステップS3において、畜産管理支援システムの入力部１は、飼養パラメータの少なくとも一部、飼養データおよび目的関数の入力を受け付ける。入力される飼養データはステップS2において取得された飼養データを含む。また、入力は以前に取得された飼養データおよび当該飼養データが取得された際の飼養パラメータの少なくとも一部を含んでもよい。また、ステップS2において取得された飼養データ以外の飼養データ、飼養パラメータおよび目的関数のなかで、既に畜産管理支援システムに入力されたものがあれば、これらの入力を省略してもよい。
　ステップS4において、算出部２は、入力された飼養パラメータ、飼養データおよび目的関数に基いて、候補飼養パラメータを算出する。
　ステップS5において、出力部３は、ステップS4で算出された候補飼養パラメータを出力する。候補飼養パラメータの出力後、ステップS１に戻って飼養パラメータの改善が繰り返される。
　上記説明した畜産管理支援システムは、例えば、図６示すような汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。図示するコンピュータシステムは、CPU（Central Processing Unit、プロセッサ）９０１と、メモリ９０２と、ストレージ９０３（HDD：Hard Disk Drive、SSD：Solid State Drive）と、通信装置９０４と、入力装置９０５と、出力装置９０６とを備える。メモリ９０２およびストレージ９０３は、記憶装置である。このコンピュータシステムにおいて、CPU９０１がメモリ９０２上にロードされた所定のプログラムを実行することにより、畜産管理支援システムの機能が実現される。
　畜産管理支援システムは、１つのコンピュータで実装されてもよく、あるいは複数のコンピュータで実装されても良い。また、畜産管理支援システムは、コンピュータに実装される仮想マシンであっても良い。最適化装置３のプログラムは、HDD、SSD、USB（Universal Serial Bus）メモリ、CD (Compact Disc)、DVD (Digital Versatile Disc)などのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。コンピュータ読取り可能な記録媒体は、例えば非一時的な（non-transitory）記録媒体である。
　本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。
　実施形態の畜産管理支援方法によれば、環境負荷を低減しつつ生産量を向上させることを支援する畜産管理支援方法および畜産管理支援システムを提供することができる。また、実施形態の畜産管理支援方法によれば、算出に用いられる飼養パラメータの一部および／または候補飼養パラメータとして出力されるパラメータは、生産形態および飼養形態を含む各農家の条件に応じて設定されてもよく、これによって各農家の条件に応じた最適な支援が実現できる。
　本開示は以下の実施形態を含む。
　（項１）
　畜産管理支援システムが行う畜産管理支援方法であって、
　　飼養パラメータの少なくとも一部と、前記飼養パラメータに基いて飼養された家畜について取得した飼養データとに基いて、目的関数を改善するための候補飼養パラメータを算出し、
　　前記候補飼養パラメータを出力する
　畜産管理支援方法。
　（項２）
　前記候補飼養パラメータを算出する工程がブラックボックス最適化によって行われる、項１に記載の畜産管理支援方法。
　（項３）
　前記目的関数が、生産量、温室効果ガス排出量、コスト、労働時間および硝酸態窒素溶脱量の少なくとも１つを含む、項１または２に記載の畜産管理支援方法。
　（項４）
　飼養パラメータの少なくとも一部、飼養データ、および目的関数の入力を受け付ける入力部と、
　前記飼養パラメータの少なくとも一部と、前記飼養パラメータに基いて飼養された家畜について取得した飼養データとに基いて、前記目的関数を改善するための候補飼養パラメータを算出する算出部と
　前記候補飼養パラメータを出力する出力部と、を備える
　畜産管理支援システム。
　（項５）
　前記飼養パラメータが、可変パラメータおよび不可変パラメータを含み、前記飼養パラメータの少なくとも一部が前記可変パラメータである、項１～３のいずれか一項に記載の畜産管理支援方法。
　（項６）
　前記可変パラメータおよび／または前記不可変パラメータが、前記畜産の生産形態および／または前記家畜の飼養形態に応じて設定される、項５に記載の畜産管理方法。
　（項７）
　前記畜産の生産形態が、酪農および／または肉牛肥育を含み、前記家畜の飼養形態が畜舎および／または放牧場における飼養を含む、項６に記載の畜産管理支援方法。
　（項８）
　前記候補飼養パラメータは、前記飼養パラメータの一部に対応する種類のパラメータである、項１～３および５～８のいずれか一項に記載の畜産管理支援方法。
　上記いくつかの実施形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施形態における例示に限定されない。本発明の構成や詳細には、本開示の範囲内で様々な変更をすることができる。
１　入力部
２　算出部
３　出力部

Claims (4)

  1. 　畜産管理支援システムが行う畜産管理支援方法であって、
    　　飼養パラメータの少なくとも一部と、前記飼養パラメータに基いて飼養された家畜について取得した飼養データとに基いて、目的関数を改善するための候補飼養パラメータを算出し、
    　　前記候補飼養パラメータを出力する
    　畜産管理支援方法。
  2. 　前記候補飼養パラメータを算出する工程がブラックボックス最適化によって行われる、請求項１に記載の畜産管理支援方法。
  3. 　前記目的関数が、生産量、温室効果ガス排出量、コスト、労働時間および硝酸態窒素溶脱量の少なくとも１つを含む、請求項１または２に記載の畜産管理支援方法。
  4. 　飼養パラメータの少なくとも一部、飼養データ、および目的関数の入力を受け付ける入力部と、
    　前記飼養パラメータの少なくとも一部と、前記飼養パラメータに基いて飼養された家畜について取得した飼養データとに基いて、前記目的関数を改善するための候補飼養パラメータを算出する算出部と
    　前記候補飼養パラメータを出力する出力部と、を備える
    　畜産管理支援システム。
PCT/JP2024/020547 2024-06-05 2024-06-05 畜産管理支援方法および畜産管理支援システム Pending WO2025253548A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2024/020547 WO2025253548A1 (ja) 2024-06-05 2024-06-05 畜産管理支援方法および畜産管理支援システム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2024/020547 WO2025253548A1 (ja) 2024-06-05 2024-06-05 畜産管理支援方法および畜産管理支援システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2025253548A1 true WO2025253548A1 (ja) 2025-12-11

Family

ID=97960461

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2024/020547 Pending WO2025253548A1 (ja) 2024-06-05 2024-06-05 畜産管理支援方法および畜産管理支援システム

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2025253548A1 (ja)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210114289A (ko) * 2020-03-10 2021-09-23 (주)호현에프앤씨 스마트팜 양돈 시스템 및 방법
WO2021246409A1 (ja) * 2020-06-02 2021-12-09 株式会社Eco‐Pork 畜産制御システム、畜産制御サーバ、畜産制御方法、及び畜産制御プログラム

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210114289A (ko) * 2020-03-10 2021-09-23 (주)호현에프앤씨 스마트팜 양돈 시스템 및 방법
WO2021246409A1 (ja) * 2020-06-02 2021-12-09 株式会社Eco‐Pork 畜産制御システム、畜産制御サーバ、畜産制御方法、及び畜産制御プログラム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Besson et al. Environmental impacts of genetic improvement of growth rate and feed conversion ratio in fish farming under rearing density and nitrogen output limitations
Thomassen et al. Evaluation of indicators to assess the environmental impact of dairy production systems
Westhoek et al. Food choices, health and environment: Effects of cutting Europe's meat and dairy intake
Mohammed et al. Nitrogen fertilizer management for improved grain quality and yield in winter wheat in Oklahoma
Del Prado et al. Exploring systems responses to mitigation of GHG in UK dairy farms
Vergé et al. Greenhouse gas emissions from the Canadian dairy industry in 2001
Rees et al. Nitrous oxide mitigation in UK agriculture
Zhang et al. In situ nitrogen mineralization, nitrification, and ammonia volatilization in maize field fertilized with urea in Huanghuaihai Region of Northern China
Adler et al. Managing greenhouse gas emissions in two major dairy regions of New Zealand: A system-level evaluation
Roma et al. Life cycle assessment in the livestock and derived edible products sector
Pirlo et al. A simplified tool for estimating carbon footprint of dairy cattle milk
Graux et al. Global warming potential of French grassland-based dairy livestock systems under climate change
Sejian et al. Assessment of the carbon footprint of four commercial dairy production systems in Australia using an integrated farm system model
Fang et al. Mitigating nitrogen emissions from dairy farming systems in China
Vergely et al. Contribution of livestock to organic agriculture: Modelling nitrogen flows at the national scale
Galloway et al. A carbon footprint assessment for pasture-based dairy farming systems in South Africa
Niccolucci et al. Insights into nitrogen footprint accounting for products and application to an organic pig farm
Lal et al. A perspective view of nitrogen: soil, plants and water
Young Soil nutrient management: fueling agroecosystem sustainability
Cardenas et al. Cost effectiveness of nitrate leaching mitigation measures for grassland livestock systems at locations in England and Wales
Mushi et al. Reducing GHG emissions from traditional livestock systems to mitigate changing climate and biodiversity
Drofenik et al. Scenario analysis of changes in the food supply chain
Shah et al. Simulation of long-term carbon and nitrogen dynamics in grassland-based dairy farming systems to evaluate mitigation strategies for nutrient losses
Schader et al. Comparing global and product-based LCA perspectives on environmental impacts of low-concentrate ruminant production
Prišenk et al. Feasibility analysis of different bedding materials for horses

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 24942637

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1