TERMÉNYFELVÁSÁRLÁSI ÁRAK:

Étkezési búza: 64.924,63 Ft (tonna)

Napraforgómag: 214.444,53 Ft (tonna)

Takarmánykukorica: 72.866,16 Ft (tonna)

Takarmányárpa: 64.355,05 Ft (tonna)

Repcemag: 183.651,28 Ft (tonna)

Full-fat szója: 191.193,00 Ft (tonna)

ÜZEMANYAGÁRAK:

Gázolaj ára: 576 Ft

Benzin ára: 564 Ft

DEVIZA KÖZÉPÁRFOLYAM:

EUR: 378,19000

USD: 319,23000

CHF: 415,02000

GBP: 433,87000

Hirdetés

Az adatok erejével az antimikrobiális rezisztencia ellen – mesterséges intelligencia segíti a kutatásokat a Nemzeti Laboratórium Projektben

Állattenyésztés - 2026.02.17

Az antimikrobiális rezisztencia (AMR) az egyik legsúlyosabb, globális közegészségügyi probléma, amely egyre nagyobb kihívást jelent az állategészségügyben is. A budapesti Állatorvostudományi Egyetem a honlapján arról adott hírt minap, hogy a Fertőző Állatbetegségek, Antimikrobiális Rezisztencia, Állatorvosi Közegészségügy és Élelmiszerlánc-biztonság Nemzeti Laboratórium keretében (RRF-2.3.1-21-2022-00001) elindult kutatás technológiai hátterét egy újonnan fejlesztett egyetemi adatinfrastruktúra biztosítja.

Az összefüggések csak nagyléptékű, rendszerszintű adatelemzéssel tárhatók fel

Az adatelemzéssel foglalkozó kutatócsoport hatalmas mennyiségű, különféle forrásból származó adat elemzésével foglalkozik a projektben, úgy mint az állattartásból származó adatok – például az állatok egészségi állapota, a takarmányfogyasztás vagy az elhullás aránya – és a környezeti tényezők, mint a hőmérséklet, a csapadék, illetve a műtrágya- és növényvédőszer-használat.

Az AMR a baktériumok természetes védekezési mechanizmusából ered: a mutációk révén kialakuló rezisztens törzsek túlélnek, miközben az érzékenyek eltűnnek. Az antibiotikum-használat kétségtelenül gyorsítja ezt a folyamatot, de a kutatók eredményei szerint egyéb hatások, mint például a környezeti tényezők is befolyásolják. Ezek az összefüggések csak nagyléptékű, rendszerszintű adatelemzéssel tárhatók fel.

Segíti a gazdálkodókat, az állatorvosokat és a döntéshozókat

A modern számítógépes módszerek – köztük a mesterséges intelligencia – ebben kulcsszerepet játszanak. A modellek képesek felismerni azokat a mintázatokat, amelyek az emberi szem számára rejtve maradnak, és előre jelezni, mikor növekedhet meg a rezisztencia kockázata. Az így kapott eredményekből a kutatók döntéstámogató rendszert fejlesztenek, amely a tudományos adatokat közérthető formában, interaktív módon jeleníti meg.

Ez segíti a gazdálkodókat, az állatorvosokat és a döntéshozókat abban, hogy időben, megelőző intézkedéseket hozhassanak – például a biobiztonsági szabályok vagy a takarmányozás terén.

A kutatók saját, belső használatú mesterséges intelligencia-modelleket alkalmazhatnak

A Fertőző Állatbetegségek, Antimikrobiális Rezisztencia, Állatorvosi Közegészségügy és Élelmiszerlánc-biztonság Nemzeti Laboratórium keretében (RRF-2.3.1-21-2022-00001) elindult kutatásunk technológiai hátterét egy újonnan fejlesztett egyetemi adatinfrastruktúra biztosítja. Ennek központi eleme a legmodernebb NVIDIA GH200 GPU-szerver. Ez a világ egyik legfejlettebb számítási platformja, amely egyszerre biztosítja a nagy teljesítményű feldolgozási kapacitást és az AI-alapú adatelemzést, biztonságos környezetet teremt az adatelemzésekhez – így az érzékeny kutatási adatok nem kerülnek felhőbe. A platformon belül a kutatók saját, belső használatú mesterséges intelligencia-modelleket alkalmazhatnak, amelyek segítik a nagyméretű adatállományok elemzését és az összefüggések feltárását.

Forrás: univet.hu

Címkék: antibiotikum, állatgyógyászat, rezisztencia

Népszerű hírek