Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.mnau.edu.ua/jspui/handle/123456789/25987
Title: Інтеграція штучного інтелекту в управлінні тваринництвом як складова інноваційної публічної політики у сфері продовольчої безпеки
Authors: Журавльов, Максим Олександрович
Zhuravlev, Maksim
Keywords: штучний інтелект
машинне навчання
молочне фермерство
моніторинг здоров’я
прогнозування продуктивності
автоматизація годівлі
носимі сенсори
edge-to-cloud
захист даних
продовольча безпека
Artificial intelligence
machine learning
dairy farming
health monitoring
productivity forecasting
feeding automation
wearable sensors
data protection
food security
Issue Date: 2026
Citation: Журавльов М. О. Інтеграція штучного інтелекту в управлінні тваринництвом як складова інноваційної публічної політики у сфері продовольчої безпеки. Продовольча безпека України в умовах післявоєнного відновлення: глобальні та національні виміри. Міжнародний форум : тези доповідей учасників міжнародної науково-практичної конференції (м. Миколаїв, 27-30 травня 2026 р.) / Міністерство освіти і науки України ; Миколаївський національний аграрний університет. Миколаїв : МНАУ, 2026. С. 338-340. URL: https://doi.org/10.31521/978-617-7149-94-0-111.
Abstract: Роль і практичні можливості застосування методів штучного інтелекту (ШІ) у системах управління тваринництвом як елементі національної та глобальної політики продовольчої безпеки. Проаналізовано ключові напрямки застосування ШІ у молочному господарстві: моніторинг стану здоров’я, прогнозування продуктивності, автоматизація годівлі та раннє виявлення захворювань. Запропоновано модель інтеграції даних і аналітичного шару для прийняття політичних рішень, а також практичні рекомендації щодо етичних, інституційних і технічних заходів для масштабування рішень на національному рівні.
The paper examines the role and practical potential of artificial intelligence (AI) methods in livestock management systems as an element of national and global food-security policy. Key application areas in dairy farming are analyzed: health monitoring, productivity forecasting, feeding automation, and early disease detection. A model for integrating data and an analytical layer to support policy decision-making is proposed, together with practical recommendations on ethical, institutional, and technical measures for scaling solutions at the national level
URI: https://dspace.mnau.edu.ua/jspui/handle/123456789/25987
https://doi.org/10.31521/978-617-7149-94-0-111
Appears in Collections:Продовольча безпека України в умовах війни та післявоєнного відновлення: глобальні та національні виміри. Міжнародний форум - 2026
Статті аспірантів МНАУ

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
PB_2026-338-340.pdf619,87 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.