私もChatGPTに聞いてみました

私もChatGPTに聞いてみました。

「RAS(循環養殖システム)でのアトランティックサーモン成魚の生産に理想的な飼料を配合設計してくれますか?」

おお!するとわずか数秒で答えが返ってきます。RASだからと酵素やプロバイオティクスの配合を勧めてくるのもなかなかです。

Sure, here's a formulation for an ideal feed for adult Atlantic salmon that is produced in RAS (Recirculating Aquaculture System) facilities:

Ingredients:

Fishmeal: 35-40%

Soybean meal: 20-25%

Wheat: 15-20%

Corn gluten meal: 5-10%

Fish oil: 6-8%

Soybean oil: 4-6%

Vitamins and minerals: 2-3%

Other additives (e.g. probiotics, enzymes): as needed

This formulation provides a balanced ratio of protein, fat, and carbohydrates, which is essential for the growth and health of adult Atlantic salmon. Fishmeal and soybean meal・・・・・.

機械学習の範囲内で設計した未完成な配合になっているのは否めませんが、このようなAI技術がさらに発達すれば、飼料の性能や養殖成績ならびに原料のマーケット情報や在庫など踏まえた配合の最適化も可能になってくるように思えます。これまでのアルゴリズムでも試みられていますが、より柔軟性と正確さに富んだものになるかもしれないですね。

回答の最後に、

Consultation with a nutritionist or feed supplier may be helpful in developing a custom feed formulation for a specific RAS facility.

(あなたのRAS施設に合わせた飼料の配合を開発するには、ニュートリニストや飼料会社との相談されるのが良いです)

と言ってくれているところも賢いです。


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