Wednesday, August 16, 2017 10:07 AM
ビッグ・データ分析で牧畜生産性を向上
クラークソン大学（ニューヨーク州ポツダム）のクラークソン・センター・フォー・コンプレックス・システムズ・サイエンス（Clarkson Center for Complex Systems Science）の研究者らは、ウシの群れの行動を深く理解するための数学モデルを開発することで、ビッグ・データ分析を農牧業に役立てる研究に取り組んでいる。
デジタル・ジャーナル誌によると、数学者と生物学者らによるその共同研究は、個々のウシの行動を把握し、それを群れという集団の行動のなかで理解しようとするもので、「コンプレックス・システム」と呼ばれる研究分野の好例だ。
コンプレックス・システムの研究には、ビッグ・データ分析を活用して一定の様式や傾向を理解する方法が用いられる。コンプレックス・システムの典型例としては、世界の気候や人間の脳、都市の生態系が含まれる。
クラークソン大学の研究を率いるエリック・ボルト教授によると、ウシは通常の一日のあいだにおもに3種類の活動をする。草を食むこと、反芻して消化すること、地面に座って休息することだ。
それらは単純な活動のように見えるが、真に理解するには、集団行動という文脈に位置づける必要がある。たとえば、食べ方が遅いウシは、群れが移動する際に、食べるのをやめて群れについていくか、群れから離れることになっても同じ場所で食べ続けるかのどちらかに分かれるかもしれない。
ウシを観察していると、食べ方の速いウシと遅いウシが、必ずしも固定しているわけではなく、入れ替わることもあるという。
そういったデータをもとに、栄養ニーズに応じて群れを二つに分けて管理するのが賢明かどうかを牧畜業管理者に示唆することで、農牧業の生産性を向上させられる可能性がある。
ボルト氏らの研究では、ウシの行動分析を農牧業経営改善という金銭的な利点に結び付けることを目指している。