Tema della ricerca

• Artificial Intelligence for Precision Livestock Farming: Supporting Sustainable Production

Supervisor

Prof. Damiano Distante (INF/01 – Informatica)

Descrizione della ricerca

Il Precision Livestock Farming (PLF) è definito come la gestione individuale degli animali tramite il monitoraggio continuo della loro salute, del loro livello di benessere, della produzione/riproduzione e dell’impatto ambientale dell’allevamento nel suo complesso. L’uso di sensori per raccogliere dati sul comportamento degli animali e sulla produzione dell’allevamento di precisione ha diversi potenziali, tra cui: i) la rilevazione precoce di malattie e altri problemi legati al benessere animale; ii) il miglioramento delle performance produttive; iii) l’ottimizzazione dell’uso delle risorse naturali; iv) la minimizzazione dell’impatto ambientale; v) l’aumento dell’accettazione sociale dell’allevamento. Il progetto di ricerca che si intende sviluppare nel corso del dottorato mira ad applicare tecniche e metodologie di intelligenza artificiale (AI) per analizzare i dati raccolti in scenari reali di allevamento di precisione allo scopo di supportare sperimentalmente il raggiungimento degli obiettivi e dei potenziali degli stessi.

Interessi di ricerca

Data Mining, Machine Learning, Artificial Intelligence, Software Engineering.

Pubblicazioni

• Ali, Z., Naz, S., Zaffar, H., Choi, J., & Kim, Y. (2023). “An IoMT-Based Melanoma Lesion Segmentation Using Conditional Generative Adversarial Networks”. Sensors 2023. 23. 3548. DOI: 10.3390/s23073548
• Ansari, Y., Yasmin, S., Naz, S., Zaffar, H., Ali, Z., Moon. J., & Rho. S. (2022). “A deep reinforcement learning based decision support system for Automated stock Market Trading”. IEEE Access. DOI: 1109/access.2022.3226629