Machine learning in pet food: A comprehensive review of applications, challenges, and future directions
Автор: Kumar R., Sharma A.
Журнал: Вестник Алматинского технологического университета @vestnik-atu
Рубрика: Технология пищевой и перерабатывающей промышленности
Статья в выпуске: 1 (147), 2025 года.
Бесплатный доступ
The global pet food industry is rapidly evolving with the integration of machine learning (ML) technologies. ML plays a crucial role in optimizing ingredient formulation, enhancing quality control, personalizing nutrition, and predicting consumer preferences. The use of deep learning, reinforcement learning, and natural language processing (NLP) is transforming pet food manufacturing by improving efficiency and ensuring better health outcomes for pets. This review explores the key applications of ML in pet food science, discusses current challenges, and highlights future directions. The paper also presents a comparative analysis of different ML techniques used in the pet food sector. Machine learning is transforming the pet food industry by optimizing ingredient formulation, improving quality control, and predicting consumer preferences. However, widespread AI adoption faces challenges, including data limitations, regulatory requirements, computational expenses, and consumer trust concerns. The future of AI-driven pet food innovation lies in explainable AI, blockchain-integrated supply chains, IoT-enabled pet health monitoring, and synthetic data-powered machine learning models. As technology advances, AI will play a key role in providing safer, healthier, and more personalized nutrition for pets, shaping the industry's future.
Machine learning, pet food, personalized nutrition, quality control, consumer preferences, artificial intelligence
Короткий адрес: https://sciup.org/140310071
IDR: 140310071 | DOI: 10.48184/2304-568X-2025-1-55-63
Использование машинного обучения в сфере кормов для домашних животных: всесторонний обзор приложений, проблем и будущих направлений
Глобальная индустрия кормов для домашних животных стремительно развивается благодаря интеграции технологий машинного обучения (ML). ML играет ключевую роль в оптимизации состава ингредиентов, улучшении контроля качества, персонализации питания и прогнозировании предпочтений потребителей. Использование глубокого обучения, обучения с подкреплением и обработки естественного языка (NLP) трансформирует процесс производства кормов для домашних животных, повышая его эффективность и обеспечивая лучшее здоровье питомцев. В данном обзоре рассматриваются основные области применения ML в науке о кормах для домашних животных, обсуждаются текущие проблемы и обозначаются перспективные направления развития. В статье также проводится сравнительный анализ различных методов ML, применяемых в секторе кормов для домашних животных. Машинное обучение меняет индустрию кормов, оптимизируя формулирование ингредиентов, улучшая контроль качества и прогнозируя предпочтения потребителей. Однако широкомасштабное внедрение ИИ сталкивается с такими проблемами, как ограниченность данных, нормативные требования, высокие вычислительные затраты и вопросы доверия со стороны потребителей. Будущее инноваций в области кормов для домашних животных, основанных на ИИ, связано с объяснимым ИИ, интегрированными с блокчейном цепочками поставок, мониторингом здоровья питомцев на основе Интернета вещей (IoT) и моделями машинного обучения, работающими на синтетических данных. По мере развития технологий ИИ будет играть все более важную роль в обеспечении более безопасного, здорового и персонализированного питания для домашних животных, формируя будущее этой индустрии.
