A Mesterséges Intelligencia és a baromfiágazat

Kategória: Agrárgazdaság, Állattenyésztés | Szerző: (hajtungy), 2026/07/08

Elnök úr! Januárban részt vett az IPC Atlantában rendezett tanácskozásán, ahol egyértelműen bebizonyosodott, hogy a Mesterséges Intelligencia (AI) is egyre erőteljesebben jelenik meg a baromfiágazatban. Ennek több oka is lehet, de a legnagyobb kihívást a munkaerő hiánya jelenti. A felgyorsult technológiában sokkal több adatra van szükség a jó döntések meghozatalához, amely adatokat csak a digitalizációval, precíziós műszerekkel lehet előállítani. Mit tapasztalt Atlantában, merre halad a világ a munkaerőhiánnyal kapcsolatos probléma megoldásában?

A hazai agrárium, különösen az állattenyésztés munkaerő ellátottságát komolyan sújtja az a tény, hogy egyre szűkülő lehetősége van a szektornak megfelelő mennyiségű és minőségű szakembert foglalkoztatni. És ez ma már nem csak pénz kérdése. Egyszerűen elfogyott az a munkaerő, aki jelenleg az agráriumban hadra fogható és ott akar megélni. Ez már napi szinten jelent kihívást egyes ágazati szereplőknek, és ezért van az, hogy az agráriumban magas arányban dolgozik a külföldi munkaerő. A legnagyobb hazai vágóüzemben filippinók dolgoznak, de más cégeknél üzbég, indiai, pakisztáni és mongol, de ukrán és moldáv munkaerővel is találkozhatunk, mert magyar munkaerő nincs. A külföldiek alkalmazása tehát egyfajta kényszer, de lehetőség is, hogy az élő munkaerő igényeket megoldjuk. S a jövő sem biztató, hiszen nem látjuk azt, hogy ez a helyzet gyökeresen megváltozna.

Dr. Csorbai Attila
a Baromfi Termék Tanács elnök-igazgatója

Tehát nem bérkérdés a munkaerő alkalmazása…

Nem, mert ma már az agrárium bérei is jelentősen nőttek, hiszen verseny van a munkaerő piacon is. A mai fiataloknak – tisztelet a kivételnek – öltöny, nyakkendő, gépkocsi, telefon és jó fizetés kell, nem pedig az állattartó telepeken lévő 360 napos munka…gondozni az állatokat. Fel kell készülni azokra a technológiai fejlesztésekre, ahol ki tudjuk váltani az élő munkaerőt az egyéb hatékonysági paraméterek javítása mellett. Ha végig gondoljuk, hogy a baromfi ágazatban hol vannak azok a pontok, ahol a leginkább kiváltható az emberi munkaerő, akkor azt mondhatom, hogy nagyobb mennyiséget dolgozunk fel ugyanazzal a létszámmal, így az egységnyi élőmunka ráfordítás kevesebb lesz. Amit a tanácskozáson tapasztaltam az, hogy azokon a pontokon tudják jól alkalmazni a különböző szenzorokat és az ahhoz kapcsolódó Mesterséges Intelligencia rendszereket, ahol az emberi szem által már nem követhető sebességű folyamatok zajlanak.

Gondolom, egyre több az MI-vel kiváltható pontok száma…

Természetesen. Hogy példát is említsek, az egyik ilyen pont a vágó feldolgozó üzemeknél a különböző minősítési paraméterek mérése. A szenzor, a kamera rendszer századmásodperc alatt képes érzékelni azt, hogy van-e a baromfi testen valamilyen fizikai, színbeli, morfológiai elváltozás. Ez nyilvánvalóan a kifejezetten nagysebességű vágóüzemben jelenthet előnyt, hiszen ezzel a módszerrel gyakorlatilag a kamerás szűréssel lehet kiszűrni a problémákat, így a minősítő embernek már csak az MI által „előszűrt” néhány darabot kell ellenőriznie. Számos más példát is említhetek a vágóüzemmel kapcsolatban, mint például a mellfiléző, combfiléző gépet, ahol gyakorlatilag robot vágja le a csontról a húst, szeletelő, csomagoló, rakodó robotok – csak a fantázia (és a gazdasági megtérülés) jelenthet csak határt. Ez egy olyan folyamat, amelynek most még csak az elejét látjuk, de bizonyosan képes és alkalmas egyes munkafolyamatok élőmunka igényét érdemben csökkenteni. Azt látjuk, hogy az az ember, aki az előbbi munkát végezte, az el fog tűnni (vagy már el is tűnt) a vágó-feldolgozó üzemekből, tehát a munkaerő kiváltására szükség lesz olyan fejlesztésekre, robotokra, adott esetben Mesterséges Intelligenciával dolgozó rendszerekre, amelyek képesek bizonyos folyamatokat önállóan, minimális emberi kontroll mellett elvégezni.

Úgy gondolom, hogy az ipari feldolgozásban csak akkor tudják az MI rendszereket, szenzorokat eredményesen, hatékonyan használni, ha az alapanyag egységes. 

Az új innovatív technológiák jellemzően a legnagyobb hozzáadott értéket teremtő ponton, vagy a leginkább hatékonyságjavító ponton jelennek meg. A baromfiágazaton belül - figyelembe véve a mennyiséget és termelési értéket – elsőként a húscsirke és a tojótyúk termékpályán jelennek meg. A húscsirke esetében -a folyamatos genetikai fejlődésen túl – a keltetés és naposkor veszteségek csökkentése, valamint az ivar szerint elkülönített nevelés (mely már régi kérdés), adhat támpontot a fejlesztésekre (ivar szerinti nevelési és takarmányozási technológiák) hiszen tudjuk, hogy ha az azonos korú, ivarú, takarmányozású egyedek lesznek a telepen, akkor kiegyenlítettebb, egységesebb árualapot kaphatunk a vágóüzemben is, mely javíthatja annak hatékonyságát és paramétereit, egyben segítheti és  felgyorsíthatja a vágóüzemi robotizációs folyamatokat is. 

De milyen MI fejlesztési folyamatok játszódnak le a termelésben?  

Az MI és a gépi látás forradalmasította a naposcsibék nemének meghatározását (szexálását), kiváltva a rendkívül monoton, fárasztó és szakemberhiánnyal küzdő manuális munkát. Az automatizált rendszerek ma már 97–99 százalékos pontossággal képesek szétválogatni az ivarokat. A technológia alapvetően három különböző megközelítéssel tört be a piacra. Az automatikus tollszexálás (Feather Sexing) már megoldott, mert a brojlercsirkék bizonyos fajtáinál a kakasok és a jércék szárnytollainak hossza és fejlődési mintázata eltérő. Az olyan rendszerek, mint a TARGAN WingScan, futószalagon mozgatják a csibéket, s a nagy sebességű kamerák részletes képeket készítenek a szárnytollakról, miközben az MI-algoritmusok a másodperc törtrésze alatt elemzik a mintázatokat. Ezek a rendszerek emberi kéz érintése nélkül, konfigurációtól függően akár 40 000 – 160 000 csibe/óra sebességgel dolgoznak.

A gépi kloáka-szexálás (Vent Sexing) kiváltja a hagyományos, japán eredetű kloákavizsgálatot, amelynek elsajátítása a humán dolgozóknak akár 18 hónapos képzést is igényel, és a fáradtság miatt a műszak végére romlik a hatékonyságuk. Az olyan gyártók, mint a kínai Xiashu Technology, kifejlesztették a világ első kereskedelmi kloákaszexáló gépét. A dolgozónak csak a kamera felé kell tartania a csibe kloákáját, a mélytanulási algoritmus pedig – amelyet több millió képen tanítottak be – 3 másodpercen belül azonosítja a nemi jellegzetességeket. Ez a módszer óránként nagyjából 1000 csibét képes megvizsgálni 98,5 százalékos pontossággal. 

Olvastam, hogy már létezik az In-Ovo (tojáson belüli) szexálás is… 

Igen ezen a területen is komoly a fejlődés, azonban a jó eredményeket produkáló technológiák jellemzően drágák a hagyományos (színszex) megoldáshoz képest, míg a kevésbé drágák pontatlanok.  Így inkább tudományosan érdekes, de kevésbé gyakorlati megoldásokkal találkozhatunk. A német Orbem, az optikai koherencia tomográfiát (OCT) vagy a mágneses rezonanciát (MRI) ötvözik az MI-vel. A rendszer érintésmentesen átvilágítja a fejlődő tojást, a mesterséges intelligencia pedig a mikrométeres anatómiai markerek vagy belső struktúrák alapján megmondja az embrió nemét, még a kikelés előtt. A DNS alapú SelEggt technológia az első kilámpázással egyidőben képes nagy pontosságú ivarmeghatározásra (98-99,5%), viszonylag alacsony energiafelhasználással (egykörös rendszer - 4200 db/h össztojás; 3300 termékeny tojás/h kapacitással, 108.000kWh/év). Jelenleg a teszt költsége azonban 0,18-0,19 USD (≈ 61-62 Ft), mely gyártói ígéretek szerint 0,14 USD-ra csökken 2027-re és 2028-ban már „csak” 0,12 USD (≈ 40 Ft) lesz.

Miért előnyös ez a baromfiágazatnak?

A húscsirke esetében a naposkori ivarmeghatározásnál ez egyértelmű. Azon túl, hogy csökken a csibék fizikai manipulációja (kevesebb stressz, sérülés), nő a gazdasági hatékonyság. A precíz, nemek szerinti szétválogatás lehetővé teszi, hogy ivar szerint optimalizált takarmányozási stratégiát és nevelési rendszert dolgozzunk ki, mely javítja a vágóhídi hozamot és a fajlagos takarmányhasznosítást (FCR) is. 

A korai ivarmeghatározás esetében és az étkezi tojástermelésben való használhatóságot tekintve már szkeptikusabb vagyok. Ott egy drága, de a jelenlegi rendszerhez (színszex) képest előnyt kevésbé felmutatni tudó koncepciót látok, melyet szerintem az iparág nem feltétlenük igényel. Megfontolandó lehet e koncepciót pulykára adaptálni, ahol véleményem szerint hasznosabb lehetne. 

Az MI-rendszerek alkalmazásához azonban szükség van szakmai tudásra is. Magyarországon igen gyenge (sok esetben meg is szűnt) a középfokú szakképzés, leginkább a cégek tanítják be a dolgozókat az új technológia használatára.

A modern MI-alapú gépeket úgy tervezik, hogy működtetésükhöz semmilyen programozói vagy informatikai képzettség nem szükséges. Az elvárt képzettség a középfokú végzettség, ami alapvető digitális írástudást (okostelefonok, érintőképernyős ipari PC-k magabiztos kezelése) jelent. Ez esetben a feladatkör nem a rendszer fejlesztése, hanem a gép be- és kikapcsolása, a hibajelzések leolvasása, a fizikai elakadások elhárítása és a kamerák/szenzorok tisztán tartása. A gyártó cégek sokszor egy néhány napos, gyakorlati betanítást (helyszíni tréninget) biztosítanak a telepítéskor.

Az üzemeltetési és karbantartói szakemberek azért felelnek, hogy az MI-t hordozó fizikai robotika és a hardver folyamatosan működjön. Ehhez a munkakörhöz technikusi, automatizálási mérnöki, ipari elektronikai vagy villamosmérnöki végzettség szükséges. Az MI-t futtató célszámítógépek szintjén képesnek kell lenniük szoftverfrissítések telepítésére és diagnosztikai naplók (logfájlok) kinyerésére. S az olyan csúcstechnológiás rendszerek fejlesztéséhez, mint az in-ovo MRI-szkennelés vagy a számítógépes látás, magasan képzett szakembergárdára van szükség.

Kell-e félni az MI-től?

A baromfi-szexálásban az MI nem magasabb végzettséget követel meg a meglévő dolgozóktól, hanem megváltoztatja a munkakörüket. A nehezen elsajátítható, monoton biológiai vizsgálat helyett a dolgozók feladata a high-tech gépsorok felügyelete és logisztikai kiszolgálása lesz. De ezeknek a rendszereknek az energiaigénye komoly kihívás lesz. Az MI-alapú és automatizált baromfi-szexáló rendszerek energiaigénye modulárisan változik, és az alkalmazott technológiától (kamerás képalkotás vagy MRI) függően jelentősen eltér. Az In-Ovo MRI + MI rendszerek mágneses rezonanciát (MRI) és folyadékhűtést használ az ultragyors szkenneléshez, ennek a legmagasabb az energiaigénye. A naposcsibék tollazatát vagy kloákáját kamerákkal vizsgáló rendszerek lényegesen kevesebb áramot fogyasztanak, mert nem igényelnek nagyméretű mágneses tekercseket. 

Milyen veszélyeket hordoz az MI alkalmazása az adatvédelem területén?

Az MI alkalmazása az adatvédelem területén komoly kockázatokat hordoz, mivel ezek a rendszerek hatalmas mennyiségű adat feldolgozásán, elemzésén és az azokból való tanuláson alapulnak. A nyilvános vagy vállalati generatív MI-eszközökbe (mint a chatbotok vagy kódasszisztensek) feltöltött adatok beépülhetnek a modellek tudásbázisába. Ha egy alkalmazott szenzitív üzleti titkokat, személyes adatokat vagy forráskódot másol be egy MI-be a munka felgyorsítása érdekében, az adatok feletti kontroll megszűnik. A modell a jövőben ezeket az információkat – akár közvetve – más felhasználóknak is kiadhatja. Az MI képes összekapcsolni egymástól függetlennek tűnő adatbázisokat, és olyan mintázatokat felismerni, amelyeket az ember nem lát. A veszély, hogy a közösségi média, a vásárlási előzmények és a helyadatok alapján az MI mélyreható profilt képes alkotni a felhasználók politikai nézeteiről, egészségi állapotáról vagy szexuális orientációjáról. Ez a magánszféra teljes elvesztéséhez és a viselkedés manipulálásához vezethet. 

A modern mélytanulási algoritmusok olyan komplexek, hogy maguk a fejlesztők sem tudják pontosan megmondani, az MI miért hozott meg egy adott döntést. Ez az úgynevezett „Fekete Doboz” jelenség, ami sérti az európai adatvédelmi rendelet (GDPR) „magyarázathoz való jogát”. Ha az MI elutasít egy hitelkérelmet vagy kiszűr egy álláskeresőt, az érintett nem kap átlátható indoklást arról, hogy a személyes adatait pontosan milyen szempontok szerint értékelték ki. De fennáll az adathalászat és személyazonosság-lopás veszélye is, nem beszélve arról, hogy a generatív MI segítségével a kiber bűnözők minimális erőfeszítéssel képesek személyes adatokhoz jutni. Az MI képes tökéletesen lemásolni egy vezető hangját vagy arcát, és célzott, rendkívül meggyőző adathalász támadásokat indítani a pénzügyi vagy HR-osztályok ellen, hozzáférve a dolgozók és ügyfelek legféltettebb adataihoz.

Hogyan védekezhetünk ez ellen?

Az Európai Unió a világon elsőként fogadta el az EU MI Aktust (AI Act), amely szigorúan korlátozza vagy tiltja az adatvédelmi szempontból legveszélyesebb MI-alkalmazásokat (például a munkahelyi érzelemfelismerést vagy a társadalmi pontozási rendszereket), és kötelező átláthatóságot ír elő a nagy kockázatú rendszerekre.

Milyen hibaforrások rejlenek az MI rendszerekben?

A mesterséges intelligencia rendszerek nem tévedhetetlenek. Mivel nem rendelkeznek emberi értelemmel vagy kontextusértelmezéssel, olyan specifikus hibákat képesek elkövetni, amelyek alapjaiban térnek el a humán tévedésektől. Ilyenek például az elfogult és hiányos adatok, a túl- és alul tanulás, a hallucináció, a kontextus és józan ész hiánya, az ellenséges támadások, és a már említett “Fekete Doboz” probléma. Éppen ezért azt gondolom, hogy olyan szakemberekre van szükség, akik beszélnek a mesterséges intelligencia nyelvén, és értik a szakmai összefüggéseket. Hiszen ezekre az emberekre lesz szükség, hogy egy-egy részfolyamat esetében mérni és helyesen értékelni tudjuk a jövőben a paramétereket. ezekből a szakemberekből jelenleg is nagy hiány van. Szerintem akár a közép, akár a felsőfokú végzettségek esetében nagyon fontos lesz az, hogy szintetizálni tudják azt az információt, amit az analóg tudás és az új dimenziókat megnyitó tudás között össze kell hangolni. Én nem tartok attól, hogy az MI elveszi a munkát, mert mindig vannak új kihívások, új szakmai kérdések, mert sok olyan terület van még, amit mesterséges intelligenciával nem vizsgáltunk. A kérdéseket jól kell feltenni, míg a válaszokat helyesen kell értelmezni.

Végezetül arról kérdezem, hogy Ön hogyan látja a baromfiágazat jövőjét?

A baromfihús az egyik legnépszerűbb fehérjeforrás a világon, a kereslete folyamatosan nő. Igaz, az Európai Unióban lassúbb ez a növekedés, mely részben annak is köszönhető, hogy szigorúbb szabályozását (állatjólét, környezetvédelem, élelmiszerbiztonság, stb) nem követeli meg a beáramló importtal szemben. Az Európai Uniónak is látnia kell, hogy ahhoz, hogy az európai baromfitermelés megmaradjon, ne csökkenjen drasztikusan, ahhoz lépéseket kell tenni, és meg kell védeni az ágazat eddigi teljesítményét. Ez azért lenne nagyon fontos, mert a mostani geopolitikai nehéz időszakban az élelmiszer stratégiai fegyver lesz. S ha erről a stratégiai fegyverről az Európai Unió lemond, akkor lefegyverzi saját magát.

A magyar baromfiágazat tekintetében úgy gondolom, hogy elsősorban csirke ágazat növekedése miatt 2030-ig akár egymillió tonna élőbaromfi termelés sem kizárt. Bár a jelenlegi időszak kihívásai (geopolitikai helyzet, energia, takarmány, árfolyam) az ágazat számára is komoly kihívásokat tartalmaz, a közép- és hosszabbtávú trendek ebbe az irányba mutatnak.

Ajánlott kiadványokDr. Hajdú József:
A 21. század traktoraiDr. Kukovics Sándor szerk.:
A bárány- és juhhús fenntarthatóságaBai Attila - Lakner Zoltán - Marosvölgyi Béla - Nábrádi András:
A biomassza felhasználásaHarasztiné Lajtár Klára:
A borkezelés, palackozás, csomagolás és szállítás berendezései - Borászati technológiák II.

Ez is érdekelhetiA káposztafélék gépi betakarításaParlament előtt a 2025. év adózását meghatározó őszi adócsomagA lovak jólléte: a gondos lótartás eszközei és szabályai