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http://dspace.univ-tiaret.dz:80/handle/123456789/15462
Title: | Développement d'un Système Intelligent d'Incubation d'Œufs à l'aide de l'Apprentissage Profond |
Authors: | Ismail, ABDELLAH Abdelghani, ALLAOUI |
Keywords: | ncuba?on des œufs, Contrôle de la température, Contrôle de l'humidité, Intelligence , LSTM, Industrie avicole |
Issue Date: | Jun-2024 |
Publisher: | université ibn khaldoun-tiaret |
Abstract: | ete étude approfondie sur l'incuba?on des œufs explore les mécanismes et les dé?s de cete pra?que cruciale dans l'industrie avicole. En soulignant l'importance capitale du contrôle minu?eux de divers paramètres tels que la température et l'humidité, nous visons à garan?r des condi?ons op?males pour l'incuba?on des œufs. A mesure que nous progressions dans notre explora?on, nous avons constaté que l'intelligence ar??cielle, en par?culier les réseaux neuronaux LSTM, o?raient une solu?on prometeuse pour op?miser ces processus. Ces algorithmes d'appren?ssage profond ont le poten?el de prédire avec précision les tendances et de contrôler les condi?ons d'incuba?on de manière dynamique, permetant ainsi une ges?on plus e?cace et proac?ve de l'environnement d'incuba?on. En concré?sant ces concepts théoriques, nous avons développé un système d'incuba?on d'œufs innovant, intégrant pleinement les avantages de l'IA pour une ges?on automa?sée et op?misée. L'analyse approfondie des résultats obtenus a con?rmé l'e?cacité de notre approche. En ?n de compte, cete étude o?re un aperçu précieux sur la convergence entre l'incuba?on tradi?onnelle et les technologies de pointe, ouvrant la voie à une aviculture plus e?cace et durable. |
Description: | This study delves into the mechanisms and challenges of egg incuba?on, a crucial prac?ce in the poultry industry. The research emphasizes the importance of me?culously controlling various parameters such as temperature and humidity to ensure op?mal condi?ons for egg incuba?on. Throughout the explora?on, it becomes evident that ar??cial intelligence, par?cularly Long Short-Term Memory (LSTM) networks, o?ers a promising solu?on for op?mizing these processes. These deep learning algorithms can accurately predict trends and dynamically control incuba?on condi?ons, leading to more e?cient and proac?ve management of the incuba?on environment. By implemen?ng these theore?cal concepts, an innova?ve egg incuba?on system was developed, fully integra?ng the advantages of AI for automated and op?mized management. An in-depth analysis of the results con?rmed the e?ec?veness of this approach. Ul?mately, this study provides valuable insights into the convergence of tradi?onal incuba?on prac?ces and cu?ngedge technologies, paving the way for more e?cient and sustainable poultry farming. |
URI: | http://dspace.univ-tiaret.dz:80/handle/123456789/15462 |
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