2024“颐和青年奖”推荐青年学者——中国农业大学动物科技学院 张帅教授
2024-03-27 89

  2024年是新中国成立75周年,是实现“十四五”规划目标任务的关键一年。迈上全面建设社会主义现代化国家新征程、向第二个百年奋斗目标进军的关键时刻,人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾对动物营养与饲料学科内涵和外延的拓展提出了新的要求,节粮绿色低碳高质量发展对动物营养与饲料学科自主创新吹响了新的集结号。推进畜禽与饲养学术交流,助推青年人才成长,是“颐和青年奖活动”的恒久宗旨,近期本活动将陆续呈现2024颐和青年学者们近几年来的科技创新成果。

  张帅,中国农业大学动物科技学院教授,博士生导师,现任中国农业大学科研院副处长,农业农村部饲料工业中心教学科研部主管,入选教育部重大人才工程青年学者,先后在美国弗吉尼亚理工大学获统计学硕士和动物营养学博士学位,主要研究方向为猪营养数学模型与智能精准饲喂,近5年主持国自然面上项目等国家级和省部级项目12项,获神农中华农业科技一等奖1项(排第2),以第一/通讯作者在JAS、JASB等行业知名期刊发表SCI论文49篇,参编专著4部(副主编2部),获软件著作权3项,作为骨干完成了中国猪饲料原料营养价值数据库及应用平台系统FeedSaaS建设和第三版《中国猪营养需要》(GB/T 39235-2020)国标制订,牵头建立了全球首个基于通用大语言模型的AI配方系统FeedMaaS。

  阐明了猪饲料原料有效能的影响因素,揭示了其变异规律,构建了其动态预测模型。

  针对影响猪饲料原料有效能变异的因素问题,选取代表性原料,利用靶动物试验研究了不同产地、品种、种植地区气候条件、储存工艺和加工工艺等因素影响下原料的有效能值变化规律。进一步,基于前期的数据积累,利用相关性分析和逐步回归进行主效因子的挖掘,确定了影响猪饲料原料有效能变异的关键化学组分。选取生产中方便测定的关键化学指标,在兼顾模型预测准确性和使用简便性的基础上,选用多元线性回归模型拟合参数,建立了单一饲料原料的猪有效能动态预测模型;基于元分析首次构建了纤维大类原料的猪有效能动态预测模型,开发了基于营养和环境效益多维度评价纤维原料饲用价值的评估工具。

  针对影响猪能量需要量变异的因素及其规律问题,基于能量需要量测定试验的数据积累,挖掘出了体重、环境温度、光照等影响特定品种猪能量需要量的主效因素,并量化了其变异规律。进而,选用多元非线性回归模型拟合参数,构建了瘦肉型猪能量需要量动态预测模型。基于我国本土实验数据的元分析,构建了适合于我国养猪生产的能量需要量动态预测模型,编写了《中国猪营养需要》一书的需要量估测模型一章。分析了不同配方策略下我国北方典型猪场生长育肥猪养殖过程的碳氮足迹等环境效应,建立了基于生物电阻抗的生长猪体成分预测模型,为探索综合性的猪营养需要量指标和营养优化供给奠定了理论基础。

  基于新的能量体系和拟合算法提升了动态模型的预测精度,创建了模型在线实时应用系统FeedSaaS和全球首个基于通用语言模型框架的人工智能饲料配方系统FeedMaaS。

  基于当前最准确的能量评估体系净能体系,国内外首次构建了谷物、蛋白和纤维3大类原料的猪净能动态预测模型。鉴于机器学习算法如人工神经网络算法在猪营养领域的应用空白,基于该算法建立了新的猪生产性能预测模型和猪净能需要量动态预测模型。为实现模型的实时应用,适应饲料厂和养殖场的复杂环境,避免传统软件复杂的安装维护过程,依托互联网SaaS平台开发了模型应用系统FeedSaaS;基于GLM通用语言模型框架,进一步开发了全球首个AI饲料配方系统FeedMaaS,构建了我国饲料配方师自己的“ChatGPT”。

  以上研究成果极大推动了我国猪营养与饲料基础理论和方法学研究向着模型化、精准化的方向发展,也为智能养殖相关研究奠定了理论基础。

  软件著作权:FeedMaaS饲料配方系统v1.0。张帅,蹇诗韵,邱志刚,陈红烟,丁翔,曾正程。2024年。

  猪饲料原料营养价值与动态营养需要量模型化研究进展.张帅,刘岭,王凤来,王军军*. 动物营养学报. 2020. 32(10): 4525-4539.

  中国猪营养需要。中国农业出版社。李德发;王丽,王军军,车炼强,石宝明,朱伟云,刘岭,刘作华,刘绪同,杨飞云,杨凤娟,吴德,余冰,余凯凡,张帅,张宏福,陈亮,陈代文,罗钧秋,郑萍,单安山,黄金(516,1.08,0.21%)秀,蒋宗勇,曾祥芳,谯仕彦,熊本海(按姓排列)。2020年。

  软件著作权:Feedsaas饲料大数据平台系统v1.0。王军军,马永喜,王亚楠,张帅,李军涛,黄承飞。2017年。