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证据和知识使羊毛复兴
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金羊毛书籍摘要
《金羊毛》的故事情节无法确定精确的历史时间线，因为在荷马写下史诗《伊利亚特》和《奥德赛》时，即公元前 8 世纪左右，金羊毛已经存在于有记载的历史范围之外。虽然考古学已经证实一些神话故事，如特洛伊战争，包含部分事实，但伊阿宋寻找金羊毛的过程却跨越了幻想与现实的边界。《金羊毛》中描绘的社会反映了古希腊黑暗时代的精神，这一时期的特点是迈锡尼等城市在公元前 1200 年左右衰落，几个世纪后复杂文明的复兴。社区很小，严重依赖国王或领导人的保护。这些村庄范围之外的世界十分广阔，每一片陌生的土地上都潜伏着潜在的危险。杰森的旅程从希腊中部的色萨利出发，穿过爱琴海，到达利姆诺斯岛等真实岛屿，途经险峻的山脉、波涛汹涌的大海和阴暗的森林。爱尔兰民俗学家帕德里克·科伦于 1921 年重述了《金羊毛和阿喀琉斯之前的英雄》，威利·波加尼用生动的插图重新诠释了古典希腊神话。该系列于 1922 年获得纽伯瑞奖，并多次更新和重新出版，包括 2010 年版，由波西·杰克逊系列的著名作家里克·里尔登作序。这本书围绕战争、爱情、牺牲、自私、荣誉、责任和转变等主题，编织了神、凡人和奇幻生物的故事。虽然杰森、宙斯、普罗米修斯和喀耳刻等著名人物占据了中心位置，但鲜为人知的人物也受到了关注，包括关于阿普绪尔托斯被杀、埃厄忒斯国王和莱姆尼亚少女的故事。虽然被归类为儿童读物，但其丰富、富有诗意的语言将吸引年轻和年长的读者。故事分为三个主要部分，每个部分都围绕杰森和阿尔戈英雄在美狄亚的请求下为佩利阿斯国王取回神话中的金羊毛的危险旅程展开。本系列中的神话都与杰森和金羊毛的中心故事有关。第一部分包括“阿尔戈”和“佩利阿斯国王”等故事，杰森发现佩利阿斯国王希望他得到金羊毛，这样他就可以远离王国。尽管知道这是一项艰巨的任务，杰森还是同意这样做，以成名。在第二部分中，我们看到了《女巫美狄亚》和《夺取金羊毛》等故事，其中杰森和他的朋友们面临着获得金羊毛的艰难挑战。他们必须驯服公牛，击退军队，并在美狄亚的帮助下打败一条蛇。第三部分包括《女猎手阿塔兰塔》和《忒修斯与牛头怪》等故事，“忒修斯和赫拉克勒斯等英雄面临自己的挑战和冒险。编撰这部作品集的帕德里克·科伦也是一位诗人、剧作家和小说家，以爱尔兰血统和文学贡献而闻名。
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。
可持续材料指南 // 06 羊毛
羊毛是自然碳循环的一部分。通过储存温室气体二氧化碳 (CO 2 )，羊毛可防止储存的气体在服装使用期间导致气候变化。所有这些二氧化碳都会在纤维的整个生命周期中从大气中去除 - 从草在生长过程中使用，到在绵羊身上转化为羊毛，再到羊毛产品的使用阶段 - 直到被处理和生物降解。对于许多羊毛服装来说，这一期限大大延长，因为羊毛被用于各种纺织品或回收利用。
4SC碳中性羊毛生产
对该项目的成功至关重要的是数据耕种对植被图的工作。对于土地所有者和碳公司而言，计算精美物业的木质植被数量可能是一项艰巨的任务。无人机可以使用，但比例尺会击败它们。而且，使用生态学家来漫步整个财产是耗时，效率低下且昂贵的。数据农业开发了使用超高分辨率卫星图像自动计算叶子预测覆盖的过程
最佳羊毛染色的完整解决方案
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