Использование искусственного интеллекта для составления рационов собак: нутритивная недостаточность и необходимость специальных знаний
В свежем теоретическом исследовании in silico ученые оценили нутритивную адекватность рационов для собак, составленных четырьмя популярными языковыми моделями искусственного интеллекта. Клиническая оценка животных не проводилась. Нейросетям давали стандартизированный запрос на составление полноценного и сбалансированного рациона на основе говядины и курицы для взрослой собаки массой 8 кг.
Было проанализировано одиннадцать вариантов рецептов. Оценка проводилась в соответствии с рекомендациями Европейской федерации производителей кормов для домашних животных. Результаты показали, что в целом 61,3% нутриентов оказались ниже минимально рекомендуемых уровней.
Дефицит был выявлен по множеству критически важных параметров. Энергетическая ценность была недостаточной в 81% диет. Уровень кальция не соответствовал рекомендациям в 91% случаев, а соотношение кальция и фосфора выходило за пределы нормы в 63% рецептов. Хлор отсутствовал абсолютно во всех предложенных вариантах. Также был зафиксирован дефицит витамина D в 63,7% диет, холина в 81,8% и линолевой кислоты в 72%. Лишь в 18% случаев искусственный интеллект включил в рецепт дополнительные добавки, причем их количество было недостаточным.
Авторы делают вывод, что хроническое кормление по таким рецептам создает риски для костной системы, кожи, иммунитета и метаболизма. В своем текущем виде языковые модели непригодны для самостоятельного составления рационов. Для безопасного применения необходим обязательный контроль со стороны ветеринарных врачей и нутрициологов.
Источник: Use of Artificial Intelligence in obtaining canine diets: nutritional inadequacy and the need for technical knowledge, 2026 год. PubMed PMID 42564539.
12
3August 17, 2026 2.9K 28
