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Reconocidos a nivel nacional e internacional, en Ingeniería Eléctrica e Informática (ECE) en Queen's, nos enorgullecemos de la excelencia tanto de nuestra enseñanza como de nuestra investigación, así como de la fuerte conexión que tenemos con nuestros estudiantes. Nuestra facultad, personal y estudiantes son una colección diversa de personas que provienen de todas partes del mundo. El hilo común que nos une es que aprendemos, enseñamos e investigamos ECE.

El sector ganadero enfrenta una presión cada vez mayor para identificar y adoptar estrategias para reducir el uso de recursos y los impactos ambientales a fin de mantener la licencia social en el contexto de la producción y el consumo sostenibles. Si bien es relativamente eficiente en términos de resultados ambientales por unidad de producto en comparación con otras especies de ganado, la escala y el aumento proyectado de la producción en el sector mundial del huevo requiere esfuerzos concertados para lograr este objetivo. El análisis predictivo que utiliza técnicas de inteligencia artificial (IA) proporciona significados novedosos y potencialmente poderosos de integrar y analizar diversos flujos de datos del sector avícola. Este doctorado financiado por cuatro años. El proyecto responderá a este desafío al (1) preprocesar los datos de la industria canadiense del huevo a través de tareas como la identificación de valores atípicos y la predicción de los datos faltantes, lo que hace que los flujos de datos sean adecuados para las técnicas de IA; (2) identificar o desarrollar, validar e implementar las mejores técnicas de IA seleccionadas; y (3) utilizar métodos de evaluación de criterios múltiples basados en el ciclo de vida para mejorar el apoyo a las decisiones de sostenibilidad en la industria canadiense del huevo.

La inteligencia artificial (IA) se puede aprovechar para desarrollar modelos predictivos de posibles impactos del cambio climático y medidas de mitigación / adaptación en una variedad de contextos de aplicación. En este cuatrienio, Ph.D. proyecto, se desarrollarán modelos analíticos predictivos para estimar el rango probable de morbilidad, mortalidad, productividad, recursos / impactos ambientales, económicos y de bienestar animal asociados con los eventos de calor extremo para cada especie de ganado en la Columbia Británica, Canadá, según las proyecciones actuales de cambio climático. , y evaluar los beneficios / compensaciones potenciales asociados con los escenarios para el monitoreo del riesgo de estrés por calor y la implementación de tecnologías de mitigación.