4 Technologie-Studiengänge PhD Studiengänge in Kanada

Künstliche Intelligenz (KI) kann genutzt werden, um Vorhersagemodelle für potenzielle Auswirkungen des Klimawandels und Minderungs-/Anpassungsmaßnahmen in einer Vielzahl von Anwendungskontexten zu entwickeln. In diesem vierjährigen finanzierten Ph.D. Projekts werden prädiktive analytische Modelle entwickelt, um die wahrscheinliche Bandbreite von Morbidität, Mortalität, Produktivität, Ressourcen-/Umwelt-, Wirtschafts- und Tierschutzauswirkungen im Zusammenhang mit extremen Hitzeereignissen für jede Nutztierart in British Columbia, Kanada, unter den aktuellen Projektionen zum Klimawandel abzuschätzen , und um die potenziellen Vorteile/Gegensätze zu bewerten, die mit Szenarien für die Überwachung des Hitzestressrisikos und die Implementierung von Minderungstechnologien verbunden sind.

National und international anerkannt, sind wir in Electrical and Computer Engineering (ECE) bei Queen's stolz auf die Exzellenz unserer Lehre und Forschung sowie auf die starke Verbindung, die wir zu unseren Studenten haben. Unsere Fakultät, Mitarbeiter und Studenten sind eine vielfältige Sammlung von Personen, die aus allen Teilen der Welt kommen. Der rote Faden, der uns verbindet, ist, dass wir ECE lernen, lehren und erforschen.

Der Tierhaltungssektor sieht sich einem zunehmenden Druck ausgesetzt, Strategien zur Reduzierung des Ressourcenverbrauchs und der Umweltauswirkungen zu identifizieren und zu verabschieden, um die soziale Freiheit im Kontext nachhaltiger Produktion und Konsum zu wahren. Obwohl die Umweltergebnisse pro Produkteinheit im Vergleich zu anderen Nutztierarten relativ effizient sind, erfordern das Ausmaß und die prognostizierte Produktionssteigerung im globalen Eiersektor konzertierte Anstrengungen zur Erreichung dieses Ziels. Prädiktive Analysen mit Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) bieten neue und potenziell leistungsstarke Bedeutungen für die Integration und Analyse verschiedener Datenströme aus dem Geflügelsektor. Dieses vierjährige finanzierte Ph.D. Das Projekt wird sich dieser Herausforderung stellen, indem es (1) Daten der kanadischen Eierindustrie durch Aufgaben wie die Identifizierung von Ausreißern und die Vorhersage fehlender Daten vorverarbeitet, wodurch Datenströme für KI-Techniken geeignet werden; (2) Identifizierung oder Entwicklung, Validierung und Implementierung der am besten ausgewählten KI-Techniken; und (3) Verwendung von lebenszyklusbasierten, multikriteriellen Bewertungsmethoden, um die Unterstützung bei Nachhaltigkeitsentscheidungen in der kanadischen Eierindustrie zu verbessern.