Microsoft har på blot 200 timer identificeret en ny pFAS-fri kemisk forbindelse ved hjælp af avanceret kunstig intelligens (AI). I samarbejde med det amerikanske energiministeriums forskningscenter Pacific Northwest National Laboratory analyserede Microsofts AI-platform over 365.000 potentielle kemikalier med henblik på at finde et bæredygtigt alternativ til de fluorbaserede stoffer, der typisk anvendes i kølemidler.
Ved hjælp af en række specialiserede AI-agenter, der samarbejdede i et struktureret og målrettet forskningsforløb, blev materialer screenet, simuleret, sorteret og valideret – en proces der normalt ville tage forskere flere år. Resultatet blev en ny kemisk forbindelse, der allerede er blevet syntetiseret og testet med succes som en fremtidig erstatning for pFAS.
Dette konkrete gennembrud illustrerer, hvordan tværfaglig AI kan accelerere innovation og skabe løsninger, der både opfylder tekniske krav og miljømæssige hensyn.
Danske Mink arbejder på at bringe tilsvarende teknologi ind i dansk minkavl – ikke som eksperiment, men som et nyt værktøj i udviklingen af en endnu mere effektiv, datadreven og bæredygtig minkavl.
Helt konkret ønsker vi at fokusere på:
1. Foderoptimering med dokumenterbart lavere klimaaftryk
Ved at kombinere næringsprofiler, råvaredata og emissionsfaktorer i en AI-model er det muligt at simulere tusindvis af fodersammensætninger med henblik på at finde de mest klimavenlige løsninger. Målet er at udvikle foder, der opretholder dyrevelfærd og pelskvalitet, samtidig med at CO₂-aftrykket per produceret skind reduceres med op til 30%, baseret på eksisterende dokumentation fra andre husdyrproduktioner¹.
Dette arbejde skal ske i samarbejde med foderleverandører, uafhængige ernæringsforskere og specialister i klimaberegning.
2. Gylleraffinering med dokumenterbar emissionsreduktion
I andre husdyrsektorer har mikrobiologisk og kemisk behandling af gylle vist sig at kunne reducere metanudledning med op til 40%². Denne viden er endnu ikke overført til minkproduktion. Danske Mink ønsker derfor at udvikle en datadrevet model, der – med udgangspunkt i gylleansalyses, miljødata og tilsætningsstoffer – kan pege på de mest effektive behandlingsstrategier.
Målet er at forbedre både næringsstofudnyttelsen og klimaregnskabet i minkproduktionen. Vi søger partnere med ekspertise inden for gødningsbehandling, emissionsmåling og AI-modellering.
3. Forædling via data: Pelsens kvalitet, ressourcens effektivitet
Ved at sammenkoble genetiske profiler, fodersporing og pelsbedømmelser med maskinlæring er det muligt at identificere præcise sammenhænge mellem fodring, arv og kvalitet. Målet er at udvikle en model, der optimerer værdi, holdbarhed og bæredygtighed.
Danske Mink ønsker at udvikle denne model i samarbejde med aktører, der arbejder med genetisk dataanalyse, avanceret statistik og pelsklassificering.
Vi skaber næste generation af dansk minkavl
Danske Mink er i gang med at samle de stærkeste kræfter på tværs af forskning, teknologi og produktion, for at udvide mulighederne og vise, hvordan en moderne og ansvarlig pelsproduktion ser ud i 2030 og frem.
“Den teknologi, der kan finde nye kemiske forbindelser på 200 timer, kan også være nøglen til at udvikle foder og den samlede bæredygtighed i minkavl. Vi er klar til at bruge den viden, og vi inviterer de bedste med ombord.” – Jesper Nyholm, bestyrelsesmedlem i Danske Mink
Kontakt Danske Mink for mere information eller ræk ud hvis du besidder kompetencer der kan bidrage til at nå vores mål.
Referencer
- Cargill Animal Nutrition (2022): How AI can reduce feed-related GHG emissions by up to 30% in livestock production
- Burchill, W. et al. (2017): Mitigation of methane emissions from cattle slurry with acidification and additives
- IPCC (2019): 2019 Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories – Volume 4: Agriculture, Forestry and Other Land Use
- VentureBeat (2024): Microsoft just launched an AI that discovered a new chemical in 200 hours instead of years
