가축 질병 예보와 의사결정 지원하는 AI 에이전트 연구동향

가축 질병이 축산업과 공중보건을 지속적으로 위협하지만, 현재 질병 감시는 수동적이고 분절적인 수준에 머물러 있다. 전통적인 인공지능 모델은 개방루프 예측자로서 정적 결과만 제공되어 현장 수의사의 동적 운영 요구를 충족하지 못한다. 이 연구는 마이크로 규모의 자동 분자진단과 생체센서, 매크로 규모의 컴퓨터비전 기반 표현형 분석을 포함한 다중규모 센싱 기술을 분류하고, 폐쇄루프 인지-의사결정-피드백 구조를 통해 수동적 관찰에서 적극적 개입으로 전환하는 AI 에이전트의 가능성을 탐구한다. 다중 모달 입력, 시계열 예측, 자원 인식 의사결정, 강화학습을 통합하는 에이전트 기반 워크플로우를 논의하며, 현재 대부분의 수의학 연구는 완전한 자율적 폐쇄루프 에이전트 배치보다 이 프레임워크의 개별 구성 요소만 지원하고 있음을 지적한다.