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Hightech-Tierkontrolle

AniWeb: Künstliche Intelligenz beobachtet Mastgeflügel

Vor allem in der Broilermast ist es Landwirten heutzutage nicht mehr möglich, eine Einzeltierbeobachtung durchzuführen. Automatisierte Monitoringsysteme bieten hier enormes Potenzial.

Lesezeit: 2 Minuten

Die Produktion von Mastgeflügel auf landwirtschaftlichen Betrieben hat sich in den letzten Jahrzehnten erheblich intensiviert. Im Zuge der Spezialisierung der Betriebszweige sind auch die Tierbestände deutlich größer geworden. Laut Gesetz muss der Tierhalter aber seine Tiere täglich in Augenschein nehmen. Helfen kann hier Künstliche Intelligenz (KI). Genau daran arbeitet das Innovationszentrum Niedersachsen im Projekt AniWeb.

Das Projekt entwickelt ein automatisiertes Frühwarnsystem auf KI-Basis, welches das Verhalten von Tieren in großen Herden erfasst und bei auffälligem Verhalten Alarm auslöst. Die ständige Beobachtung der Tiere unterstützt Landwirte nicht nur beim Erkennen der Verhaltensmuster, sondern gibt ihnen auch die Möglichkeit, frühzeitig Gegenmaßnahmen einzuleiten.

Um das Potenzial neuronaler Netzen und künstlicher Intelligenz im Hinblick auf die Anwendung in Nutztierställen zu überprüfen, werden in einem Masthühnerstall Mikrofone und ein entsprechendes Kamerasystem installiert. Eine Software wird anschließend auf die Erkennung verhaltensspezifischer Informationen der Masthühner trainiert. So kann das Aktivitäts-, Erkundungs- und Fortbewegungsverhalten der Tiere erfasst und analysiert werden. Im Mittelpunkt steht die Frage, inwieweit die Technologien die Augen und Ohren der Landwirte unterstützen oder gar ersetzen können.

Erfolgreiches Zwischenergebnis

Laut EIP Agri ist es gelungen, Daten im Versuchsstall zu generieren. Sowohl Kamerabilder als auch manuell erfasste Daten werden ausgewertet und fließen in die Entwicklung der Algorithmen ein.

Im ersten Schritt ist ein Versuchsaufbau im Teststall entstanden, in dem Computer Vision Tools erprobt werden. Hypothesen werden direkt im Versuchsaufbau entwickelt, getestet und auf ihr Skalierungspotenzial geprüft. So können praktische Anforderungen definiert werden, die einen starken Bezug zur landwirtschaftlichen Praxis zu gewährleisten.

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