Künstliche Intelligenz misst Tierwohl in Echtzeit

Schon heute erproben Wissenschaft und Landwirtschaft, was spätestens im Jahr 2046 zum Standard werden dürfte: Künstliche Intelligenz überwacht die Tierbestände und schlägt bei drohenden gesundheitlichen Problemen Alarm.
Veröffentlicht am 12.08.2021
Künstliche Intelligenz misst Tierwohl in Echtzeit

Die Digitalisierung der unterschiedlichen Lebensbereiche ist in vollem Gange und stellt Wirtschaft und Gesellschaft vor große Herausforderungen. Dieser Wandel betrifft in besonderer Weise die Landwirtschaft und stellt eine große Chance zur Bewältigung der aktuellen Herausforderungen dar. Seit vielen Jahren ist zu beobachten, dass die Anzahl der landwirtschaftlichen Betriebe sowie der Menschen, die in der Landwirtschaft arbeiten, abnimmt. Dieser Rückgang auf der einen Seite muss durch höhere betriebliche Leistung auf der anderen Seite aufgefangen werden. Die notwendigen Ertragssteigerungen werden durch leistungsfähigere Züchtungen und durch eine wachsende Automatisierung und Digitalisierung der Landwirtschaft erreicht. Steigende Temperaturen und zunehmende Wetterextreme durch den Klimawandel stehen dem aber entgegen und führen zu Ernteausfällen und zunehmendem Stress bei den Zuchttieren. Zusätzlich erfahren die gesellschaftlichen Erwartungen an das Tierwohl und die Nachhaltigkeit der Betriebe einen starken Zuspruch. Da passt es gut ins Bild, dass die Zukunftskommission Landwirtschaft im Juli 2021 ihren Abschlussbericht vorgelegt hat und einen massiven Umbau des Agrar- und Ernährungssektors empfiehlt, oder dass die Unternehmensgruppe Aldi ankündigt, bis 2030 ihre Vorgaben für die Fleischproduktion im Sinne des Tierwohls deutlich zu verschärfen.

Datenströme bündeln und auswerten

Viele Betriebe setzen bereits heute auf den Einsatz von modernen, vernetzten Systemen, wodurch große Datenmengen anfallen. Hier braucht es kluge Konzepte, wie diese Datenströme im Interesse der landwirtschaftlichen Betriebe zusammengeführt und ausgewertet werden. Im Projekt Ceres versucht man bereits heute, diesen Weg zu gehen. Ceres wird von der Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung finanziell gefördert. An dem Projekt beteiligt sind unter anderem das Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik (FIT), die Hochschule Hamm-Lippstadt sowie der Erzeugerring Westfalen eG. Ceres fasst die im Betrieb anfallenden Daten in einem Cloud-Speicher zusammen, wobei der Betrieb als Datensouverän betrachtet wird. Das heißt, die Daten verbleiben im Besitz des Betriebes und dieser kann über ein Rechtemanagement diese Daten bei Bedarf mit anderen teilen. Zusätzlich werden die Betriebe bei der Auswertung der Daten unterstützt. Über integrierte Micro-Services werden Sensormessdaten aus dem Stall mit weiteren zur Verfügung stehenden Datenquellen zu Tierakten aggregiert, wodurch Informationen zum Zustand der Herde auf Einzeltierniveau gewonnen werden. So kann Transparenz über den Lebenszyklus jedes aufgezogenen Tieres geschaffen werden.

Gesundheit wird berechenbar

In Zukunft wird es möglich sein, Tierwohl in der Landwirtschaft komplett neu zu denken. Konnten in der Schweinemast bislang nur Schlachthofbefunde in einen Tiergesundheitsindex einfließen und damit rückwirkend Aussagen zum Tierwohl getroffen werden, erlauben Sensorsysteme bereits während der Aufzucht die Beurteilung des Tierwohls. Um aus der großen Datenfülle die relevanten Informationen zu gewinnen, werden Künstliche Intelligenz (KI) und Machine- Learning-Ansätze, also selbstlernende Maschinen, verwendet. Damit werden das Tierwohl und die Tiergesundheit berechenbar und nachvollziehbar. Dies wirkt sich auf die Qualitäts- und Ressourcenoptimierung aus und damit auf die Wettbewerbsfähigkeit des Betriebes. Während heute das Tierwohl als unberechenbare Größe dargestellt wird, werden diese Systeme in Zukunft dafür sorgen, dass Risiken rechtzeitig erkannt werden. Schon heute wird so das Problem des Schwanzbeißens bei Schweinen sukzessive gelöst. Will man das Kupieren von Schwänzen bei Ferkeln vermeiden, müssen Aggressoren in einer Gruppe von Schweinen rechtzeitig erkannt und getrackt werden. Im Projekt KISS verarbeitet eine KI Videobilder als Datenströme in Echtzeit, identifiziert die Schweine einer Herde und analysiert deren Verhalten. Dadurch kann individuelles, aggressives Verhalten von Schweinen vorhergesagt werden.

Informationsaustausch zwischen Betrieben

Die Daten werden für das weitere Lernen der Systeme verwendet. Je mehr Daten gesammelt werden, desto mehr Informationen – vor allem auch prädiktive Informationen – können gewonnen werden. Das Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik (FIT) arbeitet in dem Projekt mit der Landwirtschaftskammer Nordrhein-Westfalen zusammen. Die Förderung erfolgt aus Mitteln des Zweckvermögens des Bundes bei der Landwirtschaftlichen Rentenbank. Die Kombination aus digitaler Transformation und fortgeschrittener Analyse­systeme wird die landwirtschaftlichen Betriebe befähigen, Prozesse im Stall selbst zu optimieren. Gesundheitliche Probleme der Tiere können zukünftig vorhergesagt und präventive Maßnahmen ergriffen werden, bevor Tiere erkranken. Der Datenaustausch mit anderen landwirtschaftlichen Betrieben wird zum Normalfall und dient dazu, Probleme in einer Region – wie zum Beispiel Schädlinge und Krankheiten – rechtzeitig zu erkennen.

Quelle: agrarzeitung von Prof. Dr. Harald P. Mathis, Lorenz Sparrenberg, Christian Müller Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik (FIT)

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