Künstliche Intelligenz im Ziegenstall

Das Verbundprojekt „VerZi“ erforscht Technologien zur Überwachung von Nutztieren, um aggressives Verhalten rechtzeitig unterbinden und Verletzungen vorbeugen zu können. Am Technologie-Zentrum Informatik und Informationstechnik (TZI) der Universität Bremen entwickeln Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler die dafür benötigten KI-Systeme zur Erkennung der Tiere und ihres Verhaltens.

Für eine Herde kann es zum Problem werden, wenn einzelne Tiere ein besonders hohes Maß an Aggressivität aufweisen. Verletzungen und Stress können die Folge sein. Um solche Situationen in Nutztierherden rechtzeitig erkennen und unterbinden zu können, haben sich wissenschaftliche Einrichtungen und Unternehmen zusammengeschlossen und das Projekt VerZi („Automatische Verhaltensbewertung bei Milchziegen“) gestartet. Das Technologie-Zentrum Informatik und Informationstechnik (TZI) der Universität Bremen bringt dabei seine Expertise im Bereich der Künstlichen Intelligenz ein. Gefördert wird das Projekt vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL).

Das neue Verfahren setzt auf Kameras und Mikrofone, um die Tiere im Stall zu beobachten. Die damit gesammelten Daten sollen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz ausgewertet werden, um zu erkennen, ob sich Tiere auf gefährliche Weise aggressiv verhalten oder ob sie beispielsweise nur spielen. Diese Unterschiede sind selbst für Menschen oft schwer zu erkennen und müssen daher auch dem KI-System aufwändig antrainiert werden. Im ersten Schritt sichten Expertinnen und Experten des Instituts für Tierzucht und Haustiergenetik der Universität Gießen daher relevante Kameraaufnahmen und bestimmen das dort gezeigte Verhalten. Anschließend nutzen die TZI-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftler der Universität Bremen das Material, um das KI-System zu trainieren.

„Für dieses Training benötigen wir sehr viele Beispiele“, erklärt Prof. Anna Förster. Das System müsse beispielsweise lernen, sich nicht von unterschiedlichen Bildhintergründen verwirren zu lassen. Die Gefährlichkeit des beobachteten Verhaltens kann es durch Faktoren wie die Geschwindigkeit und Intensität der Bewegungen oder durch die Art der Geräusche und deren Lautstärke ermitteln. Für diese komplexe Aufgabe müssen die TZI-Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sehr viele Systemarchitekturen ausprobieren, um die passendste zu identifizieren. Darüber hinaus müssen sie Methoden zur Evaluation der Ergebnisse entwickeln. Die Zahl der benötigten Kameras und die Maximierung der Energieeffizienz sind weitere Fragestellungen.

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