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Neues aus dem Nutztiersektor  Aktuelle Projekte

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AgrifoodTEF – The European Testing and Experimentation Facilities for Agrifood Innovation

Die Europäische Kommission (EK) fördert im Rahmen des Programms DIGITAL Europe groß angelegte Test- und Experimentiereinrichtungen für Künstliche Intelligenz – sogenannte „Testing and Experimentation Facilities“ (TEF). Ein TEF ist ein Netzwerk aus Partnerinnen und Partnern, die sich in ganz Europa zu wichtigen Einrichtungen zusammenschließen und Technologieanbietenden offenstehen, um hochmoderne KI-basierte Soft- und Hardwarelösungen sowie -produkte, einschließlich Roboter, in anwendungsnahen Umgebungen zu testen bzw. zu demonstrieren. Sie sollen einen wichtigen Beitrag zu Exzellenz und Vertrauen in KI leisten und den Aufbau des KI-Ökosystems in Europa begünstigen. Für den Bereich Nutztierhaltung bietet AgrifoodTEF Dienstleistungen für die Erprobung und Validierung von AI-basierten Anwendungen und die ökologische Futtermittelproduktion an, um die Nachhaltigkeit der Rinder-, Schweine- und Geflügelzucht zu verbessern.

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AI4CALF – Steuerung von Stall-Belüftungen mittels künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Nachhaltigkeit am Beispiel eines Kälberstalls

In dem Projekt AI4CALF wird im Detail untersucht, ob durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz die Lüftungssteuerung von Kaltställen mit Blick auf Tierwohl, Tiergesundheit, Energiebedarf und Wirtschaftlichkeit gegenüber den jetzigen Systemen optimiert werden können. Das Stallklima in Kaltställen wird stark durch die Witterung und die Umgebungsbedingungen beeinflusst und es gibt bisher keine befriedigenden, automatisch funktionierenden Lösungen.

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KI Schaf – Entwicklung und Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Verbesserung von Tierwohl und Arbeitswirtschaftlichkeit im Geburtsmanagement bei Schafen

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und Praxiserprobung eines anwenderfreundlichen und kostengünstigen, videobasierten Geburtsüberwachungssystems für Schafe, das eine zuverlässige und kontinuierliche Überwachung und automatisierte Geburtsmeldung ermöglicht. Mithilfe moderner, auch unter schlechten Lichtverhältnissen und bei Nacht einsetzbarer Videotechnik, werden Bewegungsabläufe und Verhaltensweisen der zu überwachenden Schafherden aufgenommen. Mittels künstlicher Intelligenz werden diese bewertet und im Anschluss per App eine Geburtswarnung an die Tierhaltenden übermittelt. Die geplante Anwendung soll darüber hinaus auch den unterschiedlichen Bedingungen der Schafhaltung Rechnung tragen. Zu arbeitsintensiven Zeitpunkten, wie der Ablammphase, kann sie zu einer Verbesserung im Bereich Tierwohl, insbesondere zur Verbesserung der Tierbetreuung im Falle von Schwergeburten (Verringerung von Totgeburten), aber auch zu einer Entlastung der Tierhaltenden eingesetzt werden. Ziel ist die Entwicklung eines praxistauglichen und kostengünstigen Systems, das unter variablen Betriebsbedingungen zuverlässig einsetzbar ist und die Voraussetzungen der Marktfähigkeit erfüllt, um es den Tierhaltenden breitflächig zur Optimierung ihres Ablamm-Managements zugänglich zu machen.

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Mee(h)r im Stall – Gesundes Stallklima für Tier und Mensch  

Durch den Klimawandel ist mit häufigeren und längeren Hitzeperioden zu rechnen. Für Hühner kann Hitzestress im Stall tödlich sein. Auch an weniger heißen Tagen ist die trockene Luft im Stall belastend, denn sie enthält Keime, Staub und Ammoniak, die durch Einstreu, Federn und Kot eingetragen werden. Das macht nicht nur den Hühnern zu schaffen. Für die mit den Tieren arbeitenden Personen und das Klima sind diese Emissionen ebenfalls belastend. Eine technische Lösung, um Temperaturspitzen im Stall abzumildern sowie Ammoniak-, Keim- und Feinstaubgehalte in der Stallluft zu reduzieren, entwickelt und testet das Projektteam Mee(h)r im Stall. Die einzelnen Bausteine des Klimasystems kommen in anderen Branchen bereits zum Einsatz. Lebensmittel-, Pharmaindustrie und auch Krankenhäuser setzen zur Desinfektion Vernebelungstechnik ein, die Wasserstoffperoxid (H2O2) in die Raumluft einbringt. Diese wirksame Methode tötet viele Bakterien und Viren ab und soll in dem Projekt in Kombination mit einem Ionisationsverfahren zum Einsatz kommen, das Schimmelpilzsporen, Bakterien und Staub bindet. Damit wirkt das System klimaregulierend, bindet Staub- und Krankheitserreger, schafft bessere Arbeitsbedingungen und verringert die Emission klimaschädlicher Gase. Die menschlichen Sinne nehmen dieses Verfahren als Meeresbrise wahr, es entsteht der Eindruck von Salz in der Luft. Mehr Meer im Stall sorgt so auch für mehr Wohl für Tier und Mensch.

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RASOPTA – Safeguarding future production of fish in aquaculture systems with water recirculation 

Im EU-finanzierten Projekt RASOPTA werden neue Technologien zur Verbesserung der Wasserqualität in Kreislaufanlagen entwickelt. Mithilfe dieser Technologien sollen der Nährstoffgehalt verringert sowie die Menge schädlicher Bakterien und Parasiten kontrolliert werden. Das Projekt entwirft darüber hinaus sensorische und instrumentelle Verfahren zur Bestimmung der für optimalen Geschmack idealen Aufzuchtbedingungen und entwickelt einen DNA-basierten Chip zur Warnung bei Problemen im Betrieb der Aquakulturen in Kreislaufanlagen.

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RinderforNet_SH – Rinderinnovationshub für effiziente Forschung, praxisnahe Weiterentwicklung und nachhaltigen Wissenstransfer von Methoden des 'Digital Farming' durch Nutzung von Breitbandinfrastruktur zur Verbesserung des Tierwohls, Umwelt- und Klimaschutzes in Schleswig-Holstein    

Im Rahmen des Projektvorhabens RindforNet_SH wird ein nachhaltiges Forschungsnetzwerk geschaffen, um für zukünftige Forschungsfragen Strategien im Kontext von 'Digital Farming' zu entwickeln, diese mit Hilfe leistungsfähiger Mobilfunk- und Breitbandtechnologien aus der Forschung in die Praxis zu transferieren und unterschiedlich strukturierten Milchviehbetrieben konkrete Lösungsansätze anzubieten. Ziel ist es, die einschlägigen Erfahrungen und umfassenden Expertisen der milchviehhaltenden Versuchsbetriebe in Schleswig-Holstein, vor allem hinsichtlich der Digitalisierung von Arbeitsprozessen, digitalem Datenmanagement, der Nutzung neuer Messsysteme sowie von digitalen Stoffströmen zu bündeln. Die Aggregation weit gefächerter wirtschaftlicher und wissenschaftlicher Kompetenz führt zu einem hoch effizienten Rinderinnovationshub. Das Vorhaben soll dabei Synergien mit dem Experimentierfeld Digitalisierung BeSt-SH nutzen sowie auf die aktuell bei den Partnerinnen und Partnern laufenden Projekte zur Digitalisierung aufbauen.

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Tiergesundheitsdaten – Entwicklung eines Verfahrens zur IT-gestützten mobilen Erfassung und Bereitstellung von Gesundheitsdaten und Befunden von Kühen und Kälbern 

Im Projekt wird eine Tiergesundheits-App entwickelt. Um die Erfassung und Bereitstellung von Gesundheitsdaten und Befunden für Milchviehaltende zu erleichtern, soll diese in Kombination mit verschiedenen Herdenmanagementprogrammen auf allen gängigen mobilen Endgeräten genutzt werden können. Mit einem Kommunikations-Tool soll zusätzlich der Kontakt mit den zuständigen Veterinärinnen und Veterinären über die App ermöglicht werden. Außerdem ist eine Anbindung an das Untersuchungslabor der Thüringer Tierseuchenkasse geplant. Unter Verwendung bewährter Kennzahlen soll der Einfluss des Gebrauchs der Software auf die Verbesserung des Tierwohls in zwei Thüringer Milchviehherden evaluiert werden. Die Ergebnisse des Projektes werden unter den verschiedenen Nutzergruppen über Weiterbildungs- und Informationsveranstaltungen verbreitet.

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TIPP – Digitale Rückverfolgbarkeit und Transparenz entlang der Wertschöpfungskette Schwein in der Region Oldenburger Münsterland - Transparency in Pig Production    

Ausgehend vom Experimentierfeld DigiSchwein verfolgt das Vorhaben TiPP als Zukunftsregion das Ziel die Transparenz und Rückverfolgbarkeit "from farm to fork" in einer regionalen Wertschöpfungskette für Schweinefleisch mittels digitaler Strategien zu optimieren. Darüber hinaus werden in der Nutztierhaltung noch unerforschte Digitalkonzepte einschließlich ihrer technologischen Grundlagen anhand praxisrelevanter Anwendungsfälle erprobt, um daraus repräsentative Transparenz-Indices für Verbrauchende abzuleiten. Ein weiteres Ziel des Projektes ist der Technologie- und Wissenstransfer in die landwirtschaftliche Beratung und Praxis, die ihr vor- und nachgelagerten Bereiche sowie ländliche Räume.

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VerWolf – Entwicklung eines Detektionsverfahrens für Wolfsangriffe 

Im Projekt VerWolf wird ein Wolfsangriffsdetektionssystem für Weidetiere entwickelt, um schnelle Reaktionen zu ermöglichen und dadurch Wolfs-Risszahlen zu reduzieren. Die Detektion erfolgt über intelligente Sensor-Halsbänder an wenigen Weidetieren, die bei charakteristischen Parameterkonstellationen einen Angriffsverdacht auslösen und auf den Smartphones einer Nutzergruppe Alarm und eine anschließende sofortige Kontrollfahrt auslösen. Die überwachten Parameter sind vor allem die Bewegungsverläufe und Geräusche bei den Weidetieren. Die Auswertung der Parameter erfolgt über künstliche Intelligenz.

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VerZi – Automatische Verhaltensbewertung bei Milchziegen    

Ziel des Projektes VerZi ist es den Prozess der Herdenbeobachtung mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) zu automatisieren, den Halterinnen und Haltern auffälliges Tierverhalten zu signalisieren und die Ereignisse automatisch zu dokumentieren. Damit erhalten Nutzerinnen und Nutzer aus der Landwirtschaft, aber auch Beratung und Veterinärmedizin ein Werkzeug, das die objektive Bewertung der Wirksamkeit von Maßnahmen zur Reduktion des Verletzungsrisikos ermöglicht. Dies ist eine Grundvoraussetzung für die Erarbeitung von belastbaren Haltungsempfehlungen. In diesem Sinne stellt das geplante System ein Verfahren zur Überwachung, Bewertung und Verbesserung der Tiergerechtheit von Haltungsumwelten dar. Die Effektivität der Verhaltensbewertung und ihr praktischer Nutzen wird dabei noch während der Projektlaufzeit in deutschen Betrieben geprüft.

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