In der digitalisierten Nutztierhaltung erhobene Betriebs- und Tiergesundheitsdaten sollen nach automatisierter Analyse den Landwirtinnen 👩🌾 und Landwirten 👨🌾 in einem anschaulichen und leicht handhabbaren Format 💡 zur Verfügung stehen und sie bei ihren Entscheidungen unterstützen.
Eine App für alles! 📲
Hohe Priorität hat in diesem Zusammenhang die Bereitstellung einer ganzheitlichen Anwendung/App, die die gleichzeitige Steuerung mehrerer digitaler Systeme ermöglicht. Aktuell gibt es für jedes System meist eine separate Anwendung - das ist zu umständlich, erfordert Mehrfacheingaben und kostet viel Zeit.
Interaktion mit dem User 👩💻
Um möglichst präzise Ergebnisse zu erhalten und Falschmeldungen auf ein Minimum zu reduzieren, sollte es Nutzerinnen und Nutzern möglich sein, die Spezifität und Sensitivität ihrer Systeme individuell einzustellen und (in)korrekte Alarme an diese zurückzumelden. Zur Reduktion von Datenlücken sind außerdem Benachrichtigungen zu Wartungs- und Austauschbedarf wünschenswert.
Smart UI ☑️
Für die Steigerung der Akzeptanz digitaler Systeme in der landwirtschaftlichen Praxis, spielen intuitive Benutzbarkeit und anschauliche Visualisierung der Analyseergebnisse in den Benutzeroberflächen eine entscheidende Rolle. Dies umfasst auch innovative Mensch-Computerschnittstellen wie modulare Dashboards (z.B. Expert- und Beginnermodus) und Smart Adaptive UI für einen personalisierten Workflow. In der Lehre und Ausbildung können innovative Technologien wie Mixed oder Virtual Reality, das Erlernen der Funktionalitäten digitaler Systeme erleichtern.
Transparenz statt automatischer Entscheidungen 👌
Last but not least gilt es zu betonen, dass digitale Assistenzsysteme in der Nutztierhaltung keine automatisierten Entscheidungen treffen sollten. Vielmehr ist eine transparente, nachvollziehbare Darstellung der für eine Handlungsempfehlung ausschlaggebenden Parameter bedeutsam, auf deren Basis die Nutzerinnen und Nutzer eigene Entscheidungen treffen können. Dies kann z.B. durch KI-trainierte Entscheidungsbäume realisiert werden wie im Projekt IQexpert, das ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Expertensystem für das strategische Eutergesundheitsmanagement von Milchkühen entwickelt.
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