Zwischenergebnisse

Weitergehende Forschungs- und Entwicklungsbedarfe im Bereich der Digitalisierung in der Nutztierhaltung

Im Folgenden werden technische Forschungs- und Entwicklungsbedarfe für Wissenschaft und Industrie sowie Handlungsbedarfe im Bereich Wissens-/Informationstransfer zur Fortentwicklung der Digitalisierung in der Nutztierhaltung aufgezeigt. Diese wurden im Rahmen von DigiTier Workshops, externen themenrelevanten Veranstaltungen sowie in Gesprächen mit Branchenvertreterinnen und Vertretern identifiziert.

Es handelt sich hierbei um Zwischenergebnisse der wissenschaftlichen Begleitung, die kontinuierlich ergänzt werden.

Durch Anklicken des Reiters "Weitere Informationen" erhalten Sie ausführlichere Erläuterungen zu den Stichpunkten.

Technische Forschungs-, Entwicklungs- und Handlungsbedarfe für Wissenschaft und Industrie

Anforderungen an Sensorik und Assistenzsysteme (Hard- und Software)

Human centered development
sektorübergreifende Entwicklungen
nicht-invasive Monitoringmethoden
Erweiterung FMIS
(Parameter/Analysetools)

Adaption an Weidehaltung
stabile Anbringung der Sensorik am Tier
dauerhafte Energieversorgung der Sensorik

„Human centered development“: Landwirtinnen und Landwirte durch Assistenzsysteme nicht ersetzen, sondern unterstützen (Arbeitserleichterung, Zeitersparnis) --> neben informatischen, auch psychologische und didaktische Ansätze integrieren
Sektorübergreifende Entwicklung von Tierwohl-Monitoringsysteme: auch Teillösungen aus anderen Industriebereichen betrachten und ggf. übernehmen
Schlüsseltechnologien sind nicht-invasive Tierwohl-Monitoringmethoden (z.B. optische Bilderkennung), die – meist mithilfe von KI – auch komplexes Verhalten erfassen können; diese sind allerdings aufgrund der hohen Anschaffungskosten und Störungsanfälligkeit aktuell noch nicht breitflächig in der Praxis einsetzbar.
Integration weiterer Parameter und Analysetools in Herdenmanagement-Software: Fütterung, Umwelt/Klima, Ökonomie, KI/Big Data, Verbraucherinnen und Verbraucher, etc.
Monitoringsysteme auch für die Weidehaltung adaptieren (z.B. Futteraufnahme, Brunst, Gesundheit, Hitzestress)
Dauerhafte Anbringung von Sensoren/Trackern am Tierkörper bei Schweinen und Schafen nach wie vor eine große Herausforderung
Dauerhafte (Outdoor) Energieversorgung: Energy Harvesting, energiesparende Komponenten, leistungsstärkere Batterien und Solarmodule

Verknüpfung unterschiedlicher Systeme und deren Synchronisation

Modelle zur übergreifenden Systemvernetzung
Aufbau/Freigabe von Schnittstelle
Aufholen auf IoT Standard
Unixzeit Synchronisation

Verknüpfung von
- Monitoring- und Managementsystemen
- Außen- und Innenwirtschaft
- Sensorik und Aktorik

Nutzung digitaler Einzellösungen steigt, aber Modelle zur übergreifenden Systemvernetzung fehlen --> Herstellung der Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen zur Prozessvereinfachung
Aufbau/Freigabe von Schnittstellen zwischen Systemen unterschiedlicher Marken: technisch möglich, aber kaum Bereitschaft seitens herstellender Firmen
Aufholen auf IoT Standard in der Nutztierhaltung (aktuell müssen mehrere Lösungen parallel verwendet werden)
Nutzung von Unixzeit zur Verbesserung der Synchronisation zwischen Systemen
intelligente Kombination und Verknüpfung von
- Monitoring- und Managementsystemen
- Außen- und Innenwirtschaft --> digitales Weidemanagement
- Sensorik und Aktorik

Datenanalyse, -transformierung und –modellierung entsprechend Analysezweck

Umgang mit Big Data
Festlegung individueller/betrieblicher Schwellenwerte

bildbasierte Bestanderfassung: Überlappungen und Doppelzählungen problematisch
Auswirkungen von Monitoringsystemen
auf Tierwohl

Erfassung von Verhalten, Empfindungen und Stresslevel der Tiere
Vitalwertmessung bei Kälbern und Bullen
Tier- und Umweltmonitoring im Klimawandel

Umgang mit Big Data nach wie vor herausfordernd; speziell bei Zeitreihen trade-off zwischen Datendichte und Energieverbrauch erforderlich
Für eine korrekte Interpretation der erfassten Daten ist die Festlegung individueller und betrieblicher Schwellenwerte erforderlich
Bildbasierte Bestandserfassung/Identifikation von Einzeltieren: Überlappungen und Doppelzählungen technisch noch große Herausforderung
Studien zu den Auswirkungen von Tierüberwachungssystemen auf Tierwohl/-gesundheit dringend erforderlich
Tierwohlbeurteilung sollte neben Gesundheitszustand auch Verhalten/Empfindungen sowie eine objektive Stresslevel-Beurteilung miteinschließen
Umfassende digitale Vitalwertmessung auch bei Kälbern und Bullen etablieren
Vor dem Hintergrund des Klimawandels (Hitzestress) gewinnt Sensor-gestütztes Tier- und Umweltmonitoring zunehmend an Bedeutung

Standards, Plattformen und Datennutzungsmodelle

einheitliche Plattformen für Datenaustausch und Schnittstellentausch
internationale Standards bei Metadaten und Datenschutz

Freigabe von Metaanalysen und (Roh-) Datensätzen
Open data für Forschungsprojekte

Kooperationsmodelle zur Datennutzung
kostenfreier Rückfluss von Analyseergebnissen

einheitliche Plattformen für Datenströme/-tausch bis hin zu Schnittstellenaustausch
verschiedene Standards für Metadaten sowie Bedenken im Bereich Datenschutz erschweren die Vernetzung von Systemen verschiedener Firmen --> es müssen internationale Standards verwendet werden
Freigabe von Metaanalysen und (Roh-)Datensätzen seitens Industrie und Forschung, speziell bei KI-Modellen --> Datentransfer/-hosting noch große Herausforderung
Open data (unveränderte Rohdaten) für Forschungsprojekte nach FAIR Data Principles --> Aufbau einer Institution für eine unabhängige Datenverwaltung, die kein wirtschaftliches Interesse hat
Etablierung von Kooperationsmodellen zwischen Herstellenden und Nutzerinnen und Nutzern: Firmengeheimnisse bewahren, aber durch Kooperationen auch Mehrwert (z.B. monetär/Daten/Anbindung Herdenmanagementsoftware, etc.) schaffen
kostenfreier Rückfluss von Analyseergebnissen (nicht nur Handlungsempfehlungen) an die Urheberinnen und Urheber von Daten

Verwendung der Analyseergebnisse zur Entscheidungsunterstützung oder autonomen Entscheidungsfindung

keine automatisierte Entscheidung
Trade-Off zwischen Spezifität und Sensitivität
Hinweis bei Wartungs- und Austauschbedarf
innovative Tools für Lehre und Ausbildung

anschauliche Visualisierung der Analysen
intuitive Benutzbarkeit
modulares Dashboard

Smart Adaptive UI
markante Darstellung von Kennzahländerungen
Entscheidungsbäume

Keine automatisierte Entscheidung der Assistenzsysteme: transparente, nachvollziehbare Darstellung der für eine Entscheidung ausschlaggebenden Parameter (z.B. Expertensysteme). Die finale Entscheidung treffen die Nutzerinnen und Nutzer.
Eine ganzheitliche Anwendung/App, die gleichzeitige Steuerung mehrerer digitaler Systeme ermöglicht. Aktuell gibt es für jedes System auch eine separate Anwendung; das ist zu umständlich, erfordert Mehrfacheingaben und kostet viel Zeit.
Trade-Off zwischen Spezifität und Sensitivität:
- Einstellung der Spezifität/ Sensitivität durch die Nutzerinnen und Nutzer ermöglichen --> Reduktion von Falschmeldungen
- Rückmeldung der Nutzerinnen und Nutzer über (in)korrekte Alarme an das System ermöglichen
- Erhöhung der Sensitivität durch Integration von KI/Machine Learning
Benachrichtigungen zu Wartungs- und Austauschbedarf bei Geräteverschleiß zur Reduktion von Datenlücken
innovative Tools für Lehre und Ausbildung zur Mitarbeitendenbefähigung (z.B. „mixed reality“ mit VR-Brillen)
anschauliche Visualisierung der Analyseergebnisse für die Anwendenden der Assistenzsystemen bereitstellen
intuitiven Benutzbarkeit: Verbesserungswünsche von Nutzerinnen und Nutzern abfragen und in Systeme einbinden
innovative Mensch-Computerschnittstellen:
- modulares Dashboard: weitere Stufen neben „Expert-“ und „Beginnermodus“ schaffen
- Smart Adaptive UI für personalisierten Workflow
- markante Darstellung der Änderungen von Kennzahlen im Dashboard
- Entscheidungsbäume: Training durch KI, Unterstützung durch die Verwendung von bekannten Algorithmen

Kommerzialisierung des entwickelten Systems in den unterschiedlichen Sektoren

Preissenkung in Nischenmärkten
Serviceangebot mit Gerät
Lizenzierung von Open Source Systemen
Vorbehalte seitens Landwirtschaft klären

Preise für Assistenzsysteme: speziell in Nischenmärkten (z.B. Schafhaltung) Preise senken; auch flächendeckendes Monitoring ganzer Herden sollte finanziell tragbar sein ↔ aus Herstellersicht muss sich der Vertrieb jedoch noch rechnen (Kosten für Entwicklung, Hardware und Lizenzen
Angebot von Service zusammen mit Gerät (Wartung und Kalibrierung der Geräte) --> Erhöhung Datenqualität
Open Source Systemen benötigen passende Lizenz, um das Interesse von Technikherstellenden en zu wecken
konkrete Vorbehalte des landwirtschaftlichen Sektors gegenüber bestimmten Technologien sollten in qualitativen Untersuchungen genauer ergründet werden

Handlungsbedarfe im Bereich Wissens-/Informationstransfer

multidirektionaler Wissenstransfer
tierartübergreifende Wissensdatenbank
Veröffentlichung verwendeter Analysemethoden und Algorithmen
Anwendungsschulungen zu Assistenzsystemen
Kommunikation über Fachforen und Social Media

Multidirektionaler Wissenstransfer: horizontal/vertikal, zwischen unterschiedlichen Sektoren/Stakeholdern in alle Richtungen
Wissenstransfer/Erfahrungsaustausch zwischen Landwirtinnen und Landwirten – auch überregional - stärker fördern --> Technik-Suchende mit Technik-Nutzenden verbinden
Schaffung einer tierartübergreifenden Wissensdatenbank
Veröffentlichung verwendeter Methoden und Algorithmen bei der Analyse von digital erfassten Nutztierdaten
Anwendungsschulungen
Förderung des Wissenstransfers in die Community durch entsprechende Fachforen oder Social Media
- Wahl der Plattform abhängig von Zielgruppe
- Austausch in Community anregen durch Call to Action
Förderung des Wissenstransfers in die Community (z.B. durch entsprechende Fachforen)
Einsatz innovativer, digitaler Methoden (VR, AR, Simulationen, Modelle, Demonstratoren, E-Learning, Austausch-Plattformen)

Präsentationen

Protokolle

Weitergehende Forschungs- und Entwicklungsbedarfe im Bereich der Digitalisierung in der Nutztierhaltung

Anforderungen an Sensorik und Assistenzsysteme (Hard- und Software)

Verknüpfung unterschiedlicher Systeme und deren Synchronisation

Datenanalyse, -transformierung und –modellierung entsprechend Analysezweck

Standards, Plattformen und Datennutzungsmodelle

Verwendung der Analyseergebnisse zur Entscheidungsunterstützung oder autonomen Entscheidungsfindung

Kommerzialisierung des entwickelten Systems in den unterschiedlichen Sektoren

Handlungsbedarfe im Bereich Wissens-/Informationstransfer

Handlungsbedarfe im Bereich Wissens-/Informationstransfer

Weitergehende Forschungs- und Entwicklungsbedarfe im Bereich der Digitalisierung in der Nutztierhaltung

Anforderungen an Sensorik und Assistenzsysteme (Hard- und Software)

Verknüpfung unterschiedlicher Systeme und deren Synchronisation

Datenanalyse, -transformierung und –modellierung entsprechend Analysezweck

Standards, Plattformen und Datennutzungsmodelle

​Verwendung der Analyseergebnisse zur Entscheidungsunterstützung oder autonomen Entscheidungsfindung

​Kommerzialisierung des entwickelten Systems in den unterschiedlichen Sektoren

Handlungsbedarfe im Bereich Wissens-/Informationstransfer

Handlungsbedarfe im Bereich Wissens-/Informationstransfer

Verwendung der Analyseergebnisse zur Entscheidungsunterstützung oder autonomen Entscheidungsfindung

Kommerzialisierung des entwickelten Systems in den unterschiedlichen Sektoren