Auflistung nach Schlagwort "Tierwohl"
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- KonferenzbeitragBeurteilung von Use Cases zur Tierortung nach dem Grad des Informationsgehalts(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Lamoth, Marie; Neeland, Heiko; Umstätter, ChristinaIn der Nutztierhaltung ist das rechtzeitige Erkennen von kranken Tieren von großer Bedeutung. Um dies zu unterstützen, werden automatisierte Assistenzsysteme entwickelt. Die Tierortung kann eine Technik sein, um Verhaltensabweichungen zu detektieren. Für ein solches Erkennungssystem ist es wichtig zu definieren, worüber es Auskunft geben soll. Stachowicz und Umstätter [SU21] unterscheiden drei Nachweisebenen nach dem Grad ihres Informationsgehalts. Die ersten beiden Ebenen beinhalten umwelt- oder tierbezogene Aspekte und die dritte Ebene spezifische krankheitsbezogene Indikatoren. In dieser Studie wurden auf Tierortung beruhende Use Cases für Assistenzsysteme hinsichtlich der Nachweisebene bewertet. Dafür wurde der jeweilige Indikator betrachtet und in dem Entscheidungsbaum der passenden Stufe verortet. Bei allen untersuchten Use Cases fallen die Indikatoren in die Ebene 1. Das heißt, die unspezifischen Daten der Tierortung können genutzt werden, um generelle Probleme des Wohlbefindens automatisch zu identifizieren. Eine Erkennung oder Vorhersage von spezifischen Erkrankungen ist hingegen mit diesen technischen Systemen nicht möglich.
- KonferenzbeitragBig Data Analytics in der Tierwohldebatte(38. GIL-Jahrestagung, Digitale Marktplätze und Plattformen, 2018) Hoffmann, Christa; Riekert, MartinBig Data Analytics ermöglicht Informationen aus Daten automatisch, objektiv und kosten-günstig zu extrahieren. So können Daten zur Haltungsumgebung (z. B. Fütterungs- oder Tem-peraturdaten), aber auch Daten aus Verhaltensbeobachtungen mittels Videokameras oder RFID, analysiert und zur Verbesserung des Tierwohls eingesetzt werden. Eine besondere Be-deutung spielen Maschinelle Lernverfahren, die aus bestehenden Datenbeständen lernen und somit die Datenanalyse vereinfachen, Prognosen für Tierwohl-Risiken ermöglichen und Ein-flussfaktoren auf das Tierwohl identifizieren. Im Projekt „Landwirtschaft 4.0: Info-System“ werden neue Techniken, Methoden und Verfahren für die intelligente Auswertung entwickelt, um eine breite Zustimmung der Gesellschaft zur wettbewerbsfähigen Tierproduktion zu er-möglichen.
- KonferenzbeitragDigitale Interpretation des Tierwohls während Transportfahrten mit Schweinen(39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?, 2019) Wiecha, Jochen Georg; Ziegler, Kathrin Lina Martha; Bernhardt, HeinzStressoren sind für Schweine auch Lärm und Vibration. So wurden in dieser Untersuchung mittels Schallpegelmessgerät und Drei-Achsen Beschleunigungssensor die Emissionen während Tiertransporten protokolliert und ausgewertet. Im Vergleich mit internationalen Studien zeigt sich im Ergebnis, dass bei Benutzung von Landstraße, Schnellstraße und Autobahn Lärmpegelüberschreitungen jenseits der 85 dB auftreten und anhaltend auf die Tiere einwirken können. Durch die Auswertung der Beschleunigungswerte ergibt sich ein Bild des Fahrstils des Kraftfahrers und ein Feedback zur gewählten Strecke. Dabei kommen auch die Straßenverhältnisse und Unebenheiten im Fahrbahnbelag klar zum Vorschein. Die Ergebnisse aus den protokollierten Fahrabschnitten aus Tiertransporten mit Schweinen zeigen einen deutlichen Verbesserungsbedarf, um das Tierwohl, insbesondere für Schweine, auf dem Weg zum Schlachthof zu sichern. Neben Schallreduzierungen kann das neue, hier vorgestellte Messverfahren auch Navigationsdaten und Daten aus dem Tachografen im Zugfahrzeug ergänzen. Für Behörden und Kontrollorgane steht somit eine innovative Möglichkeit zur Überwachung zur Verfügung.
- KonferenzbeitragDigitalisierung als Beitrag zur Verbesserung des Tierwohls - die Sicht von Tierhaltenden in der Landwirtschaft(44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft, 2024) Miriam Kemnade, Laura SchmitzBei einer nachhaltigen und zielgerichteten Nutzung kann Digitalisierung auf betrieblicher Ebene einen wertvollen Beitrag für mehr Tierwohl leisten. Untersuchungen ergaben, dass zwar viele Landwirt:innen positive Auswirkungen der Digitalisierung auf das Tierwohl vermuten, selbst jedoch kaum digitale Tools einsetzen. Ziel der vorliegenden Untersuchung ist es, Einflussfaktoren auf die Digitalisierungsbewertung auf betrieblicher Ebene zu ermitteln. Im Ergebnis wirken sich vor allem die Erwerbsform und die Zukunftsorientierung der Befragten auf eine positive Bewertung der Digitalisierung zur Steigerung des Tierwohls aus. Diese Faktoren sollten neben stabilen Rahmenbedingungen für Investitionen bei der Weiterentwicklung und den Etablierungsstrategien digitaler Technologien besondere Berücksichtigung finden.
- KonferenzbeitragEntwicklung einer KI für automatisierte Tierschutzkontrollen in der Schweineschlachtung(INFORMATIK 2024, 2024) Beecks, Christian; Graß, Alexander; Amalraj, Anandraj; Jentsch, Marc; Kitschke, Felix; Norz, Maximilian; Schäffer, PatricKünstliche Intelligenz (KI) ist eine der Schlüsseltechnologien in unserem digitalen Informationszeitalter. Innovative KI-Ansätze finden sich in nahezu allen Lebensbereichen wieder und erleichtern und unterstützen unsere tägliche Arbeit, insbesondere bei der Bearbeitung von komplexen, wirtschaftlichen oder industriellen Fragestellungen. In diesem Beitrag betrachten wir den Anwendungsbereich Tierschutz und stellen die Entwicklung des Projekts Tierwohl-KI vor. Das Ziel dieses Projekts besteht in der Verbesserung des Tierschutzes in Schlachtbetrieben. Dazu werden Methoden der künstlichen Intelligenz entwickelt und eingesetzt, um die Möglichkeiten der amtlichen und betrieblichen Tierschutzkontrollen zu erweitern. Wir beschreiben die Durchführung dieses Projekts entlang des Data Science Process Modells (DASC-PM) und zeigen, wie die einzelnen Phasen dieses Vorgehensmodells, vom Projektauftrag bis hin zur Nutzbarmachung, durchgeführt und implementiert werden. Die dabei gewonnenen Einblicke und Erkenntnisse sind sowohl für Forschende als auch für anwendungsorientierte Fachleute im Bereich Data Science nützlich.
- KonferenzbeitragEntwicklung eines digitalen Tierwohl-Indikator-basierten Beratungstools für die Mastschweinehaltung-PigsAndMore(41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Dahlhoff, Katharina; van Asten, Astrid; von Jasmund, Naemi; Schmidt, Lisa-Marie; Austermann, Felix; Büscher, WolfgangDie Aspekte einer tier- und umweltgerechten Schweinehaltung stehen seit vielen Jahren im Fokus gesellschaftlicher und politischer Diskussionen. Dennoch fehlen häufig belastbare Me-thoden, die geeignet sind, die Situation vor Ort im Beratungsfall objektiv zu beschreiben und zu bewerten. Ziel des Forschungsprojektes „PigsAndMore“ war es, ein Decision-Support-System zu entwickeln, das eine systematische und objektive Beurteilung der Tierwohl-Situation in Schweinemastbetrieben ermöglicht. Die betriebsspezifische Analyse setzt sich dabei aus einer vorgeschalteten Screening-Phase, der Erfassung haltungs-, fütterungs- und management-bezogener Betriebsdaten sowie einer Einzeltierbonitur durch geschulte Berater zusammen. Für die Bewertung des Betriebs werden die erhobenen Daten im Rahmen des digitalen Assistenz-systems gebündelt und analysiert. Definierte Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge sowie Ziel- und Grenzwerte ermöglichen es, Schwachstellen in Haltung und Management aufzuzeigen. Durch die abschließende Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen wird der Betrieb bei der Verbesserung der Tierwohlsituation unterstützt.
- KonferenzbeitragMaschinelle Lernverfahren zur frühzeitigen Prognose der Handelsklasse(40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Zimpel, Tobias; Riekert, Martin; Hoffmann, Christa; Wild, AndreaLandwirte in der Schweinehaltung sehen sich zunehmend einem Spannungsfeld zwischen der Wirtschaftlichkeit sowie stetig steigenden Tierwohlanforderungen ausgesetzt. In Anbetracht der Wirtschaftlichkeit spielt die Einstufung des Schlachtkörpers durch den Magerfleischanteil in die jeweilige Handelsklasse (S, E, U, R, O, P) für die Vergütung eine entscheidende Rolle. Zudem impliziert eine niedrige Handelsklasse eine Gefährdung des Tierwohls. So kann eine niedrige Handelsklasse ein Indikator für ein Untergewicht des Tieres sein. Diese Arbeit nutzt Maschinelle Lernverfahren (ML) zur Prognose der Handelsklasse. Der Datensatz umfasst über 57.000 Schweine und 14 Indikatoren der Säugephase. Der zentrale Beitrag ist ein ML-Modell zur Prognose der Handelsklasse während der Säugephase. Gegenüber dem Mehrheitsvotum wird die Genauigkeit um 12,21 % erhöht, ausgehend von einer Genauigkeit der Prognose der Handelsklasse von 68,77 %. Somit hilft der Beitrag, die Wirtschaftlichkeit von Betrieben nachhaltig zu verbessern und Abweichungen zur angestrebten Handelsklasse zu erkennen.
- KonferenzbeitragMöglichkeiten der Analyse und Interpretation der visuellen Darstellung von Tierpositionen im Zeitverlauf(44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft, 2024) Sven Götz, Alexander KühnemundDie Darstellung von Tierpositionen über die Zeit als Heatmaps ermöglicht Einblicke in das Verhalten der Tiere sowie über die Funktionalität der Technik und des Klimas im Stall. Heatmaps meint hierbei die Darstellung der Tierpositionen als farbige Karten. Laut Tierschutznutztierverordnung müssen Tierhalter das Wohlbefinden ihrer Tiere täglich überwachen. Diese Tierkontrolle basiert jedoch auf Momentaufnahmen des Stalldurchganges und spiegelt nicht das „normale“ Tierverhalten wider, da die Anwesenheit des Menschen das Verhalten beeinflusst. Die beschriebene Technik macht sich KI und Überwachungskameras zunutze, um die Positionen von Schweinen zu erfassen und in Form von Tierverteilungskarten zu visualisieren. Diese Darstellung ermöglicht es dem Tierhalter, viele Informationen in vereinfachter Form aufzunehmen und zu analysieren. Durch die frühzeitige Erkennung von Missständen bietet dies den Tierhaltern ein wichtiges Werkzeug zur Verbesserung des Tierwohls. Daher sind Heatmaps ein nützliches Tool, um Verhalten schnell und vereinfacht sichtbar zu machen. Jedoch sind sie oftmals nicht selbsterklärend und benötigen zur korrekten Interpretation fachliche Expertise.
- KonferenzbeitragVoraussetzungen für die Entwicklung von IT-Lösungen zur Umsetzung höherer Tierwohlstandards am Beispiel des Schwanzbeißens in der Schweinemast(40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Schukat, Sirkka; Heise, Heinke; Diekmann, MarieDie Schweinemast steht in Deutschland zunehmend im öffentlichen Diskurs. Politiker und Verbraucher fordern die Umsetzung höherer Tierwohlstandards in den Ställen, die sich maßgeblich am natürlichen Lebensumfeld der Tiere orientieren sollen. Auf einzelbetrieblicher Ebene sind jedoch viele der geforderten Maßnahmen als unrealistisch oder unprofitabel zu bewerten. Durch den fortwährenden technischen Fortschritt entstehen jedoch neue Ansatzpunkte, um die Tierwohlstandards in der Schweinemast mithilfe von IT-gestützten Systemen zu erhöhen. Dieser Beitrag zeigt Ansätze zur Definition und Messung von Tierwohl in der Schweinemast auf. Im Ergebnisteil werden die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementation von neuen Technologien in der modernen Schweinemast am Beispiel Schwanzbeißen abgeleitet. Schwanzbeißen schränkt das Tierwohl ein und mindert die Schlachtkörperqualität des Tieres. Es wird gezeigt, dass smarte Technologien zukünftig eine wichtig Rolle in der Tierüberwachung und -kontrolle einnehmen werden.