In der modernen Nutztierhaltung stellen multifaktorielle Erkrankungen eine zentrale Herausforderung dar, da sie sowohl durch umwelt- und managementbedingte Risikofaktoren als auch durch Faktoren des Wohlbefindens und Verhaltens, wie beispielsweise sozialen Stress, begünstigt werden. Sozialer Stress innerhalb der Herde, etwa durch Rangkämpfe oder gestörte soziale Strukturen, kann das Wohlbefinden erheblich beeinträchtigen und die Anfälligkeit für Erkrankungen erhöhen. Das Ziel ist es daher, Risikofaktoren wie sozialen Stress frühzeitig zu erkennen und präventiv einzugreifen. Grundlage dafür bildet ein tiefgreifendes Verständnis von tierindividuellem Verhalten und Gruppendynamiken im Zusammenspiel mit Haltungssystemen und Managementmaßnahmen.
Das Projekt „DigiHerde“ setzt daher auf ein Real-Time Location System (RTLS), das in Kombination mit Kameratechnik und maschinellem Lernen validiert und optimiert wird, sodass es möglich ist, Tiere eindeutig zu identifizieren, Verhalten detailliert zu klassifizieren und Interaktionen innerhalb der Gruppe zu erfassen. Dies ergibt ein umfassendes Bild einzelner Tiere und der Tiergruppe, sodass Verhaltensauffälligkeiten und soziale Stressfaktoren erfasst und mit Gesundheits- und Leistungsdaten in Zusammenhang gebracht werden können.
Technisch baut das Projekt „DigiHerde“ auf den Ergebnissen vom Projekt „DigiStable“ auf, entwickelt dessen RTLS aber so weiter, dass bei gleichbleibender Genauigkeit die Produktionskosten und der Energieverbrauch gesenkt werden können. Über standardisierte Schnittstellen werden die gesammelten Informationen und Berechnungen in einem interaktiven Dashboard aufbereitet, um anschließend über generierte Alarme vor Risikofaktoren von multifaktoriellen Krankheiten zu warnen und über datenbasierten Handlungsempfehlungen entsprechende präventive Maßnahmen vorzuschlagen. Dadurch kann das System die Landwirt*in unterstützen und zu mehr Tiergesundheit und Tierwohl beitragen.
Projektpartner sind das Institut für Tierzucht und Tierhaltung der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (Projektkoordination) und die TVG – Technische Visualistik GmbH.
Die Förderung des Vorhabens erfolgt aus Mitteln des Bundesministeriums für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat (BMLEH) aufgrund eines Beschlusses des deutschen Bundestages. Die Projektträgerschaft erfolgt über die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) im Rahmen des Programms zur Innovationsförderung.
