Für mehr Tierwohl: Software beobachtet spielende Schweine
In Tierwissenschaften, Industrie und Tierrechtsorganisationen ist man sich einig, dass das Tierwohl in der Landwirtschaft verbessert werden muss. Dementsprechend wenden sich Lebensmittelerzeuger immer stärker Technologien der Präzisionslandwirtschaft zu. Denn Sensoren, Kameras und Mikrofone können – in Kombination mit Algorithmen zur Datenverarbeitung – nicht nur die Produktivität überwachen, sondern auch das Wohlbefinden der Tiere. Das von den Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen (MSCA) geförderte Projekt AutoPlayPig (Automatic detection of play behaviour in young pigs as a measure of positive affective states) hat diese Technologien für die Schweineproduktion untersucht. „Für ein umfassendes Bild vom Tierwohl sollten verschiedene Indikatoren von Gesundheit und Wohlbefinden berücksichtigt werden. Wir haben uns beispielsweise mit dem Spielverhalten als Indikator für einen guten Zustand befasst“, erklärt Tomas Norton, Projektkoordinator von AutoPlayPig. Anhand menschlicher Beobachtungen wurden Basisdaten erstellt. Danach begann das Team mit der Entwicklung eines Algorithmus, der Spielverhalten automatisch identifizieren kann. „Unserer Meinung nach ist AutoPlayPig das erste Projekt dieser Art überhaupt, also leisten wir hier wirklich Pionierarbeit in einem aufstrebenden neuen Forschungsbereich“, ergänzt MSCA-Stipendiatin Mona Larsen.
Computergestützte Verhaltensforschung
Meist ist es leichter, die körperliche Gesundheit von Tieren zu prüfen als ein abstraktes Konzept wie „Wohlbefinden“ zu erfassen. Klare Indikatoren wie körperliche Leistungsfähigkeit oder Infektionen sind leichter zu messen und im Blick zu behalten. Die sogenannten affektiven Zustände – Emotionen, Stimmungen und Gefühle – lassen sich nicht direkt messen. Man kann nur indirekt auf sie schließen. Spielverhalten ist bei jungen Schweinen ein guter Indikator für das Wohlbefinden, denn es scheint eine Belohnung zu sein, die sich das Tier normalerweise nur gönnt, wenn keine Bedrohungen, wie zum Beispiel eine Krankheit, vorliegen. Außerdem kann es im Gegensatz zu anderen Gesundheitsindikatoren (wie z. B. Körpertemperatur), bei denen Sensoren am Tier angebracht werden müssen, nicht-invasiv gemessen werden. Doch da das Spielen bei Schweinen nur sporadisch, spontan und kurz auftritt, ist es für die Forschenden schwierig, es direkt zu beobachten. „Langfristige Tierbeobachtung kann subjektiv sein, sich von Beobachter zu Beobachter unterscheiden oder den Beschränkungen der menschlichen Sinne unterliegen. Darum entwickelt unser Team Instrumente für eine computergestützte Verhaltensforschung“, ergänzt Norton. Die computergestützte Verhaltensforschung (Ethologie) verbindet Informatik mit der Erforschung von Tierverhalten und ermöglicht eine automatisierte, kontinuierliche und konsistente Überwachung. „Das Spielverhalten ist oft eine noch unausgereifte Form vom Verhalten erwachsener Tiere. Es kann also mit anderem Verhalten verwechselt werden. Hier haben Computer und Algorithmen ganz klare Vorteile: Sie erkennen in den Daten Muster, die Menschen niemals bemerken würden“, so Larsen. Zuerst erstellte das Team ein Ethogramm – eine kodierte Liste von Indikatoren auf Grundlage des beobachteten Verhaltens. Dieses kam dann bei der Algorithmusentwicklung zum Einsatz: Die in Experimenten hervorgerufenen Verhaltensmuster wurden den Klassifikationen des Ethogramms zugeordnet. Wenn eine Kamera das bewegungsreiche Spiel der Schweine aufzeichnet, kann man die Videoclips mit dem Algorithmus analysieren und prüfen, ob das gezeigte Verhalten einem anderen in der Datenbank entspricht. „Der Algorithmus zeigt schon vielversprechende Ergebnisse bei der Isolation von einzelnen Videosequenzen, in denen Spiel in Bewegung gezeigt wird. Aber er kann auch schnelle und langsame Bewegungen auseinanderhalten“, bemerkt Larsen.
Bessere Instrumente als Entscheidungshilfe
In jüngster Zeit gab es verstärkte Bemühungen der Europäischen Union, das Tierwohl in der Landwirtschaft zu verbessern. Es wurden neue Referenzzentren für Tierwohl geschaffen – das erste für Schweine. Außerdem werden die Tierwohlstandards im Rahmen der Strategie „Vom Hof auf den Tisch“ des Europäischen Grünen Deals überarbeitet. Aktuell erforscht das Team komplexere Analysetechniken, wie Deep Learning, mit denen Spielverhalten und anderes Sozialverhalten identifiziert werden können. Dadurch können die nötigen Rechnerleistungen auf ein Minimum begrenzt werden, was die Technologie für Landwirtinnen und Landwirte interessanter macht. Der Algorithmus wurde anhand von jungen Schweinen kurz nach der Entwöhnung entwickelt, die in Ställen lebten. Zukünftige Algorithmen werden sich nach entsprechender Anpassung auch für Schweine verschiedenen Alters und in unterschiedlichen Umgebungen eignen. „Diese Algorithmen lassen sich zu Entscheidungshilfen weiterentwickeln, mit denen das Tierwohl gesteuert werden kann. Aber auch wenn wir auf großes Interesse stoßen, müssen wir mit der Industrie, der Landwirtschaft und den Verbrauchenden zusammenarbeiten, um Geschäftsmodelle für diese neuen Instrumente zu finden“, so Norton.
Schlüsselbegriffe
AutoPlayPig, Schwein, Spiel, Spielen, Algorithmus, Tierwohl, Wohlergehen, Gesundheit, computergestützte Verhaltensforschung, Verhalten