Erfolgreicher Abschluss des Tierwohl-KI Projekts zur Videoüberwachung bei der Schlachtung
en-GBde-DEes-ESfr-FR

Erfolgreicher Abschluss des Tierwohl-KI Projekts zur Videoüberwachung bei der Schlachtung


Ministerium für Ernährung, Ländlichen Raum und Verbraucherschutz fördert Entwicklung zukunftsträchtiger Tierwohl-Technologie in Baden-Württemberg

Am 10. Oktober 2024 fand in Ulm das Abschlusstreffen des Forschungsprojekts »Tierwohl-KI bei der Schlachtung« statt. Das Projekt, das in enger Zusammenarbeit zwischen der Tierwohl-KI UG, der Müller-Gruppe, der elanyo GmbH und dem Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT durchgeführt wurde, hat erfolgreich innovative Lösungen zur Verbesserung des Tierschutzes in Schlachtbetrieben entwickelt. Dabei steht der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur automatisierten Überwachung von Schweinen im Fokus.

Das Projekt wurde vom Ministerium für Ernährung, Ländlichen Raum und Verbraucherschutz mit bis zu 1,5 Mio. Euro gefördert. Aktuell ist vorgesehen, die Tierschutzüberwachung mittels Videoaufzeichnungen in Schlachtbetrieben verpflichtend im Tierschutzgesetz des Bundes zu verankern. Das Forschungsprojekt leistet hier aktuell einen wichtigen Beitrag. Die Müller-Gruppe fungierte im Projekt als Pilotbetrieb, elanyo entwickelte die technische Plattform und Fraunhofer FIT die Datenmodelle.

Das Ziel des Projekts »Tierwohl-KI« ist es, mithilfe modernster videobasierter Objekterkennung Tierschutzverstöße in Echtzeit zu identifizieren. Der Einsatz von Deep-Learning-Methoden ermöglicht, zunächst im Bereich des Zutriebs von Schweinen zur Betäubung, das Erkennen von Schweinen, mit ihnen umgehenden Personen und spezifischen Objekten wie Treibpaddeln sowie die Analyse von Zuständen wie »liegend« oder »sitzend«. Dies unterstützt betriebsinterne Tierschutzbeauftragte und ggf. auch Behörden dabei, verdächtige Szenen gezielt zu überprüfen.

Einsatz der Technologie
Seit Anfang 2024 ist ein Prototyp im Schlachthof der Müller-Gruppe in Ulm im praktischen Einsatz. Die KI-basierte Plattform verbessert den Schutz der Tiere, indem sie automatisch Sequenzen mit erhöhtem Risiko für Tierschutzverletzungen zur Begutachtung durch Experten vorselektiert. Dies führt zu einer deutlichen Steigerung der Effektivität in der täglichen Überwachung, da gezielt relevante Szenen überprüft werden können und Zeitverluste durch Sichtung nicht tierschutzrelevanter Videoaufzeichnungen vermieden werden.

Technologische Highlights
Die Plattform umfasst mehrere Schlüsseltechnologien, darunter:
  • Situationsbasierte Videoanalyse: Durch komplexe Algorithmen wie Tracking und Geschwindigkeitsberechnung können Bewegungsmuster von Schweinen analysiert und Anomalien wie Schläge erkannt werden.
  • Audioanalyse: Eine Frequenzanalyse hilft, Schreie der Tiere zu erkennen und dadurch auf mögliche Tierschutzverstöße aufmerksam zu machen.
  • Datenschutz: Eine automatisierte Verpixelung von Gesichtern gewährleistet die DSGVO-konforme Speicherung der Daten.
  • Web-basierte Benutzeroberfläche: Diese wird von Tierschutzbeauftragten genutzt, um die vom System erkannten Situationen zu bewerten und entsprechende Maßnahmen einzuleiten.
Die Analysemodelle des Systems können kontinuierlich verbessert werden, indem Rückmeldungen der Nutzer und weitere Daten fortlaufend einbezogen werden.

Abschlussmeeting und Diskussion der Ergebnisse
Das Projektmeeting begann mit einer Vorstellung des entwickelten Produkts durch Lukas Gillmann von der Tierwohl-KI UG. Es folgten eine Live-Demo und eine detaillierte Diskussion über die weiteren Schritte, insbesondere im Hinblick auf den Einsatz der Technologie bei Ulmer Fleisch und die dafür erforderlichen Anpassungen. Ein wissenschaftlicher Rückblick beleuchtete zudem die in Fachpublikationen zusammengefassten Ergebnisse des Projekts.
Die Evaluation der Technologie hat gezeigt, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Bereich Tierschutz zu einer signifikanten Verbesserung der Überwachung und der Einhaltung der Tierschutzvorgaben führt. Das Projekt bewegt sich derzeit auf einem Technology Readiness Level (TRL) von 7-8, was bedeutet, dass das prototypische System in einer operationalen Umgebung getestet wurde.

Zukunftsperspektiven
Das Projekt »Tierwohl-KI« hat gezeigt, dass Künstliche Intelligenz einen wesentlichen Beitrag zum Schutz von Nutztieren leisten kann. In den kommenden Monaten soll das System weiter optimiert und einsatzfähig gemacht werden. Ziel ist es, die Plattform als Standardwerkzeug in Schlachthöfen zu etablieren.
Attached files
  • Videobasierte Objekterkennung von Tierschutzverstößen in Echtzeit.
Regions: Europe, Germany
Keywords: Science, Agriculture & fishing, Applied science, Computing, Artificial Intelligence

Disclaimer: AlphaGalileo is not responsible for the accuracy of news releases posted to AlphaGalileo by contributing institutions or for the use of any information through the AlphaGalileo system.

Testimonials

For well over a decade, in my capacity as a researcher, broadcaster, and producer, I have relied heavily on Alphagalileo.
All of my work trips have been planned around stories that I've found on this site.
The under embargo section allows us to plan ahead and the news releases enable us to find key experts.
Going through the tailored daily updates is the best way to start the day. It's such a critical service for me and many of my colleagues.
Koula Bouloukos, Senior manager, Editorial & Production Underknown
We have used AlphaGalileo since its foundation but frankly we need it more than ever now to ensure our research news is heard across Europe, Asia and North America. As one of the UK’s leading research universities we want to continue to work with other outstanding researchers in Europe. AlphaGalileo helps us to continue to bring our research story to them and the rest of the world.
Peter Dunn, Director of Press and Media Relations at the University of Warwick
AlphaGalileo has helped us more than double our reach at SciDev.Net. The service has enabled our journalists around the world to reach the mainstream media with articles about the impact of science on people in low- and middle-income countries, leading to big increases in the number of SciDev.Net articles that have been republished.
Ben Deighton, SciDevNet

We Work Closely With...


  • BBC
  • The Times
  • National Geographic
  • The University of Edinburgh
  • University of Cambridge
  • iesResearch
Copyright 2024 by AlphaGalileo Terms Of Use Privacy Statement