DaNuMa
Im Projekt DaNuMa sollen am Beispiel von Schweinen mit Hilfe von „Computer Vision“ und „Machine-Learning“-Modellen Verhaltensmuster von Nutztieren automatisiert erkannt und protokolliert werden. Die identifizierten Verhaltensmuster können dann für wissenschaftliche Forschungsfragen, sowie für Assistenzsysteme in der praktischen Landwirtschaft verwendet werden.
Das Projekt DaNuMa zielt auf die Stärkung der datenwissenschaftlichen Schlüsselkompetenzen von Nachwuchswissenschaftlerinnen und –wissenschaftlern der Nutztierwissenschaften ab. Konkret sollen Kompetenzen zur Verhaltensklassifikation und Erstellung von Verhaltensprofilen von Schweinen aus Videobildmaterial mit Hilfe innovativer Ansätze des maschinellen Lernens gestärkt werden.
Im Rahmen des Projektes soll ein Methodenkanon für die Auswertung von Videobildaufnahmen aus Haltungssystemen beim Schwein mit Fokus auf Tierwohl und Schwanzbeißen identifiziert werden, der innovative Machine-Learning-Modelle für das Detektieren und Tracking individueller Schweine enthält. Damit lassen sich spezifische Verhaltensweisen automatisch klassifizieren und daraus Verhaltensprofile ableiten, die u.a. für ethologische Forschungsfragen, zur automatischen Phänotypisierung und in Assistenzsystemen zur Tierbeobachtung genutzt werden können. Daneben umfasst das Projekt die Bereitstellung von Forschungsdatensätzen und Guidelines zur Methodenanwendung sowie die Organisation und Durchführung einer Summer School.
Der Innovationscharakter des Projektes besteht in der nachhaltigen Implementierung datenwissenschaftlicher Methoden und der Förderung der Kompetenzprofile zukünftiger Agrarwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler. Damit wird nicht nur die zukünftige nutztierwissenschaftliche Forschung, sondern auch die Digitalisierung der Nutztierhaltung maßgeblich gefördert.