Das Thema Schwanzbeißen ist für Schweine haltende Betriebe nach wie vor sehr bedeutsam und stellt sie immer wieder vor große Herausforderungen. Die ursächlichen Risikofaktoren sind sehr komplex und vielfältig und können folglich eine Überforderung des Tieres durch seine Umwelt bedeuten. Eine Optimierung dieser Einflussfaktoren kann nicht jegliches Schwanzbeißen verhindern. Das Projekt „Detection of Tail Biting (DeTail)“, gefördert durch die Europäische Innovationspartnerschaft (EIP), bedient sich daher maschineller Lernansätze, um bevorstehende Schwanzbeißausbrüche frühzeitig erkennbar zu machen.
Ziel des Projektes ist es, ein Dashboard in Form einer webbasierten App als Frühwarnsystem für die landwirtschaftliche Praxis zu etablieren. Mit dem Projekt „DeTail“ soll ein großer Schritt in Richtung der Digitalisierung unternommen werden, technikgestützte Assistenzsysteme zu nutzen. Dafür wird an die Erkenntnis aus vorherigen Projekten angeknüpft, dass die Schwanzhaltung eine hohe Prävalenz für das Auftreten von Schwanzbeißen hat. Sie wird über Videobeobachtungen der Tiere im Stall aufgezeichnet und durch Bonituren auf mögliche Verletzungen am Tier ergänzt.
Die Projektpartner
Das Lehr- und Versuchszentrum Futterkamp (LVZ) der Landwirtschaftskammer Schleswig-Holstein ist Lead-Partner im Projekt. Die Autorin des Artikels ist die zuständige Projektkoordinatorin und somit Ansprechpartnerin für alle Fragen zum Vorhaben. In Kooperation mit der Carl-von-Ossietzky-Universität Oldenburg (UOL) unter der Leitung von Prof. Dr. Jorge Marx Gómez sowie der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) mit Prof. Dr. Imke Traulsen als verantwortlicher Hochschullehrerin soll eine frühzeitige und gezielte Hilfe in Form eines Früherkennungssystems in Schweine haltenden Betrieben etabliert werden. Die UOL übernimmt dabei federführend die Modellentwicklung zur automatischen bildbasierten Erkennung der Schwanzhaltung. In enger Zusammenarbeit wird die CAU maßgeblich die Findung und Umsetzung des Alarmzeitpunktes übernehmen. Des Weiteren sind im Rahmen der Datenerhebung vier landwirtschaftliche Betriebe in Schleswig-Holstein und Niedersachsen involviert. Die Landwirtschaftskammer Niedersachen steht dem Projekt in beratender Funktion zur Seite. Die genannten Institutionen konnten bereits hinreichende Erfahrungen in verschiedenen Versuchen zum Schwanzbeißen, der Haltung von Langschwanztieren oder dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) sammeln. Am Ende des Projektes sollen die Daten vor Ort auf den Betrieben ausgewertet und über ein Dashboard bereitgestellt werden. Die Schweine haltenden Betriebe bekommen so die Möglichkeit, frühzeitig einem bevorstehenden Schwanzbeißereignis mit entsprechenden Maßnahmen entgegenzuwirken.
Der zeitliche Ablauf
Nach einem erfolgreichen und ergebnisreichen ersten Projekttreffen der operationellen Gruppe im Juli konnte im August dieses Jahres mit der Datenerhebung im LVZ begonnen werden. Bis Ende des Jahres wird hier Videomaterial in Ferkelaufzucht und Mast gesammelt und zum Trainieren der KI an die UOL übermittelt. Im November wurde das Vorgehen im Projekt bei einem weiteren Treffen den teilnehmenden Landwirten erläutert, sodass auch hier im ersten Quartal 2025 mit der Datenaufnahme auf den Praxisbetrieben begonnen werden kann. Je mehr Videomaterial für eine Modellentwicklung zur Verfügung steht, umso sicherer können Vorhersagen zu einem möglichen Beißgeschehen erfolgen. Das Projekt ermöglicht durch die technische objektive Unterstützung den Schweine haltenden Betrieben, bestehende Beobachtungslücken zwischen den Kontrollgängen zu schließen und Einzeltiere damit vermehrt in den Fokus der täglichen Kontrolle zu nehmen.
Fazit
• Schwanzbeißen bei Schweinen ist nach wie vor ein Problem in Schweine haltenden Betrieben.
• Die Schwanzhaltung ist ein guter Frühindikator für das Anzeigen eines erhöhten Beißrisikos.
• Das Projekt stellt die Daten über ein natives Dashboard in Form eines Ampelsystems bereit.
• Ziel ist eine Managementhilfe für die Betriebe zur Steigerung des Tierwohls und der Tiergesundheit.
