Kamerabasierte Automatisierung der Analyse von Persönlichkeiten und Sozialstrukturen einer Milchkuhherde anhand von neuronalen Netzen und dynamischer Netzwerkanalyse

• Antragsteller: Professor Dr. Joachim Krieter, seit 6/2021
• Fachliche Zuordnung: Tierzucht, Tierernährung, Tierhaltung
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 399160467

Die individuellen Bedürfnisse und Verhaltensweisen von Nutztieren beeinflussen deren Gesundheit und Produktivität und sollten in einer tiergerechten Haltung berücksichtigt werden. Das Ziel dieses Precision Livestock Farming – Projekts ist es, die unterschiedlichen Persönlichkeiten von Milchkühen in Gruppenhaltung zu analysieren und zu verstehen, wie sich das Zusammenspiel der Persönlichkeiten auf die Herdenstruktur auswirkt. Es werden Langzeitvideoaufzeichnungen erstellt und eine Automatisierung der Beobachtung von Tierverhalten im Tagesgeschehen (z.B. Futteraufnahme, Nutzung der Kuhbürste, zurückgelegte Wege) sowie der Erhebung von Interaktionen zwischen den Tieren (z.B. Fellpflege, Kämpfe) angestrebt. Dem gegenüber werden als Datengrundlage für die konventionelle Beschreibung der Einzeltierpersönlichkeiten etablierte Verhaltenstests mit den Tieren der untersuchten Herde durchgeführt. Anschließend werden Zusammenhänge zwischen den Persönlichkeitsmerkmalen und den Tagesaktivitäten beschrieben. Für die Umsetzung einer vom menschlichen Beobachter unabhängigen und automatischen Erfassung von Verhalten und Interaktionen der Tiere wird eine eigene Software entwickelt. Hierbei werden Machine Learning Modelle (Neuronale Netze) am Videomaterial trainiert und dann zur Erkennung der Tieraktivitäten eingesetzt. Zur Untersuchung dieser detaillierten Informationen wird dynamische Netzwerkanalyse angewendet. Herdenstrukturen (Tiere entsprechen Knoten, Interaktionen entsprechen Kanten) oder Ressourcennutzung werden als Netzwerke modelliert. Um Zusammenhänge zwischen Einzeltierpersönlichkeiten und Herdenstruktur aufzuzeigen, werden Parameter zur Rangierung der Knoten und Parameter auf Netzwerkebene berechnet. Muster wie etwa wiederkehrende Verhaltensweisen von Einzeltieren oder sich wiederholende Kontaktkonstellationen, können anhand der erhobenen Daten (Tagesaktivität, Netzwerkanalyse) beschrieben werden. Die Analyse dieser Muster im Hinblick auf Effekte äußerer Ereignisse (z.B. Fütterungsumstellungen) und Zusammenhänge zwischen Persönlichkeitsdimensionen (z.B. Aggression - Dominanz oder Angst - Aktivität) stellt ein weiteres Ziel dieses Forschungsvorhabens dar. Mit Methoden der Mustererkennung lassen sich zeitnahe Entwicklungen der Muster vorhersagen, so dass im Vergleich mit dem tatsächlich eingetretenen Zustand des sozialen Gefüges eine Untersuchung der Effekte äußerer Ereignisse möglich wird. Zudem bietet ein Vergleich der individuellen Muster in den erhobenen Parametern der Einzeltiere einen möglichen Erklärungsansatz für das Auftreten von Kombinationen von Persönlichkeitsdimensionen. Zu dieser Untersuchung von Tierpersönlichkeiten anhand von Bildverarbeitung, Netzwerkanalyse und Mustererkennung werden vielschichtige Informationen herangezogen, so dass wichtige Erkenntnisse darüber zu erwarten sind, wie die Persönlichkeit außerhalb von Testsituationen erhoben und bei Managemententscheidungen sowie zur Verbesserung des Tierwohls herangezogen werden kann.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Ehemalige Antragstellerin: Dr. Jennifer Salau, bis 5/2021