Mit 25 Milchkühen liegt der Betrieb des Salzburger Landwirts Johann Schmiederer genau im österreichischen Durchschnitt. In seinem und neun weiteren Testbetrieben hat im Rahmen des Projekts „Kuhtracking“ die KI Einzug gehalten. Mehrere stalltaugliche Videokameras zeichnen die Bewegungen der Tiere Tag und Nacht auf, die Bewegungsdaten werden mittels KI-Algorithmus ausgewertet. Da sich zum Beispiel die Brunst oder der Zeitpunkt des Abkalbens an typischen Bewegungs- und Verhaltensmustern identifizieren lassen, kann das Kuhtracking Aufschluss über die Tiergesundheit liefern.
„Wir bekommen Alarme über das Kuhverhalten und über besondere Ereignisse im Stall aufs Smartphone“, erzählt Johann Schmiederer. Das Tracking erfolgt rein kamerabasiert, was die Lösung gegenüber bestehenden Systemen, die Hardware am Tier einsetzen, kostengünstiger macht. „Kuhtracking“ zielt damit auf Klein- und Nebenerwerbsbetriebe ab, die in Österreich immer mehr werden.
Digitaler Videobeweis in Sachen Tierwohl
Das Innovationsprojekt wird von der Saalfeldner Mechatronik Austria GmbH in Kooperation mit der Salzburger Cognify GmbH abgewickelt und läuft noch bis Ende August 2025.
„Die Innovation unseres Projekts liegt einerseits im Gesundheitsmonitoring der Tiere“, sagt Markus Zehentner, CEO von Mechatronik Austria, „und andererseits gibt es einen gesellschaftlichen Beitrag, denn man kann mit den Aufzeichnungen einen digitalen Videobeweis für den Lebensweg der Kühe liefern und somit auch Nachweise im Hinblick auf das Tierwohl ermöglichen.“
Die Programmierung der Kuhtracking-Software mittels KI-Algorithmik erfolgte durch die Datenexperten der Cognify GmbH. Für Co-Founder & Data Scientist Norbert Walchhofer „ist das Forschungsprojekt eine super Möglichkeit, dass wir breitere Methodenkompetenz aufbauen, in neue Bereiche vordringen und dort entsprechend fachliche Tiefe erlangen.“
Im Gegensatz zu bereits üblichen Machine-Learning-Modellen zur Erkennung von Gesichtern, die etwa an Flughäfen zur automatisierten Reisepasskontrolle eingesetzt werden, gibt es kaum Datenmaterial, das sich mit dem Verhalten von Kühen befasst. „Die Gewinnung von Daten, die man zum Training von Machine-Learning-Modellen verwenden kann, ist viel herausfordernder“, sagt der Data-Engineer Stefan Kemptner. Die automatisierte Abkalbe- und Brunsterkennung erwiesen sich deutlich komplexer, als ursprünglich angenommen, und müssten in weiteren Projekten vertieft werden. Aber, so Kemptner: „Wir haben im Verlauf des Projekts extrem viel dazugelernt.“
Die Projekteinreichung war einfach
Das FTI-Projekt „Kuhtracking“ wurde im Rahmen der Initiative Breitband Austria im Zuge der Förderschiene GigaApp von der FFG unterstützt. Sowohl Mechatronik Austria als auch Cognify loben die Zusammenarbeit mit der FFG und den relativ unkomplizierten bürokratischen Ablauf.
Markus Zehentner, CEO Mechatronik Austria: „Die Zusammenarbeit mit der FFG war von Anfang an sehr konstruktiv. Ganz besonders erwähnen möchte ich die Einfachheit, was die Einreichung betrifft. Die wird über das E-Portal der FFG sehr einfach geführt.“
Und Norbert Walchhofer von Cognify ergänzt: „Ich kann es nur jedem empfehlen, wenn die Möglichkeiten vorhanden sind, so ein Projekt durchzuziehen!“