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Big Data in der Landwirtschaft

App erkennt Krankheit der Kühe

Es geht nicht nur um die artgerechte und gesunde Haltung von Kühen, sondern vorrangig um die Gewinnung eines hochwertigen Lebensmittels: Milch. Im Rahmen der digitalen Landwirtschaft werden immer mehr Apps entwickelt. Sie sollen unter anderem frühzeitig Krankheiten bei Kühen erkennen, da deren Milch nicht zum Verzehr geeignet ist. // Von Andrea Madea und Ilgaz Yorulmaz

06.07.2017//Eine solche Kuh-Krankheit heißt Mastitis. Dies ist eine schmerzhafte Eutererkrankung. Um den Landwirten zu helfen, sich ein Bild von der Gesundheit der Tiere zu machen, wird in der landwirtschaftlichen Fakultät der Universität Bonn in einem Forschungsprojekt eine App entwickelt.

Denn ab einer gewissen Anzahl an Kühen ist der Landwirt kaum mehr in der Lage, jede Kuh morgens einzeln zu begrüßen und sich zu vergewissern, dass es ihr gut geht.

So könnte die App funktionieren. // Video: Andrea Madea und Ilgaz Yorulmaz

Individuelle Vorhersage

Die Versuchsreihe des Forschungsprojektes an insgesamt etwa 500 Milchkühen ist auf fünf Höfe verteilt. Die Forscherinnen und Forscher versuchen zukünftig anhand der Messwerte herauszufinden, wie oft und wann und vor allem wieviele Kühe erkranken. Dafür ist es notwendig, dass zwei unterschiedliche Datengrundlagen miteinander verknüpft werden: Die Grunddaten mit der Wahrscheinlichkeit für eine Erkrankung und die tatsächlichen Gesundheitsdaten der Kühe. Diese Daten werden anschließend genutzt, um die Häufigkeit einer Erkrankung pro Betrieb vorhersagen zu können. Forschungsziel ist, den Vorhersagewert nicht nur pro Betrieb, sondern sogar pro Kuh zu erstellen.

Verändern sich die Daten des Fütterung-, Trink- und Aktivitätsverhaltens, liegt ein direkter Bezug zu einer eventuellen Erkrankung der Kuh vor. Der Betriebsleiter, auch Herdenmanager genannt, muss dann schnell entscheiden. Gerade milchspezifische Daten, wie zum Beispiel die Leitfähigkeit beim Melken, weisen auf Krankheiten wie Mastitis hin.

Selbstlernende App

Bei der Entwicklung spezifischer Tests werden gezielt zwei große Herdengruppen in Beziehung zueinander gesetzt. Die eine besteht aus erkrankten Kühen und die andere aus gesunden Kühen. Neben der hohen Genauigkeit kommt es auch darauf an, wie häufig in einer Herde überhaupt eine Krankheit auftritt. Die Sichtweise ändert sich von der Frage nach "krank oder gesund" hin zu der Frage, bei welcher Kuh der Test anschlägt und bei welcher nicht. Hier kommt die Mathematik ins Spiel. Genau diese individuellen Daten der Kühe des eigenen Betriebes werden für einen selbstlernenden Algorithmus benötigt. Dieser spezifiziert den Vorhersagewert einer Erkrankung.

Eine Herausforderung liegt darin, dass die Trefferquote der bisherigen Apps bei Gesundheitstests nur bei 20 bis 30 Prozent liegt. Zukünftig muss hier sowohl beim Landwirt, als auch bei der App der Selbstlerneffekt einsetzen.

Vier Stufen der Sensordatenentwicklung

Sensortechnische Apps werden unterteilt in vier Stufen der Datenentwicklung. In der ersten Stufe wird ein Wert am Tier gemessen und als solcher ausgegeben, zum Beispiel das Gewicht in Kilogramm. Bei Stufe zwei werden verschiedene Werte vom selben Tier gemessen und anschließend zusammengeführt und verglichen, ohne Handlungsempfehlung. Das entspricht dem aktuellen Entwicklungsstand der meisten Apps. Die dritte Stufe, wozu auch das aktuelle Forschungsprojekt gehören wird, soll eine Handlungsempfehlung geben. In Zukunft soll in der vierten Stufe ein Expertensystem erreicht werden. Dies soll eine Handlungsempfehlung plus eine eigenständige Handlung des Systems ermöglichen, beispielsweise die automatische Separierung der Kuh.

Big Data-Sprache

Schon Jahre bevor das Förderprogramm Big Data in der Landwirtschaft ausgeschrieben wurde, beschäftigte sich Ute Müller, promovierte akademische Oberrätin am Institut für Tierwissenschaften, mit den massenhaft anfallenden Daten in der Milchwirtschaft. Die sensortechnische Erfassung als Basis für App-Entwicklungen gibt es bereits seit einiger Zeit. Die erfassten Daten sind wie eine Fremdsprache, die verstanden werden will. Das Projekt beschäftigt sich sozusagen mit der Übersetzung dieser Big Data-Sprache aus der Milchwirtschaft.

Das Uni-Projekt gibt Parameter zur Krankheitserkennung vor, die aus dem Pool der Daten herausgefiltert werden müssen. Das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft fördert den Themenbereich mit 29 Millionen Euro. Durch das Geld sollen Entwicklungen in den Bereichen Automatisierung, Sensorik und Robotik ebenso unterstützt werden, wie die Steigerung der Ressourceneffizienz durch die Agrartechnik.

Bildergalerie: Die Kühe von Gut Frankenforst

Datensicherheit geht über alles

Die Daten der Lehr- und Forschungsstation Frankenforst der Universität Bonn, eines der fünf Versuchsmilchviehbetriebe, die an dem Projekt beteiligt sind, sind auf einem Zentralrechner gesichert. Jeden Abend erfolgt ein automatisches Backup. Gleiches gilt für die anderen Versuchsbetriebe. Auch für die Zukunft wird auf Datensicherheit großen Wert gelegt. Denn wie in jedem anderen Wirtschaftsbetrieb, sind diese Daten hochsensibel und wertvoll.

Zeit zum Lernen

"Es gibt ja bereits einige Apps für die Landwirte. Wie ich aus der Praxis gehört habe, treten die Schwierigkeiten dadurch auf, dass sich das System erst einmal für den jeweiligen Betrieb einspielen muss", sagt Christian Post, Jungbauer im familiären Milchbetrieb und Doktorand für dieses Projekt. Viele Landwirte hätten schnell wieder aufgegeben, weil sie mit der Erwartung an die Daten herangegangen seien, dass das System von Anfang an funktioniere. Aber im Endeffekt hätte es anfänglich nicht das gemacht, was es machen sollte", ergänzt er. Auch Ute Müller sieht dies als Hürde, da der Landwirt der App die Zeit zum Lernen geben muss. Dennoch wächst mit der jüngeren Generation die Akzeptanz solcher Systeme.

Landwirte haben viel zu tun

Die zunehmende Dokumentationspflicht (gemäß Artikel 18 EU-Verordnung Nr. 178/2002 Lebensmittelsicherheit) stellt eine hohe Arbeitsbelastung für die Landwirte dar. Dies kann durch die Digitalisierung erleichtert werden.

"Landwirte haben sehr viel zu tun, sie führen ein Unternehmen und brauchen die entsprechende Buchführung, da muss alles dokumentiert werden. Zum anderen haben sie noch die ganzen Umweltauflagen", erläutert Marina Möseler, Biologin an der Universität Bonn. Früher in den Kleinbetrieben hatten die Kühe noch Namen. Heute sind es Nummern. Der Landwirt kennt vielleicht seine Kühe mit ganz herausragenden Leistungen, aber das auch nur unter einer bestimmten Nummer.

Wandel zum Wohlfühlen

Die modernen Kuhställe seien auf das Wohlbefinden der Kühe ausgerichtet. Ob das die Melkanlagen, die Bewegungsmöglichkeiten oder die Fellbürsten sind. Früher wurde noch morgens und abends gemolken. Heute können die Kühe auf manchen Höfen, je nach aktueller Milchproduktion, selber an die Melkroboter. "Ich kann nur sagen, in diesen modernen Kuhställen geht es den Tieren deutlich besser", meint Marina Möseler.

Eines darf in diesen großen Betrieben nicht passieren: Stromausfall. Alle Abläufe sind technisch miteinander verknüpft. Die ehemalige Handarbeit ist von einer komplexen stromabhängigen Technologie ersetzt worden. "Für solche Fälle besitzen wir ein Notstromaggregat. Die hydraulischen Fresströge in den Versuchsmilchviehställen funktionieren nicht bei Stromausfall und gemolken werden die Kühe ohne Strom auch nicht", so Michael Hölker, Privatdozent, Administrator und Tierarzt an der Lehr- und Forschungsstation Frankenforst.

Doch letztendlich funktioniert die Datenübertragung nur dann, wenn eine Internetverbindung besteht. Daher ist eine Voraussetzung für die Digitalisierung im Kuhstall ein gut ausgebautes Internet, was noch nicht flächendeckend im ländlichen Gebiet in Deutschland vorhanden ist.

Teamwork ist gefragt

"Die Universität Bonn leistet die Vorarbeit und bestimmt die Parameter zur Vorhersage der Tiergesundheit. GEA übernimmt die sensortechnische Umsetzung und unsere Aufgabe ist die technische Umsetzung für das Mobilgerät", so Yasmin Hammerschmidt von 365FarmNet, einer App-Entwicklerfirma. Es ist ein Softwareunternehmen "von Landwirten für Landwirte" und verspricht absolute Sicherheit. Nur der Landwirt habe Zugang zu seinen Daten. Die GEA Farm Technologies GmbH ist eine Fachfirma für Sensortechnik in der Melktechnologie und die SAS Institute GmbH ist eine Spezialfirma für Algorithmen-Entwicklung.

Sollte das Forschungsziel - die Vorhersage einer Krankheit pro Kuh im eigenen Betrieb - erreicht werden, so bedeutet das noch nicht, dass auch die App ein Erfolg wird. Dieses hängt letztlich von der Akzeptanz der einzelnen Landwirte oder Herdenmanager ab. Jegliche Entwicklung wie Preisgestaltung, Betriebssystem, Datenauswahl und mehr wird sich erst im Laufe des Forschungsprojektes herausstellen.

Andrea Madea und Ilgaz Yorulmaz, Technikjournalismus/PR

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Die Autorinnen

  

Andrea Madea und Ilgaz Yorulmaz

Hintergrund des Projekts

In diesem Frühjahr startete in der landwirtschaftlichen Fakultät der Universität Bonn das Forschungsprojekt "PaRADIgMa" (PRedictive App Dalry Management). Das Projekt soll betriebsindividuelle Tierdaten aufarbeiten und den Vorhersagewert von Krankheiten bei Milchkühen verbessern. Es ist auf fünf Jahre angelegt.

Im Rahmen des Förderprogramms "Big Data in der Landwirtschaft" unterstützt das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft die Forschung von Ute Müller, promovierte akademische Oberrätin am Institut für Tierwissenschaften. Ihre Kooperationspartner sind eine App-Entwicklerfirma mit Erfahrung im Landwirtschaftsbetrieb, eine Fachfirma für Sensortechnik in der Melktechnologie und eine Spezialfirma für Algorithmen-Entwicklung.