Holistische Tierwohlbeurteilung: Methodenentwicklung

Das Verständnis tierischer Emotionen ist ein wichtiger Bestandteil des Tierwohls. Menschen können Emotionen erkennen, indem sie Informationen aus Gesichtsausdrücken, Körperhaltung und Bewegungen zusammenfassen. Dieser „ganzheitliche Ansatz” wurde auch auf die Beobachtung von Tieren übertragen, z. B. durch die Kombination verschiedener Körperbewegungen und -teile oder durch die Anwendung der qualitativen Verhaltensbewertung (QBA). Es ist jedoch noch unbekannt, welche beobachtbaren Merkmale im Aussehen und in den Bewegungen eines Tieres verwendet werden und welche Kombinationen davon für die Wahrnehmung unterschiedlicher Valenz- und Erregungszustände am relevantesten sind. Darüber hinaus sind die genannten Verhaltensbeobachtungen bisher sehr zeitaufwändig und daher in einem kommerziellen Kontext nur begrenzt einsetzbar. Daher zielt unser Projekt darauf ab, eine neuartige räumlich-zeitliche Form des maschinellen Lernens für die ganzheitliche Bewertung des Tierwohls durch die Interpretation der Körpersprache zu erforschen, die sich an Arbeiten zur Erkennung menschlicher Aktivitäten und Emotionen mithilfe von KI orientiert. Es werden computergestützte maschinelle Lernverfahren eingesetzt, bei denen Modelle anhand zahlreicher Beispiele (individueller) Schweinekörpersprache trainiert werden, die bei bekannten unterschiedlichen emotionalen Zuständen (als Ground Truth) auftreten, z. B. positive Emotionen während der Fütterung oder negative Emotionen in einer ungewohnten Umgebung. Im Laufe der Zeit sollte es möglich sein, die Haltung und/oder Bewegungsart desselben oder eines ähnlichen Tieres mit einer bestimmten Valenz und einem bestimmten Erregungsniveau zu korrelieren. Im Rahmen der Modellentwicklung wird es durch Eye-Tracking während der experimentellen Beobachtungen möglich sein, Aspekte der menschlichen Wahrnehmung der Körpersprache von Tieren zu untersuchen. Das Modell wird unter verschiedenen anderen Situationen auf Praxisbetrieben, in Tiergruppen, verschiedenen Haltungs- und Alterssituationen angewendet und getestet. Die automatisierte Erkennung von Körperhaltungen und Bewegungen bietet die Möglichkeit, die Überwachung des Wohlergehens über die zeitlichen Beschränkungen des Menschen hinaus auszuweiten, um eine Überwachung einer großen Anzahl von Tieren zu ermöglichen. Ein solches System könnte sowohl die Überwachung des Wohlergehens (z. B. in landwirtschaftlichen Betrieben, Schlachthöfen, Experimente) ergänzen. Übersetzt mit DeepL.com (kostenlose Version)