Schweinegeräusche mit KI entschlüsseln

Das Expertenteam aus Dänemark, Deutschland, der Schweiz, Frankreich, Norwegen und der Tschechischen Republik sammelte Tausende von Schweinelauten in unterschiedlichen Situationen, darunter beim Spielen, in der Isolation oder beim Kampf ums Futter. Durch ihre Forschung identifizierten sie Lautäußerungen, die positive und negative Emotionen ausdrückten.

Das Verständnis der „Sprache“ der Tiere würde einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung des Tierschutzes in der Viehwirtschaft leisten, sagte die Verhaltensbiologin Elodie Mandel-Briefer von der Universität Kopenhagen (Dänemark), die die Studie mitleitete.

Während viele Landwirte durch Beobachtungen in ihrer eigenen Umgebung umfassendes Wissen über das Verhalten von Tieren besitzen, konzentrieren sich aktuelle Instrumente in erster Linie auf die Messung physischer Zustände. Dieser neue KI-Algorithmus ermöglicht Landwirten nicht nur ein besseres Verständnis der Emotionen ihrer Schweine, sondern warnt sie auch bei negativen Anzeichen und trägt so zur Verbesserung des psychischen Wohlbefindens der Tiere bei.

Die Studie ergab, dass Schweine aus Freilandhaltung oder Bio-Freilandhaltung weniger Stressgeräusche ausstoßen als Schweine aus konventioneller Haltung. Die Forscher hoffen, dass diese Methode, sobald sie perfektioniert ist, dazu beitragen könnte, Betriebe zu klassifizieren und zu kennzeichnen und so den Verbrauchern die Produktauswahl zu erleichtern.

Untersuchungen zufolge deuten kurze Quieklaute typischerweise auf positive Emotionen hin, während lange Quieklaute Unbehagen signalisieren, beispielsweise wenn sich Schweine um einen Futtertrog drängen. Hochfrequente Geräusche sind oft ein Zeichen dafür, dass Schweine gestresst sind, beispielsweise wenn sie Schmerzen haben, kämpfen oder von der Herde getrennt werden.

Aus diesen Ergebnissen entwickelten die Wissenschaftler einen KI-Algorithmus für die praktische Anwendung. Frau Mandel-Briefer erklärte: „KI hat uns geholfen, die große Menge an Geräuschen, die wir gesammelt haben, zu verarbeiten und die Geräusche automatisch zu klassifizieren.“

Lan Le (t/h)