Das Expertenteam aus Dänemark, Deutschland, der Schweiz, Frankreich, Norwegen und der Tschechischen Republik sammelte Tausende von Schweinegeräuschen in unterschiedlichen Situationen, darunter beim Spielen, beim Alleinsein oder beim Kampf ums Futter. Durch ihre Forschung identifizierten sie Lautäußerungen, die bei Schweinen 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.

Obwohl viele Landwirte durch Beobachtungen auf dem Feld über umfangreiches Wissen zum Verhalten der Tiere verfügen, konzentrieren sich aktuelle Instrumente in erster Linie auf die Messung des körperlichen Zustands. Dieser neue KI-Algorithmus ermöglicht Landwirten nicht nur ein besseres Verständnis der Emotionen ihrer Schweine, sondern warnt sie auch, wenn negative Anzeichen auftreten, und trägt so dazu bei, das psychische Wohlbefinden der Tiere zu verbessern.

Untersuchungen zeigen, dass Schweine, die auf Freiland- oder Biofarmen mit Freilandhaltung aufgezogen werden, weniger betonte Lautäußerungen von sich geben als Schweine, die mit konventionellen Methoden aufgezogen werden. Die Forscher hoffen, dass diese Methode, sobald sie perfektioniert ist, dazu beitragen kann, landwirtschaftliche Betriebe zu klassifizieren und zu kennzeichnen und den Verbrauchern so die Produktauswahl zu erleichtern.

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

Aus den oben genannten Ergebnissen haben Wissenschaftler einen KI-Algorithmus für die praktische Anwendung entwickelt. „KI hat uns dabei geholfen, die große Menge an Audiodaten, die wir erfassen, zu verarbeiten und die Audiodaten automatisch zu klassifizieren“, sagte Mandel-Briefer.

Lan Le (t/h)