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PLFDoc: Precision Livestock Farming

PLFDoc: Precision Livestock Farming

Michael Iwersen (ORCID: )
  • Grant-DOI 10.55776/DFH34
  • Förderprogramm doc.funds.connect
  • Status laufend
  • Projektbeginn 01.10.2023
  • Projektende 30.09.2027
  • Bewilligungssumme 1.029.586 €
  • Projekt-Website
  • E-Mail

Wissenschaftsdisziplinen

Informatik (50%); Tierzucht, Tierproduktion (50%)

Keywords

    Livestock, Computer Vision, Sensors, Animal Health, Animal Welfare, Artificial Intelligence

Abstract

Das Doktoratskolleg "PLFDoc Precision Livestock Farming" (PLFDoc) ist ein Kooperationsprojekt der Technischen Universität Wien, der Fachhochschule Oberösterreich (Campus Hagenberg) und der Veterinärmedizinischen Universität Wien. In diesemfächerübergreifenden Ausbildungsprogramm erarbeitenfünf Doktorand:innen eine Lösung, die zu einer nachhaltigeren Landwirtschaft mit verbesserter Nutztierhaltung beitragen soll. Der Forschungsschwerpunkt liegt dabei in der anwendungsorientierten Grundlagenforschung, insbesondere in der Anwendung von Methoden der "Erklärbaren Künstlichen Intelligenz" (Explainable Artificial Intelligence, XAI) sowie der Bild- und Videoanalyse (Computer Vision, CV), die zur Überwachung von Nutztierbeständen genutzt werden sollen. Moderne Sensor-Technologien, Computer Vision und neue Erkenntnisse der Datenwissenschaften bieten die Möglichkeit, den Gesundheitsstatus und das Wohlbefinden sowohl der gesamten Herde als auch einzelner Tiere kontinuierlich und in Echtzeit zu überwachen. Diese Tools ermöglichen es, Verhaltens- und/oder physiologische Abweichungen der Tiere frühzeitig zu erkennen und über das gezielte und frühzeitige Gegenlenken, die Gesundheit und das Wohlbefinden der Tiere aufrecht zu halten bzw. zu verbessern. Das ist nicht nur für Landwirt:innen und Tierärzt:innen von Bedeutung, sondern auch von gesellschaftlicher Relevanz. PLFDoc hat sich zum Ziel gesetzt, neue, auf CV- und XAI-basierende Technologien zu entwickeln, die unter anderem zur Vorhersage der Geburt, zur Tieridentifikation sowie zur Schätzung der individuellen Wasser- und Futteraufnahme bei Schweinen und Rindern eingesetzt werden sollen. Die Entwicklung dieser Technologien erfordert die Verflechtung von Fachwissen unterschiedlicher Disziplinen: Veterinärmedizin, Agrarwissenschaften, Verhaltensbiologie sowie Daten- und Ingenieurswissen- schaften. Die gemeinsame Forschung dieser Fach-Expert:innen ist daher von höchster Bedeutung und bildet den Forschungsrahmen für das Doktoratskolleg. Als Teil eines Teams verfolgen die Doktorand:innen gemeinsame Ziele und lernen voneinander. Die Fakultätsmitglieder des Doktoratskollegs verfügen ergänzend über das jeweilige Fachwissen, das für eine optimale persönliche Unterstützung der Doktorand:innen und zur Bearbeitung der beschriebenen Forschungsaktivitäten erforderlich ist. Durch den interdisziplinären Ansatz erhalten die Doktorand:innen eine Ausbildung in einer Vielzahl von Bereichen. Die im PLFDoc erworbenen theoretischen, wissenschaftlichen, experimentellen, vernetzten und kommunikativen Fähigkeiten sind eine wesentliche Grundlage für eine spätere erfolgreiche Karriere in der Industrie oder Wissenschaft.

Konsortium
  • A. Min Tjoa, Technische Universität Wien
    Konsortiumsmitglied (01.10.2023 -)
  • Daniela Klein-Jöbstl, Veterinärmedizinische Universität Wien
    Konsortiumsmitglied (01.10.2023 -)
  • Maciej Oczak, Veterinärmedizinische Universität Wien
    Konsortiumsmitglied (01.10.2023 -)
  • Margrit Gelautz, Technische Universität Wien
    Konsortiumsmitglied (01.10.2023 -)
  • Michael Iwersen, Veterinärmedizinische Universität Wien
    Konsortiumsmitglied (01.10.2023 -)
  • Stephan M. Winkler, FH Oberösterreich
    Konsortiumsmitglied (01.10.2023 -)
  • Viktoria Dorfer, FH Oberösterreich
    Konsortiumsmitglied (01.10.2023 -)
Forschungsstätte(n)
  • Veterinärmedizinische Universität Wien
Internationale Projektbeteiligte
  • Tomas Norton, Katholieke Universiteit Leuven - Belgien

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Österreichischer Wissenschaftsfonds FWF
Georg-Coch-Platz 2
(Eingang Wiesingerstraße 4)
1010 Wien

office(at)fwf.ac.at
+43 1 505 67 40

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