Auf dem kürzlich abgehaltenen LATAM-Treffen der Poultry Science Association stellte Phytobiotics seine neue KI-basierte Handy-App namens Chicken Checker vor. Dieses Tool ermöglicht es Geflügelproduzenten, mögliche Krankheitsausbrüche frühzeitig zu erkennen. Landarbeiter müssen lediglich Fotos der Hühnerexkremente machen. Der Algorithmus vergleicht die Bilder und liefert Informationen über den Gesundheitszustand der Herde. Alle Informationen sind nahezu sofort sowohl auf dem Handy des Bedieners und des zuständigen Feldtechnikers als auch auf einem Dashboard am Computer verfügbar.
Wir haben mit den Phytobiotics Experten Dimitri Freitas und Cleverson de Souza sowie mit Dr. Ricardo Hummes Rauber von Vetinova gesprochen, die an der Validierung dieser brandneuen und wirklich einzigartigen Technologie gearbeitet haben.
Dimitri Freitas, Phytobiotics
Können Sie beschreiben, wie lange der gesamte Testprozess für den Chicken Checker gedauert hat?
Der Entwicklungsprozess begann 2021 mit einer Ideenfindungsphase. Im darauffolgenden Jahr wurden die Ideen zu einem konkreten Plan. Das Ziel war, eine sichere und effiziente Methode zu entwickeln, die die Fotos der Exkremente mit den bei der Sektion durchgeführten Darmuntersuchungen korrelieren konnte. In den letzten zwei Jahren wurde die Methode weiterentwickelt, um die Zuverlässigkeit der Informationen zu bestätigen und sicherzustellen, dass die App für die Benutzer einfach zu bedienen ist.
Was waren die größten Herausforderungen beim Testprozess?
Die Entwicklung einer Innovation ist jeden Tag eine Herausforderung. Beim Projekt Chicken Checker arbeiten Personen aus verschiedenen Bereichen, wie Tierärzte, IT-Fachleute, Statistiker, technische Assistenten und Landwirte zusammen. Alle Beteiligten einzubeziehen und zu motivieren, war die erste große Herausforderung.
Wo sehen Sie die Hauptvorteile des Chicken Checkers für die Branche?
Die App bietet mehrere Vorteile für das Informationsmanagement in der Geflügel- bzw. Proteinindustrie. Zum Beispiel: die Überwachung relevanter Parameter in Echtzeit, die Erstellung eines Informationsverlaufs, das Management von Ergebnissen, um Trends vorhersagen und potenzielle Risiken analysieren zu können. Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Optimierung der Arbeit des technischen Supports.
Cleverson De Souza, Phytobiotics
Können Sie uns etwas zur Datenbasis des Chicken Checkers sagen? Zum Beispiel die Anzahl der Sektionen, Farmen, Bilder usw.
Im Rahmen der Erstellung des Algorithmus wurden insgesamt 40 Herden analysiert, mit 800 Sektionen und 53.307 gesammelten Bildern, von denen 33.221 zur Erstellung des ersten Algorithmus verwendet wurden.
Nachdem der Algorithmus funktionierte, wurden zur Prüfung und Validierung des Chicken Checkers bei LAR etwa 150 Herden und rund 47.000 von Landwirten gesammelte Bilder verwendet.
Was war die größte Herausforderung bei der Validierung der Korrelation zwischen den Bildern und den Sektionsergebnissen?
Die größte Herausforderung bestand darin, die Ergebnisse der Sektionen mit den Bildern der Exkremente zu korrelieren. Dafür wurde ein umfangreiches Protokoll mit einer großen Anzahl von Sektionen und Bildern durchgeführt. Anschließend wurde der Algorithmus darauf trainiert, anhand eines Bildes die Wahrscheinlichkeit eines Darmproblems beim Tier zu erkennen.
Wie sicher sind die Ergebnisse des Chicken Checkers?
Die anfänglichen Analysen zur Erstellung des Algorithmus basierten auf statistischen Protokollen und Regressionsanalysen, die eine signifikante Zuverlässigkeit der Ergebnisse ermöglichten. Der Algorithmus hat etwa eine 90-prozentige Wahrscheinlichkeit, Darmprobleme anhand eines Bildes zu identifizieren. Darüber hinaus wird diese Genauigkeit ständig verbessert, da immer mehr Bilder und Herden ausgewertet werden.
Ricardo Hummes Rauber, Vetinova
Was waren Ihre ersten Eindrücke, als Sie gebeten wurden, die Validierung des Chicken Checkers zu unterstützen?
Ich war fasziniert. Die Idee, Echtzeitdaten und technologischen Fortschritt in das Geflügelgesundheitsmanagement zu integrieren, erschien mir sofort als ein bedeutender Schritt nach vorne für die Branche. Ich sah das Potenzial, Entscheidungsprozesse zu optimieren, Gesundheitsergebnisse zu verbessern und die Produktivität zu steigern, was gut zu meinem Fokus auf evidenzbasierte Strategien in der Tiergesundheit passt.
Wie sehen Sie die Zukunft des Chicken Checkers und welche weiteren Anwendungen können Sie sich vorstellen?
Die Zukunft des Chicken Checkers sieht vielversprechend aus, insbesondere angesichts des wachsenden Fokus auf Präzisionslandwirtschaft und datengesteuertes Gesundheitsmanagement. Mit fortschreitender Technologie wird der Chicken Checker zu einer noch robusteren Plattform werden, die möglicherweise prädiktive Analysen und KI integriert, um Gesundheitsrisiken vorherzusagen und Interventionsstrategien zu optimieren. Über den Geflügelbereich hinaus könnte diese Technologie auch auf andere Bereiche der Tierhaltung, wie die Schweineproduktion, übertragen werden und ähnliche Vorteile bei der Krankheitsprävention und Produktivitätssteigerung bieten.
Welchen Rat würden Sie zukünftigen Nutzern des Chicken Checkers geben?
Mein Rat ist, die Technologie voll zu nutzen und sie in ihre Managementstrategie zu integrieren. Je mehr Daten Sie in den Chicken Checker einspeisen, desto wertvollere Einblicke werden Sie gewinnen. Außerdem sollten die Nutzer nicht zögern, die vollen Funktionen der App zu erkunden und mit Experten zusammenzuarbeiten, um das System an Ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Die Technologie ist nur so gut wie ihre Implementierung, daher sollten die Nutzer sicherstellen, dass Sie das Potenzial der App maximieren, um bessere Gesundheitsergebnisse und betriebliche Effizienz zu erzielen.
Für weitere Informationen zum Chicken Checker wenden Sie sich bitte an Dimitri Freitas unter d.freitas@phytobiotics.com.br.
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