ShrimpWiz: Mehr Tierwohl in der heimischen Garnelenzucht durch KI
Garnelen in deutschen Supermärkten stammen fast ausschließlich aus Zuchtanlagen außerhalb der EU – ohne Nachweis darüber, ob sie artgerecht gehalten wurden. Unter der Leitung des Alfred-Wegener-Instituts untersucht ein Konsortium gemeinsam mit dem Unternehmen Oceanloop im Projekt „ShrimpWiz“, wie eine landbasierte Garnelenzucht in Deutschland aufgebaut werden kann, die das Tierwohl garantiert und dabei wirtschaftlich für Unternehmen ist. Hierfür nutzen sie eine Bilderkennungssoftware, um die Tiere automatisiert zu untersuchen und zu versorgen.
Stressfrüherkennung bei Garnelenschwänzen (rot=gestresst, grün=nicht gestresst)
Bert Wecker
Bestimmung der Körperlänge zur Berechnung des individuellen Gewichts (grüner Rahmen / rote Segmentierungsmaske = Garnele erkannt / Länge nicht gemessen, grüner Rahmen / grüne Segmentierungsmaske = Länge gemessen)
Bert Wecker
In der modernen landbasierten Aquakultur müssen Anlagenbetreiber ihre Garnelen regelmäßig abfischen, messen und wiegen, um die Anzahl der Tiere und ihren Zustand zu erfassen. Dies führt jedoch zu Stress bei den Garnelen und vermindert so das Tierwohl. Auch ist es praktisch unmöglich, Stresssymptome oder sogar kranke Tiere selbst bei optimalen Lichtverhältnissen in den Zuchtanlagen zu erkennen. Genau hier setzt das Projekt „ShrimpWiz“ an: Unter der Leitung des Alfred-Wegener-Instituts, Helmholtz Zentrum für Polar- und Meeresforschung (AWI) hat ein Team von Forschenden und Ingenieuren in Zusammenarbeit mit Oceanloop, einem Pionier in der europäischen Indoor-Garnelenzucht, ein System entwickelt, das mit Hilfe einer KI-unterstützten Bilderkennungssoftware Garnelen auf Fotos zählen kann. Unter realistischen Zuchtbedingungen und in Echtzeit kann das System auch die Länge der Tiere mit einer Genauigkeit von 95 Prozent bestimmen.
Mit KI mehr Bewusstsein schaffen für eine nachhaltige und artgerechte Garnelenzucht
Der erste Prototyp wurde in der Forschungs- und Entwicklungsfarm von Oceanloop in Kiel getestet. Ein modernes Smartphone, das über der Wasseroberfläche installiert ist, fotografiert die Garnelen automatisch einmal pro Minute und überträgt die Live-Daten an einen lokalen Server. Hier zählen die Algorithmen von Computer Vision jede einzelne Garnele auf jedem Bild und messen ihre Länge. Durch die Kombination aus hochauflösender Bildqualität, modernster Kamerahardware, leistungsstarken Rechnern und der neuesten Generation von KI-basierten Bildverarbeitungsmodellen konnte das Team sogar optische Anzeichen von Stress bei den Tieren erkennen.
Oceanloop Anlagen nutzen im Gegensatz zur Teichproduktion klares Wasser in der Zucht. Daher eignen sich diese Anlagen hervorragend für die KI-gestützte Überwachung der Garnelen, wie das Konsortium im Vorgängerprojekt „MonitorShrimp“ zeigen konnte. Aufgrund der starken Trübung des Wassers in den traditionellen Teichanlagen ist eine optische Erfassung des Tierwohls, sei es mit bloßem Auge oder automatisierter Bilderkennung, nahezu ausgeschlossen. Dr. Stephan Ende, der Koordinator des Projekts am AWI, ist überzeugt, dass die Klarwassertechnologie daher der Schlüssel zu Fragen des Tierschutzes in intensiven Aquakulturanlagen ist: „Der Einsatz von Bilderkennungssoftware zur Messung der Garnelen ermöglicht eine genaue und nicht-invasive Überwachung von Tierschutz und Produktivität in der Garnelenzucht – 24 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche. Die Klarwassertechnologie in Kombination mit unserer Software 'Early Welfare Alert' kann der Ausgangspunkt für jede Tierschutzkennzeichnung in der zukünftigen Garnelenindustrie sein.“ Das Ziel von „ShrimpWiz“ ist, eine marktreife Tierwohl-Software für die landbasierte Garnelenzucht zu entwickeln, die es ermöglicht, alle erforderlichen Informationen in einer einzigen Aufnahme zu erfassen, einschließlich Biomasse, Stress und – in einer späteren Phase auch – mögliche Krankheiten.
„Die nicht-invasive Echtzeit-Überwachung von wichtigen Produktionsparametern wie Wachstum, Futterverwertung, Überleben und Stress wird einen entscheidenden Beitrag zum besseren Verständnis der Garnelenzucht leisten. Wir können diese verwenden, um ein künstliches neuronales Netzwerk zu entwickeln, das alle verfügbaren Farmdaten berücksichtigt, die sich leicht auf mehr als hundert summieren können“, sagt Dr. Bert Wecker, CTO von Oceanloop. Tomasz Kowalczyk, Gründer und CEO von NeuroSYS, das an der Entwicklung des Algorithmus für das Projekt beteiligt war, erklärt: „Technologische Fortschritte können Unternehmen und ganze Branchen verändern. Wir sind bereit, Teil dieses Wandels zu sein und arbeiten daran, die Vorteile von Künstlicher Intelligenz und Deep Learning in der Garnelenzuchtbranche einzuführen.“
Das Konsortium sieht in der Entwicklung von KI-basierter Software eine Möglichkeit, nicht nur das Wohlergehen der Tiere zu verbessern, sondern auch die Produktionseffizienz zu steigern. Die Technologie kann helfen, die Digitalisierung der Indoor-Garnelenzucht voranzutreiben, was notwendig ist, um das heutige Preisniveau im Einzelhandel zu erreichen. „Der Nachweis der technischen Machbarkeit alternativer Lösungen ist von entscheidender Bedeutung, um dem wachsenden Bewusstsein von Kunden und Interessengruppen für eine nachhaltigere und artgerechtere Garnelenzucht gerecht zu werden“, schließt Stephan Ende.
Das Projekt wird gefördert aus Mitteln des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages über die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) im Rahmen des Innovationsförderprogramms.
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