Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: System zur Förderung des Zuchtfortschrittes in produktiven Sauenherden auf Grundlage einer Statistik-, KI und Sensordaten-basierten Selektion der Stammsauen in Herden mit Wechselkreuzung (EVOLECTION) - Teilprojekt A |
|---|---|
| Titel (englisch): | Collaborative project: System to Evolve productive sow herds by statistic, AI and sensor data driven selection of the tribal sows in criss-cross-breeding (EVOLECTION) - subproject A |
| Akronym: | EVOLECTION |
| Beschreibung (dt.): | Das Projekt 'Evolection' hat zum Ziel, die Züchtungsarbeit von nach dem Prinzip der Wechselkreuzung arbeitender, selbstremontierender Sauenbetriebe zu objektivieren und durch eine verbesserte Selektionsentscheidung aufgrund von im Betreib automatisch erhobener Massendaten zu optimieren. Mittels Cloud-basierter Datenanalyse von in Sauenbetrieben erhobener Leistungszahlen und der Massendatenanalyse verschiedenster Sensordaten des Betriebes im Sinne eines KI-Systems (z.B. mit künstlichen, neuronalen Netzen) wird ein objektiv nachvollziehbarer und für jeden transparenter 'Goldstandard-KI' der Züchtungsselektion bei der Schweinzucht mittels Wechselkreuzung etabliert. Damit wird die 'züchterische Nase' erfahrener Züchter softwaretechnisch nachgebildet, objektiviert und über die Cloud jedem praktischen Sauenhalter zugänglich gemacht. Durch neue Bewertungsparameter wie 'Langlebigkeit' und 'Mütterlichkeit' wird der gesellschaftlichen Forderung nach mehr Tierwohl (Sauen könnten zukünftig länger als 2 Jahre produktiv sein!) Rechnung getragen und durch die messtechnische Erfassung und Auswertung der Futterverwertung, die Ressourceneffizienz der Schweinhaltung als Gesamtheit verbessert. Bei hoher Akzeptanz des Systems aufgrund leichter Nutzbarkeit aus/in der Cloud könnte die Züchtungsleistung der teilnehmenden nach Wechselkreuzung arbeitenden Sauenbetriebe gesteigert werden und ihre Wettbewerbsfähigkeit erhöht werden. Indem dem Sauenhalter die Möglichkeit gegeben wird, die Priorisierung der Bewertungsparameter in Grenzen zu verändern, werden Züchtungstrends früh deutlich und für den interessierten Verbraucher transparent dargestellt. |
| Beschreibung (engl.): | The 'Evolection' project aims to objectify breeding in closed-herd sow farms operating on the principle of crossbreeding and to optimize it by means of an improved selection decision based on mass data automatically collected all over the production process. By means of cloud-based data analysis of performance data collected in sow herds and the mass data analysis of various sensor data of the farm with AI systems (e.g. with artificial, neural networks) an objectively comprehensible and for everyone transparent 'gold standard AI' of breeding selection in sow herds by means of crossbreeding will be established. The 'breeding nose' of experienced breeders is thus reproduced by software, objectified and made accessible to every practical sow owner via the cloud. New evaluation parameters such as 'longevity' and 'maternity' take into account society's demand for improving animal welfare (sows could be productive for more than 2 years in the future!) and improve the resource efficiency of pig farming as a whole through the recording and evaluation of feed conversion. With high acceptance of the system due to easy usability from/to the cloud, the breeding performance of the participating cross-breeding sow farms could be increased and their competitiveness increases. By giving the sow farmer the opportunity to change the prioritization of the evaluation parameters within limits, breeding trends are made clear at an early stage and are presented transparently to the interested consumer. |
| Laufzeit: | Beginn: 01.02.2021 / Ende: 31.07.2024 |
| Ausf. Einrichtung: | Hölscher & Leuschner GmbH & Co. KG, Emsbüren |
| Themenfelder: | Tierzucht, animal breeding |
| Förderprogramme: | Digitalisierung in der Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Ressourcenschutz, Ressourceneffizienz, resource protection, resource efficiency, Marktinformation / -Transparenz, market information / market transparency, Genetische Ressourcen, genetic resources, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Datensammlung, data collection, Schweine, pigs, Erzeugung, production, Künstliche Intelligenz, AI Artificial Intelligence |
| Stichpunkte: | Künstliche Intelligenz |
| Förderkennzeichen: | 28DK104A20 |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
Kontakt: |
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