Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Individualisierte Mastitis-Risikoeinschätzung in der Milchviehhaltung durch Sensoren, Digitalisierung und künstliche Intelligenz (MEDICow) |
|---|---|
| Titel (englisch): | Individualized mastitis risk assesment in dairy farming using sensors, digitalization and artificial intelligence |
| Akronym: | MEDICow |
| Beschreibung (dt.): | Das deutsch-irische Kooperationsprojekt MEDICow hat sich zum Ziel gesetzt, auf Basis eines multisensorischen Ansatzes ein Werkzeug zur frühzeitigen, tierindividuellen Mastitiserkennung für Milchkühe zu entwickeln. Mithilfe verschiedener Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) soll eine hoch-sensitive Mastitis-Risikoabschätzung ermöglicht und somit die Zeitspanne zwischen der Infektion und der Behandlung signifikant verkürzt werden. Im Rahmen des Projekts sind auch die neu entwickelten molekularen Mastitis-Nachweisverfahren zu überprüfen und bei ihrer Eignung als Schnelltest in das Vorhaben aufzunehmen. Ziel ist, auf Basis der Verknüpfung von Sensor- und Analysedaten ein Echtzeit-Entscheidungsunterstützungsmodell zu entwickeln. Durch die Verknüpfung historischer mit aktuellen Daten in Form von Bildung neuronaler Netze und weiterer Methoden der KI soll es auch möglich sein, Warnungen zu besonders erkrankungsgefährdeten Tieren auszusprechen. Die Einbeziehung irischer Eutergesundheitsdaten soll Aufschluss über den Einfluss verschiedener Haltungsbedingungen und Witterungseinflüsse auf die Eutergesundheit geben. Das MEDICow-Modell soll auch auf Milchviehbetriebe mit konventioneller Melktechnik anwendbar sein, sodass die Ergebnisse des Vorhabens ebenso für die irischen Kooperationspartner von Nutzen sein werden. Das Vorhaben umfasst die folgenden Teilarbeitsziele: Definieren und Spezifizieren der Parameter und Methoden, Auswahl der Milchviehbetriebe; Erfassung vorhandener Daten und Datenmanagementstrategien; Zentrale Daten- und Assoziationsanalyse; Sensormessungen; Mikrobiologische und metagenomische Analysen; Entwicklung eines sensitiven Mastitis-Risikobewertungsmodells; Tierwohl beim Transport von Kälbern; Projektleitung und Koordination. |
| Beschreibung (engl.): | The main objective of the German-Irish cooperation project MEDICow is to develop an improved mastitis risk assessment model for dairy cows using an innovative multisensory approach, digitization and artificial intelligence. This enables animal-specific and highly sensitive mastitis risk assessment while shortening the time between mastitis infection and treatment. In this way, the project contributes to greater animal welfare, animal health and longer cow life. After all, the earlier mastitis is detected, the more successfully it can be treated. The project further contributes to more sustainable and profitable milk production by reducing the cost of veterinary treatments, medications and labor time to care for sick animals, as well as milk losses and culling of cows. Improved mastitis detection and treatment contributes to reduced antibiotic use and risk reduction of the emergence of antibiotic resistance. Following the basic idea of the One Health approach, lower antibiotic use protects people, animals and the environment. MEDICow thus supports Germany's pioneering role in sustainable and forward-looking livestock farming. To achieve the goals of the MEDICow project, the interdisciplinary knowledge of veterinarians, data scientists, agronomists, microbiologists and technology experts from ATB, FU, LKV and DSMZ in Germany and TEAGASC in Ireland will be involved in the project. The MEDICow project will be a lighthouse project and leading example for the planned European Partnership in Animal Health. |
| Laufzeit: | Beginn: 01.11.2021 / Ende: 31.05.2025 |
| Ausf. Einrichtung: | Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e. V. (ATB), Potsdam |
| Themenfelder: | Tierschutz, Tierwohl, animal welfare |
| Förderprogramme: | Bundesprogramm Nutztierhaltung |
| Schlagworte: | Antibiotika, antibiotics, Tiergesundheit, animal health, Gesundheitlicher Verbraucherschutz, health-related consumer protection, Precision livestock farming, Diagnostik, diagnostics, Hygiene, hygiene, Rinder, cattle, Datenmanagement, data management, Ökologischer Landbau, organic farming |
| Förderkennzeichen: | 28N206601 |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
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