So eine SchweinerAI! Künstliche Intelligenz „übersetzt“ Grunzlaute von Schweinen

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Forschende in Dänemark haben einen Weg gefunden, mit Hilfe von künstlicher Intelligenz aus den Geräuschen von Schweinen Rückschlüsse auf deren Gefühlslage und Wohlbefinden anzustellen.

Mit Tieren sprechen und sie verstehen: Ein Forschungsteam in Dänemark ist diesem Menschheitstraum mit Hilfe von künstlicher Intelligenz einen Schritt näher gekommen. Dr. Elodie Briefer, Expertin für Tierkommunikation an der Universität Kopenhagen, leitete ein Team von Wissenschaftlern bei der Entwicklung eines Algorithmus, der Grunz- und Quieklaute von Schweinen „entschlüsseln“ kann.

Für das Training des Algorithmus hat Briefers Team zunächst 7.414 hoch- und niederfrequenten Rufen von 411 Schweinen in verschiedenen Kontexten erfasst, von der Geburt bis zur Schlachtung. Anschließend testete das Team zwei automatisierte Methoden zur Klassifizierung von Rufen: eine von Roger Mundry, einem Biostatistiker aus Deutschland, entwickelte permutierte Diskriminanzfunktionsanalyse und ein neuronales Netz, das komplexe Daten effizient analysieren kann.

Auf Basis der über 7.000 Tonaufnahmen von Schweinen haben die Forscher einen Algorithmus trainiert, der entschlüsseln kann, ob ein einzelnes Schwein eine positive Emotion („glücklich“ oder „aufgeregt“), eine negative Emotion („verängstigt“ oder „gestresst“) oder irgendetwas dazwischen erlebt. Das neuronale Netz erwies sich bei der Kategorisierung von Lauten als effektiver, da es in der Lage war, Rufe nach dem Kontext zu klassifizieren, in dem die einzelnen Vokalisationen erzeugt wurden.

Kurze Grunzer drücken Zufriedenheit aus

Die Forscher nahmen Schweinegeräusche sowohl in kommerziellen als auch in experimentellen Szenarien auf, die aufgrund des Verhaltens der Schweine entweder mit einer positiven oder negativen Emotion verbunden sind. Zu den positiven Situationen gehörten beispielsweise die Situationen, in denen Ferkel von ihren Müttern gesäugt werden oder wenn sie nach einer Trennung wieder mit ihrer Familie vereint sind. Zu den emotional negativen Situationen gehörten unter anderem die Trennung, Kämpfe zwischen Ferkeln, Kastration und Schlachtung.

In Versuchsställen stellten die Forscher den Schweinen außerdem verschiedene Szenarien vor, die differenziertere Emotionen in der Mitte des Spektrums hervorrufen sollten. Dazu gehörten eine Arena mit Spielzeug oder Futter und eine entsprechende Arena ohne jegliche Reize. Die Forscher platzierten auch neue und ungewohnte Objekte in der Arena, mit denen die Schweine interagieren sollten. Währenddessen wurden die Rufe, das Verhalten und die Herzfrequenz der Schweine überwacht und wenn möglich aufgezeichnet.

Die Forscher analysierten dann die mehr als 7.000 Audioaufnahmen, um zu sehen, ob es ein Muster in den Geräuschen in Abhängigkeit von den Emotionen gab und ob sie die positiven Situationen und Emotionen von den negativen unterscheiden konnten.Dabei treten in negativen Situationen eher hochfrequente Quiek- und Schreilaute auf, während kürzere, niederfrequente Grunzer Wohlbefinden ausdrücken. Das neuronale Netz konnte nach Auffassung der Forschenden mit einer Genauigkeit von 91,5 Prozent bestimmen, ob die Schweinerufe positiv oder negativ waren.

„Mit dieser Studie zeigen wir, dass Tiergeräusche einen guten Einblick in ihre Emotionen geben. Wir beweisen auch, dass ein Algorithmus verwendet werden kann, um die Emotionen von Schweinen zu entschlüsseln und zu verstehen, was ein wichtiger Schritt in Richtung eines verbesserten Tierschutzes für Nutztiere ist“, sagt Associate Professor Elodie Briefer von der biologischen Fakultät der Universität Kopenhagen, die die Studie mit geleitet hat.

Wohlbefinden von Tieren KI-gestützt überwachen

Die Erforschung der Emotionen von Tieren ist ein relativ neues Gebiet, das sich in den letzten 20 Jahren entwickelt hat. Heute ist allgemein anerkannt, dass die psychische Gesundheit von Tieren für ihr allgemeines Wohlbefinden wichtig ist. Dennoch konzentriert sich der Tierschutz heute in erster Linie auf die physische Gesundheit der Tiere. Tatsächlich gibt es mehrere Systeme, die den physischen Gesundheitszustand eines Tieres für einen Landwirt automatisch überwachen können.

„Wir haben den Algorithmus darauf trainiert, das Grunzen der Schweine zu entschlüsseln. Jetzt brauchen wir jemanden, der den Algorithmus zu einer App weiterentwickelt, mit der Landwirte das Wohlergehen ihrer Tiere verbessern können“, sagt Elodie Briefer.

Die Forschungsarbeit wird in Kooperation von der Universität Kopenhagen, der ETH Zürich und dem französischen Nationalen Forschungsinstitut für Landwirtschaft, Ernährung und Umwelt (INRAE) geleitet, dem Team gehören darüber hinaus Forschende aus der Schweiz, Deutschland, Norwegen und Tschechien an. Die Ergebnisse wurden in den Scientific Reports der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht.

Dieser Artikel erschien zuerst auf unserem Partnerportal elektronikpraxis.

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