Technologie einsetzen, um Viehparasit zu bekämpfen

Die Viehzucht, besonders in ärmeren Gemeinschaften, steht vor vielen Herausforderungen. Ein grosses Problem sind Parasiten, insbesondere Helminthen, die wurmähnlichen Parasiten. Diese Infektionen können zu Krankheiten und wirtschaftlichen Verlusten für die Landwirte führen. Helminthen-Infektionen können bei Nutztieren, besonders bei jungen Tieren, ernsthafte Krankheiten verursachen, was zu Problemen wie Anämie und schlechtem Wachstum führt. Zum Beispiel betrifft ein spezifischer Parasit namens Haemonchus contortus Schafe und Ziegen in warmen Regionen und produziert täglich tausende Eier. Diese Eier entwickeln sich schnell zu Larven, und wenn Tiere sich erneut infizieren, kann sich die Situation schnell verschlechtern, was Gesundheitsprobleme und manchmal sogar den Tod zur Folge hat.

#Der wirtschaftliche Einfluss

Die wirtschaftlichen Verluste durch Helminthen-Infektionen bei Schafen und Ziegen sind erheblich. In Nordnigeria und Kenia erreichen die Verluste Millionen von Dollar. Obwohl es verschiedene Möglichkeiten gibt, diese Infektionen zu kontrollieren, wie z.B. die Verwendung von Entwurmungsmitteln, Impfstoffen und angemessenem Weidemanagement, können diese Methoden arbeitsintensiv und kostspielig sein. Darüber hinaus verlassen sich viele Landwirte zu sehr auf Entwurmungsmittel, was dazu führt, dass die Parasiten resistent gegen diese Medikamente werden.

Eine verantwortungsvolle Handhabung von Helminthen-Infektionen ist entscheidend. Landwirte in Subsahara-Afrika sehen diese Infektionen als ein grosses Problem für kleine Wiederkäuer, selbst wenn andere Krankheiten offensichtlicher oder schädlicher erscheinen.

#Gezielt behandeln

Ein besserer Weg, diese Infektionen zu managen, ist die gezielte Behandlung, was bedeutet, die Gesundheit einzelner Tiere zu bewerten und nur die kranken Tiere zu behandeln. Das FAMACHA-System hilft dabei, indem es die Farbe der Bindehaut der Augen bewertet, um Anämie-Level zu bestimmen. Diese Methode ist einfach und erfordert keine teure Ausrüstung, braucht aber Training, und es stehen nicht genug Trainer in ärmeren Regionen zur Verfügung. Ausserdem kann die häufige Überprüfung jedes Tieres zeitaufwändig und kostspielig sein.

#Technologie zur Überwachung nutzen

Ein neuer Ansatz ist die Verwendung kleiner Geräte, die Biologger genannt werden, um das Verhalten der Tiere zu überwachen, ohne sie häufig überprüfen zu müssen. Moderne Technologie ermöglicht es Landwirten, die Aktivität von Tieren zu verfolgen und viele Daten über ihre Bewegungen und Verhaltensweisen zu sammeln. Studien haben gezeigt, dass diese Daten helfen können, wenn Nutztiere ungesund sind. Forscher haben erfolgreich Sensoren eingesetzt, um Aktivitäten wie Fressen, Gehen und Ruhen bei Nutztieren zu verstehen.

Trotz vorheriger Methoden, die sich auf vereinfachte Zusammenfassungen der Daten stützten, haben Forscher herausgefunden, dass Maschinelles Lernen vollständige Datensätze analysieren kann, um Veränderungen in der Gesundheit basierend auf dem Verhalten zu erkennen. Diese Methode zielt darauf ab, Probleme frühzeitig zu erkennen, indem die gesamte Bandbreite der von den Tieren gesammelten Beschleunigungsdaten genutzt wird.

#Die Studierendengruppe

Die Studie wurde auf einer Schaffarm in Delmas, Südafrika, und einer Ziegenherde auf einer staatlichen Forschungsfarm in KwaZulu-Natal, Südafrika, durchgeführt. Kostengünstige Transponder mit Beschleunigungsmessern wurden an den Tieren angebracht, um Daten über ihr Verhalten zu sammeln. Jedes Tier wurde regelmässig mit dem FAMACHA-System auf seine Gesundheit überprüft, und es wurde darauf geachtet, ihre Gesundheit über die Zeit zu überwachen.

Die Studie zielte darauf ab, vorherzusagen, wann die Gesundheit eines Tieres aufgrund der von den Biologgern gesammelten Daten abnehmen könnte. Der Prozess beinhaltete die Verwendung von maschinellen Lerntechniken zur Analyse der Bewegungsdaten zusammen mit den FAMACHA-Werten.

#Gesundheitsstatus klassifizieren

Die Forscher konzentrierten sich darauf, welche Tiere aufgrund ihrer Aktivitätslevel in der Woche vor der Gesundheitsprüfung ungesund waren. Sie fanden heraus, dass sie mithilfe von maschinellem Lernen Tiere identifizieren konnten, die länger ungesund blieben. Die Ergebnisse zeigten, dass die Methode effektiv war, mit guter Präzision bei der Vorhersage des Gesundheitsstatus basierend auf der Aktivität.

Bei den Ziegen waren die Vorhersagen nicht so stark, wahrscheinlich wegen weniger Fälle. Die Forscher konnten jedoch dennoch nützliche Daten und Erkenntnisse sammeln.

#Reaktion auf die Behandlung

Im Rahmen der regelmässigen Pflege erhalten kranke Tiere sofortige Behandlung. Die Studie betrachtete, wie gut diese Tiere auf die Behandlung reagierten, basierend auf ihrer Aktivität in den Tagen nach der Medikation. Obwohl das Trainingsset für diese Analyse begrenzt war, gelang es den Forschern dennoch, vorherzusagen, welche Tiere gut auf die Behandlung reagierten, basierend auf ihrem Verhalten.

Sie fanden unterschiedliche Erfolgsraten, aber insgesamt zeigte das System vielversprechende Ansätze zur Vorhersage von Veränderungen nach der Behandlung.

#Überwachung von Veränderungen im Laufe der Zeit

Ein bekanntes Problem namens "Concept Drift" beschreibt, wie ein Modell im Laufe der Zeit schlechter abschneiden könnte, da sich die Bedingungen ändern. Um dies zu untersuchen, sammelten die Forscher Daten aus verschiedenen Zeiträumen und analysierten, wie gut ihr Modell sich an diese Veränderungen anpasste. Sie konnten feststellen, dass Veränderungen im Verhalten der Tiere über die Zeit keine signifikanten Auswirkungen auf ihre Vorhersagen hatten, was ein positives Zeichen für die Zuverlässigkeit des Modells ist.

#Bedeutung von Wetterdaten

Helminthen gedeihen bei feuchten Wetterbedingungen. Daher testeten die Forscher, ob die Einbeziehung von Wetterdaten, insbesondere Niederschlag, ihre Vorhersagen verbessern könnte. Sie fanden heraus, dass die Verwendung von Aktivitätsdaten allein oft effektiver war als die Abhängigkeit von Niederschlagsdaten. Das deutet darauf hin, dass das Verhalten der Tiere bereits einige Aspekte von Umweltveränderungen erfasst, wodurch der kombinierte Ansatz weniger wichtig wird.

#Verstehen der Klassifizierergebnisse

Um zu lernen, wie das maschinelle Lernmodell zwischen gesunden und ungesunden Tieren unterscheidet, analysierten die Forscher die Bedeutung verschiedener Verhaltensweisen. Sie entdeckten, dass nächtliche Aktivität besonders wichtig zur Vorhersage der Gesundheit von Schafen war. Bei Ziegen waren die Ergebnisse jedoch nicht klar, möglicherweise wegen der kleineren Anzahl von Proben.

#Fazit

Die Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung von Biologgern und maschinellem Lernen helfen kann, Gesundheitsabnahmen bei Schafen und Ziegen aufgrund von Helminthen vorherzusagen. Dieser Ansatz bietet Landwirten, besonders in ärmeren Gemeinschaften, eine Möglichkeit, die Gesundheit effektiver zu managen, ohne sich allein auf traditionelle Methoden zu verlassen.

Durch den Fokus auf Verhalten und Gesundheitsüberwachung können diese Technologien helfen, das Management von Vieh zu verbessern und letztlich die Lebensgrundlagen der Landwirte und das Wohl der Tiere zu unterstützen. Die Studie hebt das Potenzial zukünftiger Lösungen hervor, die eine breitere Datenbasis berücksichtigen könnten, um die Vorhersagen zu verbessern und die allgemeinen Gesundheitsmanagementstrategien zu optimieren.

Während die Viehzucht weiterhin mit den Herausforderungen durch Parasiten konfrontiert ist, könnte die Integration von Technologie und maschinellem Lernen eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung nachhaltiger Praktiken spielen, was erheblich den Landwirten und ihren Tieren zugutekommen könnte.