„Wir wollten also wissen: Fressen die Fische das Futter, das wir hineinwerfen?“, erzählt Sebastian Birkenholz, KI-Forscher am August-Wilhelm Scheer Institut (AWSi) in Saarbrücken. Die Antwort darauf soll das vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) geförderte und vom AWSi gemeinsam mit dem Hof Niehues und der Seawater Cubes GmbH durchgeführte Projekt AkuMonit liefern – indem es die Fische belauscht.

Bereits das Vorgängerprojekt Fish-AI nutzte Videosysteme und KI-gestützte Bilderkennung, um die Größe der Fische zu überwachen. Denn davon, wie schnell die Tiere wachsen, hängt ab, ob mehr oder weniger gefüttert werden sollte, um kein Futter – und damit Geld – zu verschwenden. Zuvor erfolgte das aufwendig durch händische Entnahme und Wiegen der Fische.

Jetzt also wollen die Forschenden bis Ende Februar 2028 ein System entwickeln, um auch die Akustik in den rezirkulierenden Aquakultursystemen auszuwerten. Denn deren Markt wächst, weil auch die Nachfrage nach nachhaltig erzeugtem tierischen Protein wächst.

„Wenn die Fische gefüttert werden und Appetit haben, dann springen sie den Pellets entgegen“, schildert Projektleiter Birkenholz. In den von der Seawater Cubes GmbH bereitgestellten Fischtanks zur Salzwasserfischzucht hört man dann zunächst die Geräusche der hereinfallenden Futterpellets, gefolgt von den Sprunggeräuschen der Fische. „Wenn die Sprunggeräusche ausbleiben, ist etwas nicht richtig“, erläutert Birkenholz. Dann wird die Fütterung gestoppt und fortgesetzt, wenn sich der Stress der Tiere gesenkt und ihr Appetit sich wieder eingestellt hat.

Natürlich kann das Akustiksystem noch weit mehr. „Wir nutzen es auch zur predictive maintenance“, erklärt der Forscher – also um möglichen Wartungsbedarf zeitgerecht zu erkennen, bevor wirkliche Schäden auftreten. „Angenommen, ein Kühlschrank summt alle paar Minuten, um den Innenraum kalt zu halten: Wenn das Geräusch ausbleibt, weiß man, da ist etwas nicht richtig“, veranschaulicht Birkenholz. Im Fall der Fische entspräche das den verschiedenen Pumpen, die etwa das Wasser frisch halten. „Wenn sich das Pumpgeräusch ändert, muss man nachschauen, was dort los ist.“

Im Idealfall muss der Mensch nicht einmal mehr nachschauen: Die Audiodaten werden nicht an entfernte Server geschickt, sondern direkt an der Anlage verarbeitet. Dadurch kann das System Störungen schneller erkennen und Pumpen, Belüftung oder andere Steuerungen automatisch nachregeln.

Der technische Ansatz an sich ist simpel: Über mehrere Tage wird das Audiosignal aufgenommen und in ein Bild übersetzt – ein Spektrogramm, in dem die Geräusche in ihre Frequenzen zerlegt sind. Eine KI wird dann mittels maschinellen Lernens darauf trainiert zu erkennen, welches Bild bzw. Geräusch zu welchem Ereignis gehört, indem die Forschenden entsprechende Labels dranheften. Außerdem lernt die KI, zu welchen Zeiten des Tages welche Geräusche normalerweise auftreten. Weicht dann im Livebetrieb die Akustik von diesen Routinen ab oder tritt ein unbekanntes Geräusch auf, alarmiert das System den Züchter – in diesem Fall den Landwirt Carl Niehues vom Hof Niehues, der als Praxispartner dazu beiträgt, dass am Ende ein System steht, das Züchter wirklich nutzbringend verwenden können.

Um zudem mit unvorhergesehenen Ereignissen umgehen zu können, wird die KI mittels synthetischer Geräusche und sogenanntem Zero-Shot-Learning trainiert. Das bedeutet, die KI lernt nicht nur mit echten Geräuschen aus den Fischtanks, sondern auch mit künstlich erzeugten Beispielen. So kann sie ungewohnte Geräusche oder plötzlich auftretende Probleme besser einordnen, selbst wenn sie genau diese Situation vorher noch nie „gehört“ hat.

Nach etwas mehr als einem Jahr Projektlaufzeit haben sich die Forschenden noch einer zweiten Problemstellung zugewandt. Denn eigentlich ist das Hauptgeschäft vom Hof Niehues die Schweinezucht. Also hört die KI jetzt auch im Schweinestall mit. „Grundsätzlich lässt sich unser Ansatz der Audioüberwachung auf viele andere Tierzuchtanlagen übertragen“, sagt Birkenholz.

Auch hier wurde das System zunächst darauf trainiert zu lernen, welche Geräusche es im Schweinestall gibt und wann am Tag diese vorkommen. „Ein lautes Geräusch in der Nacht ist etwas anderes, als wenn es zur Fütterungszeit auftritt“, verdeutlicht der Projektleiter. Doch im Stall ist noch weit mehr zu beachten.

Ein starkes Husten der Schweine ist etwa ein Hinweis auf eine Atemwegserkrankung, die sich ausbreiten könnte, wenn der Landwirt nichts unternimmt. „Je früher man eingreift, desto sanftere Methoden sind möglich“, erläutert Birkenholz, etwa eine Vitamingabe anstelle von Antibiotika. Starker Husten kann sogar dazu führen, dass sich der Darm eines Tieres ausstülpt und dann von anderen Tieren aufgebissen wird. Bekommt der Züchter das nicht mit und näht die Wunde nicht schnell zu, verblutet das verletzte Tier. Ähnlich ist die Situation, wenn Stress dazu führt, dass die Tiere einander in die Schwänze beißen. „Unser Audiosystem soll diese Vorfälle möglichst genau detektieren und sofort den Landwirt informieren“, sagt der Forscher. Immer wieder gleicht das System den normalen Tagesablauf mit dem jeweiligen Jetzt-Zustand ab.

Doch nicht jede Auffälligkeit verlangt nach einem Alarm. „Vielleicht haben die Schweine ja nur miteinander gespielt und waren deshalb laut“, gibt Birkenholz ein Beispiel. Der wirkliche Experte sei der Landwirt. Darum ist seine Rückmeldung essenziell, um dem Programm beizubringen, welche Signale relevant sind. „Ich habe mal ein Schwein husten gehört, aber der Landwirt hat mir erklärt, dass diese Art Husten noch unbedeutend ist – erst bellender Husten ist für ihn ein Alarmsignal“, schildert der Projektleiter.

AkuMonit kann somit erhebliche Verbesserungen für das Tierwohl bewirken. Aber es bietet auch ökonomische Vorteile für den Züchter. Im Fall der Fischzucht wird kein Futter verschwendet, während die Fische eh nicht fressen, Reinigungsgänge werden vermieden und Anlagenschäden verhindert. Im Fall der Schweinezucht kann der Landwirt etwa teure Antibiotika einsparen, unnötige Arbeiten vermeiden und verletzte Tiere retten, die er sonst als Verlust abschreiben müsste.

„Wir haben von Anfang an geschaut, welche Anwendungen Sinn ergeben oder eben nicht“, sagt Birkenholz. In Absprache mit dem Landwirt wurde geschaut, welche Anwendungsfälle er wirklich nutzen würde – und damit vermutlich auch andere Landwirte. „Natürlich ist die Hardware zur Überwachung von 20 oder 30 Ställen eine hohe Anfangsinvestition“, weiß auch der Forscher. „In Szenarien, wo eh nie etwas passiert, wäre das nicht besonders reizvoll.“

In der Schweinezucht aber lassen sich vermutlich so viel Arbeit und Kosten einsparen, dass eine KI-gestützte Audioüberwachung rentabel wäre. Beim Fischtank steht dieses Ergebnis bereits fest. „Dort geht in den zwei Minuten der Fütterung so viel Futter rein und es entstehen so hohe Reinigungskosten, wenn das Futter nicht aufgenommen wird, dass das hier absolut Sinn macht“, betont Birkenholz. Er bedauert, dass der Projektpartner, der diese Technik in seine Fischtanks einbauen wollte, schon kurz nach Projektstart insolvent gegangen ist. „Aber die Technik ist so weit, dass wir jetzt einen anderen Anbieter suchen können, der das System mit seinen Modulen vertreiben möchte.“

Denn eines hat Birkenholz im Projekt deutlich gespürt: „Wenn man zum ersten Mal sieht, dass der Algorithmus in die reale Welt eingreifen kann, dass er misst, wie Fische das Futter aufnehmen und man darauf reagieren kann, und dass man dem Landwirt seine Arbeit erleichtert, dann ist das ein besonderer Moment!“

Autor: Björn Lohmann