Das Verständnis sozialer Interaktionen von Schweinen ist ein zentraler Baustein für erfolgreiches Tiermanagement.
Doch diese Interaktionen objektiv zu messen, war bislang eine große Herausforderung.
Eine bahnbrechende Studie des Roslin Institute, von PIC und weiteren Partnern eröffnet nun einen neuen, datenbasierten Ansatz in der Verhaltensforschung.
Sie zeigt, dass KI-gestütztes Tracking in Kombination mit sozialer Netzwerkanalyse (SNA) verborgene soziale Strukturen bei Schweinen sichtbar machen kann – in einem bislang nicht möglichen Ausmaß.
Diese innovative Methode eröffnet große Chancen für Management, Gesundheitsüberwachung und Zuchtstrategien in der Schweinehaltung.
Die Studie auf einen Blick
Forscher installierten ein vollständig automatisiertes Überwachungssystem auf einem PIC-Zuchtbetrieb.
In sechs Buchten mit jeweils 16–19 Tieren erfassten Kameras mit KI-Technologie kontinuierlich individuelle Bewegungsdaten über Ohrmarken.
Gesammelt wurden Informationen zu:
- Ohrmarken-Identifikation
- Zeit- und Ortsdaten (XY-Koordinaten)
- Haltung (stehend, liegend, sitzend)
- Fress- und Trinkdauer
- Nähe zu anderen Schweinen
Auf Basis dieser Daten erstellten die Wissenschaftler detaillierte Netzwerke sozialer Interaktionen – und kartierten, wie häufig und intensiv Schweine über die Zeit hinweg miteinander interagierten.
Zentrale Erkenntnisse:
Soziale Ordnung entsteht nicht zufällig
Eine der eindrucksvollsten Erkenntnisse der Studie:
Mit zunehmendem Alter organisieren Schweine ihre sozialen Strukturen immer stärker.
Anfangs wirken die Interaktionen noch relativ zufällig. Doch im Laufe der Zeit entwickelt sich eine klare Hierarchie:
Bestimmte Schweine werden zu Zentrumstieren – sie interagieren breit innerhalb der Gruppe und spielen eine Schlüsselrolle für Stabilität und Dynamik.
In der Praxis bedeutet das:
Soziale Hierarchie bildet sich natürlich: Bestimmte Tiere dominieren früh soziale Räume.
Gruppenzusammenhalt nimmt zu: Es entstehen immer engere, stabilere Untergruppen.
Verhaltensmuster bleiben stabil: Individuen behalten meist ihre soziale Position – ein neuer Ansatzpunkt für die Zucht.
Praktische Einsatzmöglichkeiten für die Schweinehaltung
Die Forschung eröffnet konkrete Wege, um Tierwohl, Produktivität und Management zu verbessern:
1. Frühzeitige Erkennung sozialer Außenseiter
KI und SNA helfen, Tiere zu identifizieren, die besonders aggressiv, passiv oder sozial isoliert sind – Eigenschaften, die oft mit Gesundheits- oder Wohlbefindensthemen verknüpft sind.
So können gezielt Maßnahmen wie individuelle Förderung oder Umgruppierung erfolgen.
2. Verbesserte Gruppenzusammenstellung
Das Wissen, wie sich Schweine zu stabilen Netzwerken formieren, ermöglicht eine strategischere Zusammenstellung von Buchten – und reduziert stressbedingte Verhaltensprobleme wie Kämpfe oder Schwanzbeißen.
3. Optimiertes Buchten-Design
Datengestützte Erkenntnisse zur Raumnutzung liefern Impulse für die Gestaltung von Buchten, die natürliche Gruppendynamiken fördern und Konflikte minimieren.
4. Digitale Phänotypisierung für die Zucht
Besonders spannend: Stabile soziale Verhaltensmuster könnten künftig als Selektionskriterium in genetischen Programmen berücksichtigt werden.
Stellen Sie sich vor: Schweine würden nicht nur auf Wachstum und Futtereffizienz gezüchtet, sondern auch auf soziale Verträglichkeit – ein großer Schritt für Tierwohl und Leistungsfähigkeit.
Praxisbeispiel:
Einige Schweine bewegen sich mühelos zwischen Gruppen und tragen maßgeblich zur Ruhe in der Bucht bei.
Diese „Schlüsseltiere“ könnten gezielt identifiziert und züchterisch gefördert werden, um widerstandsfähigere Herden aufzubauen.
Technologie trifft Verhaltensforschung
Die Studie zeigt die Kraft der Verbindung von maschinellem Lernen, Verhaltensanalyse und Genetik.
Obwohl die kommerzielle Anwendung noch in den Anfängen steht, bietet dieser Ansatz ein zukunftsweisendes Modell für die moderne Schweinehaltung.
Das System ermöglicht eine skalierbare, objektive und kontinuierliche Verhaltensbeobachtung – ohne menschliche Verzerrung.
Damit entsteht die Basis für KI-gestützte Lösungen, die das Verhalten von Schweinen nicht nur überwachen, sondern interpretieren und Managemententscheidungen unterstützen können.
Die Rolle von PIC: Wissenschaft in die Praxis bringen
Als Mitautor der Studie treibt PIC die Umsetzung wissenschaftlicher Erkenntnisse auf Betriebsebene weiter voran.
Von innovativen genetischen Lösungen bis zu neuen Monitoring-Technologien bleibt unser Ziel klar:
Schweinehalter dabei zu unterstützen, Tierwohl, Leistung und Rentabilität nachhaltig zu steigern.
Fazit
Das Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz und Verhaltensforschung ist längst Realität – und verändert die Schweinehaltung grundlegend.
Wer Technologien wie soziale Netzwerkanalyse nutzt, gewinnt ein tieferes Verständnis der Tierwelt – und schafft die Basis für nachhaltigere, tierwohlorientierte und effizientere Produktionssysteme.
„Schweine wachsen nicht nur – sie kommunizieren. Diese Technologie ermöglicht es uns, zuzuhören.“