Bei der Hochschultagung der Christian – Albrechts – Universität zu Kiel am 24.02.2026 präsentierte Henrike Geffert vom Projekt TiPP die Studie „KI-basierte Schrei-Detektion als Managementtool in der Schweinehaltung“. Frühere Studien konnten bereits zeigen, dass die Analyse von Lautäußerungen ein großes Potential zur Früherkennung von Problemsituationen besitzen, wobei besonders Schreie als Indikator für Stresssituationen gelten. Es gibt allerdings noch keine Untersuchung, die eine automatische Schreierkennung als kontinuierliche Managementhilfe nutzt.
Etwa fünf Wochen lang wurden in sechs FAZ-Buchten mit jeweils 24 Tieren (Versuchsstation LWK Niedersachsen) kontinuierlich Video- und Audiodaten erhoben. Die Audiospur wurde durch ein zuvor trainiertes KI-Modell analysiert und bei einem erhöhten Schreiaufkommen ist eine Alarmbenachrichtigung generiert worden.

Zentrale Ergebnisse sind:

  • Innerhalb des Beobachtungszeitraumes konnten insgesamt 30 Ereignisse mit einem erhöhtem Schreiaufkommen identifiziert werden, von denen 29 einem eindeutigen Grund zugeordnet werden konnten. Besonders in den ersten 24 h nach der Einstallung kam es zu einer erhöhten Schreientwicklung aufgrund von Rangordnungskämpfen und Separationsvokalisationen. Im weiteren Verlauf der Aufzucht konnte außerdem häufig ein erhöhtes Schreiaufkommen aufgrund vermehrter Interaktion am Futtertrog beobachtet werden. Als Ursache wurde eine fehlerhafte Fütterungskurve angenommen und die Futtermengen wurden angepasst. Daraufhin kam es in diesem Zusammenhang zu keinen weiteren Auffälligkeiten. Am Anfang der dritten Woche konnte ein vermehrtes Schreiaufkommen durch Schmerzensschreie beobachtet werden und drei Auffälligkeiten, die gegen Ende der Aufzuchtphase auftraten, konnten auf externe Störfaktoren zurückgeführt werden.
  • Die Ergebnisse zeigen, dass durch eine kontinuierliche und automatisierte Überwachung der Schreientwicklung ein frühzeitiges Eingreifen in kritische Situationen ermöglicht wird und so das Tierwohl verbessert werden kann.

    „Die ersten Tests“, so Henrike Geffert von der CAU-Kiel, „waren sehr vielversprechend. Es ist mit der KI-basierten Schreidetektion möglich einen Alarm in Echtzeit auszulösen. Zukünftig wollen wir noch weitere Beobachtungszeiträume auswerten, um eine bessere Datengrundlage zu erhalten.“

Poster Geffert et al. 2026 KI-basierte Schrei-Detektion