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Humboldt-Universität zu Berlin - Lebenswissenschaftliche Fakultät - Albrecht Daniel Thaer-Institut für Agrar- und Gartenbauwissenschaften tEST

 


Pansens


Präventive Diagnostik für Kühe mit Hilfe eines Pansensensors


 

Das Start-Up dropnostix verfolgt mit der rumicon(R) Web-App das Ziel, ein innovatives Tool zur frühestmöglichen Erkennung von Krankheiten sowie weiteren wichtigen tierbasierten Ereignissen wie Abkalbung, Brunst und Fütterungsproblemen zur Verfügung zu stellen.

Die sich aktuell noch in der Entwicklung befindende Web-Applikation ermöglicht es den Nutzern mittels einer täglichen Alarmliste genau mit den Kühen zu arbeiten, die gerade die Aufmerksamkeit des Herdenmanagers benötigen.

Dieser neue und zum Patent angemeldete Pansen-Sensor erfasst die Pansentemperatur,
Bewegungsaktivität und die Pansenkontraktionen. Aufbauend auf die bekannten und in fast allen Betrieben genutzten Gesundsheits- und Brunstlisten, werden unsere Alarme ebenfalls in solchen Listen-/Tabellenansichten in der Web-App dargestellt und zusätzlich in einer grafischen Darstellung auf Einzeltierebene visualisiert.

Die Nutzung der Web-App ist bei aktiver Internetverbindung über einen Computer, ein Tablet oder Smartphone zu jeder Zeit und an jedem Ort möglich.

Mittels agiler und iterativer Entwicklungsmethoden soll nun nach Fertigstellung der Entwicklungsarbeiten an der Hardware des Sensorsystems die Software-Basis entwickelt werden.

Von zunächst einfachen Alarmfunktionen wie Fieber bis zu Algorithmen zur automatisierten Mustererkennung spezifischer Erkankungen, bevor diese akut ausbrechen und mit konventionellen Methoden erkannt werden können.

Parallel sollen aufbauend auf die präventive Diagnostik mit den Projektpartnern frühe Therapien entwickelt werden.

Gegenstand des geplanten Verbundvorhabens ist die Validierung des Sensor-Bolus und die Entwicklung der rumicon-Web-App, zur frühestmöglichen Erkennung von Krankheiten sowie weiteren produktionsrelevanten Ereignissen wie Abkalbung, Brunst und Fütterungsproblemen und der Bereitstellung von geeigneten Handlungsempfehlungen.

Gegenstand des Teilvorhabens ist die Anbringung des Referenzsystems für die Steh- und Liegezeiten, die Grundvalidierung der Parameter Bewegungsaktivität und Steh- und Liegezeiten, und die wissenschaftliche Begleitung der Entwicklungsarbeiten und der Iteration für die Erkennung spezifischer Kuherkrankungen.


Projektleitung:

Prof. Dr. Edna Hillmann


Mitarbeiter*innen:


Dr. Nora de Camp


Projektpartner:

Institut für Fortpflanzung landwirtschaftlicher Nutztiere Schönow e.V.

- Lehr- und Versuchsanstalt für Tierzucht und Tierhaltung e.V.


Mittelgeber:

Landwirtschaftliche Rentenbank


Laufzeit:

01/2020 - 06/2021