Wildlife Disease Warning System WWS – KI-unterstützte kamerabasierte Systemlösung für die Früherkennung von Wildtierkrankheiten

Krankheiten können heutzutage sehr schnell zwischen Wildtieren, Nutztieren und Menschen übertragen werden. Die stark gestiegenen Nutztierzahlen, zusammen mit der zunehmenden Mobilität von Tieren und Menschen, erhöhen die Wahrscheinlichkeit der Übertragung von Krankheiten zwischen Wildtieren, Nutztieren und Menschen. Die schnelle Verbreitung von Erregern wird dadurch immer wahrscheinlicher und bedroht Wild- und Nutztierbestände sowie menschliche Gesundheit gleichermaßen. Eine frühzeitige Detektion von Tierseuchen wie der Afrikanischen Schweinepest in den Beständen von Wildtieren ist deshalb ökonomisch, ökologisch und auch für unsere eigene Gesundheit von hoher Relevanz.

Ziel dieses WWS-Projekts ist die Entwicklung eines Frühwarnsystems am Anwendungsbeispiel der Afrikanischen Schweinepest, das in der Lage ist, Tierkrankheiten mittels Kamerasensoren und damit nicht-invasiv zu erkennen. Dazu sollen krankheitsbedingte Veränderungen der Bewegungsabläufe infizierter Tiere erfasst und mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) analysiert werden. Dies bietet den Vorteil, dass eine Erkennung von Krankheiten im lebenden Bestand erfolgen kann, ohne dass dazu ein Tier gefangen und sediert werden muss, um Blutproben zu entnehmen, deren Laborauswertung überdies einige Tage in Anspruch nimmt. Der Gesundheitszustand einzelner Individuen erlaubt präzise Rückschlüsse auf den Ausbruch einer Wildtierkrankheit in der betreffenden Population, der bereits in einer Frühphase detektiert werden kann. Ist ein Krankheitsausbruch frühzeitig erkannt, kann er erheblich effizienter und effektiver bekämpft werden – ein Ausbreiten der Krankheit kann somit eingedämmt und ökologische, wirtschaftliche und gesundheitliche Folgen erheblich abgemildert werden. Das im Rahmen dieses Kooperationsvorhabens zu entwickelnde „Frühwarnsystem“ bietet somit insbesondere Behörden ein hoch effizientes Hilfsmittel, um Wildtierkrankheiten schnell identifizieren und dementsprechend frühzeitig intervenieren zu können.

Das Leibniz-IZW entwickelt im WWS-Projekt ein Set an Parametern zur Charakterisierung von Wildtierkrankheiten. Diese Parameter sollen mit Kamerasensoren erfassbar sein, damit sie in einem weiteren Schritt für die Entwicklung einer KI-basierten Videoanalyse herangezogen werden können. Dazu werden typische Verhaltens- und Bewegungsmuster von Tieren wie Wildschweinen herausgearbeitet und analysiert, wie sie sich im Kontext einer Krankheit verändern. Dies können veränderte Bewegungsabläufe sein oder eine Verlangsamung typischer Bewegungen. Eine KI wird darauf trainiert, diese Klassifizierung automatisch an Videoaufnahmen vorzunehmen, die mit im Projekt entwickelten autarken Kamerasystem aufgenommen werden. Ein cloud-basiertes Datenkommunikationskonzept erlaubt die Übertragung der erzeugten Informationen und die Einrichtung eines Alarmsystems für Behörden.