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Ein Foto vom Kot auf der Einstreu – und die KI erkennt, ob Salmonellen im Geflügelbestand vorkommen. Daran arbeiten Forscher der University of Georgia in den USA. In ersten Versuchen erreichte das System eine Genauigkeit von mehr als 93 Prozent. Unter veränderten Bedingungen sank die Trefferquote jedoch deutlich. Bis Geflügelhalter die Technik im Stall einsetzen können, müssen die Wissenschaftler das Verfahren deshalb weiter verbessern.
Smartphone soll Salmonellen schneller aufspüren
Salmonellen im Geflügelbestand schnell und möglichst einfach nachweisen: Künstliche Intelligenz könnte dabei künftig helfen. Forscher der University of Georgia, USA, entwickeln ein System, das Smartphone-Fotos von Geflügelkot auswertet und daraus auf eine mögliche Salmonellenbelastung schließt.
Für Geflügelhalter könnte ein solches Verfahren interessant werden, weil der klassische Nachweis Zeit benötigt. Üblicherweise nehmen Betriebe Einstreu- oder Kotproben und lassen diese mikrobiologisch im Labor untersuchen. Das liefert zuverlässige Ergebnisse, verursacht aber Aufwand und Kosten. Zudem können mehrere Tage vergehen, bis das Ergebnis vorliegt.
Eine schnelle Erkennung könnte helfen, früher auf einen Salmonelleneintrag zu reagieren und das Risiko für die Lebensmittelkette zu begrenzen.
KI erreicht mehr als 93 Prozent Genauigkeit
Guoming Li von der University of Georgia und Adelumola Oladeinde vom National Poultry Research Center des US-Landwirtschaftsministeriums USDA prüfen deshalb, ob KI und computergestützte Bilderkennung den Salmonellennachweis beschleunigen können.
Das Prinzip ist einfach: Die Wissenschaftler fotografieren Geflügelkot auf der Einstreu mit einem Smartphone. Eine KI analysiert die Bilder und sucht nach Merkmalen, die auf Salmonellen hinweisen.
Die ersten Ergebnisse fallen vielversprechend aus. Wurde die KI mit Bildern aus derselben geografischen Region trainiert und getestet, erkannte sie Salmonellen mit einer Genauigkeit von mehr als 93 Prozent.
Doch dieser Wert lässt sich bislang nicht ohne Weiteres auf andere Regionen übertragen. Bei Kotaufnahmen aus einer anderen Region sank die Genauigkeit auf nur noch 40 bis 60 Prozent.
Umweltbedingungen und regionale Unterschiede beeinflussen das Ergebnis damit erheblich. Für einen zuverlässigen Einsatz in Geflügelbetrieben benötigt die KI eine wesentlich breitere Datenbasis.
Für den Praxiseinsatz reicht die Genauigkeit noch nicht
Die Wissenschaftler warnen deshalb vor überzogenen Erwartungen. Das System befinde sich noch in der Entwicklung.
„Wir konnten einen Teil des Ansatzes validieren. Wir müssen aber noch Merkmale finden, mit denen wir die Erkennung und die Genauigkeit verbessern können“, erklärt Li.
Eine besondere Schwierigkeit: Nicht nur Salmonellen verändern den Kot. Auch andere Geflügelkrankheiten können Farbe und Konsistenz beeinflussen oder zu wässrigem beziehungsweise blutigem Kot führen. Die KI muss solche Ursachen zuverlässig voneinander unterscheiden können.
Genau das gehört nach Angaben der Forscher zu den entscheidenden Aufgaben für die weitere Entwicklung.
Bewegungsverhalten könnte zusätzliche Hinweise liefern
Deshalb setzen die Wissenschaftler nicht allein auf Kotaufnahmen. Sie untersuchen zusätzlich, ob sich eine Salmonelleninfektion am Verhalten der Tiere erkennen lässt.
Dabei stellten sie Unterschiede fest: Gesunde Küken zeigten den erwarteten tageszeitlichen Aktivitätsrhythmus. Bei mit Salmonellen infizierten Tieren veränderten sich dagegen die Bewegungsmuster messbar.
Das Tierverhalten könnte damit künftig einen zusätzlichen digitalen Hinweis auf eine Infektion liefern. Kombiniert die KI Bilddaten des Kots mit Verhaltensdaten, könnte dies die Zuverlässigkeit der Erkennung erhöhen.
Forscher wollen Daten aus Geflügelbetrieben sammeln
Bislang arbeiten die Wissenschaftler vor allem mit Daten aus kontrollierten Versuchsbedingungen. Für den Schritt in die Praxis brauchen sie jedoch Bilder und weitere Informationen aus kommerziellen Geflügelbeständen.
Li und Oladeinde wollen deshalb mit Unternehmen aus der Geflügelwirtschaft zusammenarbeiten. Eine größere und vielfältigere Datenbasis soll die KI auf unterschiedliche Stall- und Umweltbedingungen vorbereiten.
Dabei kommt es auch darauf an, die Aufnahmen möglichst einheitlich zu erstellen. Unterschiede bei Kameras, Licht, Perspektive oder Bildqualität können die Auswertung beeinflussen.
Die Forscher wollen deshalb nicht nur mehr Daten sammeln, sondern auch die Bildqualität verbessern und die großen regionalen Unterschiede bei der Trefferquote verringern.
Smartphone-App steht bereits öffentlich zur Verfügung
Das Team hat den Programmcode und die entwickelte Smartphone-Anwendung auf GitHub, einer öffentlichen oder privaten Ablage für Softwareprojekte, veröffentlicht. Damit können andere Wissenschaftler und Technologieentwickler die bisherigen Arbeiten nutzen und weiterentwickeln.
Noch ersetzt die Smartphone-KI also keine etablierte Salmonellendiagnostik. Gelingt es jedoch, die Trefferquote unter unterschiedlichen Praxisbedingungen zu stabilisieren, könnte die Technik Geflügelhaltern künftig ein zusätzliches Werkzeug zur frühen Erkennung von Salmonellen bieten.
Finanziert wurde das Forschungsprojekt von der U.S. Poultry & Egg Association und dem Agricultural Research Service des US-Landwirtschaftsministeriums.
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