Dierwaardigheid in duurzame voedselsystemen
Camera’s voor gezonde hoeven
Kreupelheid is een van de grootste dierenwelzijnsproblemen bij melkkoeien. Daarom wil Wageningen University & Research zo vroeg mogelijk kunnen inspringen op dergelijk ongemak. Onder andere door een stalcamerasysteem op basis van kunstmatige intelligentie, dat kreupelheid automatisch detecteert. Zo kunnen de onderzoekers – en later ook veehouders – hun dieren nog beter verzorgen.
Voor veehouders is het een lastig probleem: koeien die kreupel lopen. De dieren kunnen veel pijn hebben. Dat is ethisch niet wenselijk, en dieren met pijn produceren vaak ook minder melk. De kreupelheid is meestal een gevolg van problemen aan de hoeven (klauwen), die bijvoorbeeld door infecties kunnen ontstaan. Zo ligt de ziekte van Mortellaro – een ontsteking van de huid van de klauw – op de loer als dieren op natte en vieze stalvloeren lopen. De infectieziekte wordt veroorzaakt door bacteriën die via de omgeving van de ene koe aan de andere worden doorgegeven. Maar ook langdurig staan, bijvoorbeeld door oncomfortabele ligplaatsen of lange wachttijden voor het melken, kunnen klauwproblemen veroorzaken. Kreupelheid is geen zwart-wit aandoening.
Ernstige vormen van kreupelheid zijn heel duidelijk zichtbaar. Maar er zijn ook mildere vormen van kreupelheid, met heel subtiele veranderingen in bijvoorbeeld het looppatroon.
Deze mildere vorm is veel minder zichtbaar. Het is belangrijk om juist ook deze milde vormen van kreupelheid tijdig te signaleren, zodat een behandeling gestart kan worden. Het is voor veehouders echter ondoenlijk om dagelijks te beoordelen of koeien een infectie of loopprobleem hebben. Daarvoor moeten ze namelijk elke dag de poten van de alle dieren optillen en bekijken, of aandachtig kijken hoe de dieren lopen. Er is dus grote behoefte aan een automatisch systeem om afwijkingen in een vroeg stadium te herkennen, aldus dierwetenschapper Claudia Kamphuis, werkzaam bij Wageningen Livestock Research. “Hoe eerder de detectie, hoe eerder veehouders kunnen ingrijpen en bijvoorbeeld kunnen zorgen voor een extra pedicure van een klauwbekapper. Ook kan de veehouder zorgen voor comfortabelere ligplaatsen.”
‘Veehouders kunnen sneller ingrijpen en bijvoorbeeld zorgen voor een extra pedicure van de hoeven’
Om infecties en loopproblemen in een vroeg stadium te kunnen signaleren, hebben WUR-onderzoekers innovatiecentrum Dairy Campus uitgerust met camera’s en antennes. Kamphuis: “Onze collega’s kijken naar de ziekte van Mortellaro en wij naar het looppatroon en de impact hiervan op het gedrag van koeien.”
Er hangen camera’s in de melkstal, die beelden maken van de klauwen. De camera’s bij de uitloop van de melkstal registreren het looppatroon van de koeien wanneer ze van de melkstal teruglopen naar de leefruimtes.
Kamphuis: “Wij willen een algoritme ontwikkelen dat afwijkingen van het looppatroon signaleert. Hiervoor gebruiken we een systeem dat werkt op basis van kunstmatige intelligentie. We hebben eerst gekeken naar een aantal punten van de koe die belangrijk zijn om het looppatroon te kunnen volgen, zoals klauwen, heupen en knieën.
Vervolgens leren we het algoritme wat het normale looppatroon is van elke koe. Als het looppatroon gaat afwijken, bijvoorbeeld als gevolg van een klauwaandoening, kunnen we al in een vroegtijdig stadium een seintje afgeven.”
De gegevens die hieruit rollen combineren de onderzoekers met de gedragsgegevens uit de leefruimtes. Kamphuis: “We willen achterhalen wat verbanden zijn tussen het looppatroon en het gedrag van koeien. Een mogelijkheid is dat koeien die op een bepaald moment locomotieproblemen (loop- en beweegproblemen, red.) ontwikkelen, qua gedrag afwijken van koeien die geen problemen ontwikkelen. Bepaald gedrag kan dus een risicofactor zijn voor locomotieproblemen. Zo lopen dieren die laag in rangorde staan mogelijk meer risico dan dieren die hoog in rangorde staan, omdat ze meer moeten staan en vaak worden weggejaagd door dames die hoger in de rangorde staan.”
‘Door het inzetten van AI krijgen we informatie waar we vijf jaar geleden simpelweg geen toegang toe hadden’
Om de videogegevens te combineren met gedragsgegevens, hebben de koeien een halsband gekregen waar een sensor inzit. Ook hebben de onderzoekers in een van de leefruimtes camera’s geïnstalleerd. Antennes vangen de signalen van de sensor op, waardoor de activiteiten van alle koeien gevolgd kunnen worden: waar loopt een koe, hoe actief is ze en welke gedragingen – zoals gaan staan en liggen – vertoont ze? De camera’s worden gebruikt om de sensorinformatie te controleren en valideren, maar ook om nieuwe informatie te genereren. Kamphuis: “Op deze manier kunnen we de dieren continu monitoren. Door het inzetten van kunstmatige intelligentie krijgen we informatie waar we vijf jaar geleden simpelweg geen toegang toe hadden. Hierdoor hopen we problemen vroegtijdig te kunnen opsporen.”
Het is volgens Kamphuis de kunst om al die verzamelde data vervolgens slim te analyseren en op te slaan. Dit willen de onderzoekers doen door een data warehouse op te stellen. Kamphuis: “We denken na over een datawarehouse-infrastructuur om video- en trackingdata slim te koppelen. Het gaat om grote hoeveelheden informatie, die multidimensionaal en complex zijn. Daarnaast moeten onderzoekers gemakkelijk bij het materiaal kunnen dat relevant is voor hun onderzoek. Het is dus ook belangrijk om stil te staan bij hoe lang we welke data moeten bewaren, hoe we informatie slim opslaan, en hoe we de kwaliteit van de data kunnen monitoren.”
‘Koeien die laag in rangorde staan lopen mogelijk meer risico op kreupelheid dan dieren die hoog in rangorde staan’
Uiteindelijk kunnen veehouders met dit soort systemen eerder kreupele koeien signaleren, verspreiding van infecties tegengaan en de koeien de juiste zorg bieden. Daarnaast kunnen fokkerij-organisaties in de toekomst op basis van de onderzoeksresultaten dieren fokken die minder vatbaar zijn voor klauwaandoeningen. Ook voor WUR zelf is het systeem van belang. “Dairy Campus en het video- en trackingsysteem zijn een vliegwiel
voor andere onderzoeken,” aldus Kamphuis. “We gaan gericht kennis ontwikkelen over preventie van locomotieproblemen, door bijvoorbeeld huisvestings- en voedingsmaatregelen, omdat we met dit systeem langdurig en continu de dieren kunnen volgen. Collega’s kunnen deze technieken bijvoorbeeld gebruiken om te kijken naar individuele ruwvoeropname. Als Wageningen University & Research blijven we inzetten op innovatieve en nieuwe analysetechnieken.”
Deel dit artikel
WIE Claudia Kamphuis, dierwetenschapper
ONDERZOEK Gegevens analyseren van looppatronen en klauwproblemen bij koeien
TEAM Animal Breeding & Genomics
Geportretteerde onderzoekers: Claudia Kamphuis met Bert Klandermans
MEER INFORMATIE Dit project hoort bij het innovatieprogramma Next Level Animal Sciences (NLAS) en is tevens een samenwerking met het SNN Innovatiefonds en Noldus Information Technology.
Binnen dit programma werken onderzoekers van Wageningen University & Research samen met partners aan de (door)ontwikkeling van nieuwe onderzoeksmethoden en technologieën binnen het domein van de dierwetenschappen. NLAS bestaat uit drie onderzoekslijnen: sensortechnologie, complexe celsystemen en data en modellen.
