Diese neuen Erkenntnisse wurden durch die Nutzung großer, konsistenter Datensätze möglich, die über das KI-basierte Video-System CattleEye von GEA weltweit gesammelt werden. Erstmals standen Forschenden damit Millionen objektiver Mobilitätsbewertungen zur Verfügung – ein Datenvolumen und eine Präzision, die herkömmliche manuelle Bewertungssysteme niemals wirtschaftlich bereitstellen könnten.
„Wir arbeiten daran, Kühe zu züchten, die einfach seltener lahm werden“, sagt Terry Canning, Senior Director bei GEA und Gründer von CattleEye. „Es geht nicht nur darum, Lahmheit besser zu behandeln oder sie früher zu erkennen. Es geht darum, Herden zu schaffen, in denen das Problem weitgehend gar nicht mehr auftritt. Das ist transformierend – sowohl für das Tierwohl als auch für die Wirtschaftlichkeit der Betriebe.“
Die auf der World Dairy Expo präsentierten Fortschritte umfassen zwei neue genetische Merkmale, die aktuell in der Entwicklung sind: Die Klauengesundheit (Hoof Health) basierend auf Läsionsdaten, die von Klauenpfleger*Innen erhoben werden sowie die Mobilität (Mobility), ein neuartiger Zuchtwert, der KI-gestützte Mobilitätsbewertungen aus CattleEye-Daten integriert.
Während die Erblichkeit von Klauenproblemen seit Jahren bekannt ist, ist dies die erste Studie, die tägliche, objektive Mobilitätsdaten in dieser Größenordnung mit genomischen Informationen kombiniert. Sie eröffnet die Möglichkeit, die Erblichkeit der Mobilität selbst zu quantifizieren – ein direkter Maßstab dafür, wie gleichmäßig ein Tier geht. Vorläufige Analysen des CDCB zeigen Erblichkeiten zwischen 10 und 30 Prozent, was eine solide Grundlage für die Zucht robusterer Herden über die Zeit bietet.
„Die Kombination aus Big Data, künstlicher Intelligenz und Genetik verändert, wie wir Tiergesundheit verstehen“, sagt Maximilian Jacobi, Senior Director Market and Product Management bei GEA. „Unsere Kunden sehen CattleEye nicht nur als Diagnosetool, sondern als Datenplattform, die ihnen ermöglicht, aktiv gesündere und widerstandsfähigere Herden zu züchten.“
Lahmheit zählt weltweit zu den wichtigsten Herausforderungen für Tiergesundheit, Tierwohl und Wirtschaftlichkeit in der Milchproduktion. Je nach Region, Herdengröße, Schwere der Lahmheit und Managementbedingungen können die wirtschaftlichen Folgen für Milchviehbetriebe erheblich sein. Neben direkten Behandlungskosten wirkt sich Lahmheit auf Milchleistung, Fruchtbarkeit und die Lebensdauer der Tiere aus. Modellrechnungen und Übersichtsarbeiten legen nahe, dass die Kosten pro betroffener Kuh im Mittel bei etwa 300 - 400 € (350 - 400 $) pro Jahr liegen, wobei Abweichungen je nach Land, Haltungssystem und Krankheitslast möglich sind. Die GEA-Lösung CattleEye liefert dafür täglich objektive Mobilitätsdaten, die nicht nur zur Früherkennung, sondern künftig auch als Grundlage für genetische Selektion dienen.
„Diese gemeinsame Forschung ist ein Paradebeispiel dafür, wie bestehende Informationen – wie die Daten von Klauenpflegern – mit neuen Erkenntnissen und Kameradaten kombiniert werden, um drängende Probleme auf Milchviehbetrieben anzugehen“, sagt Javier Buchard, Chief Innovation Officer bei CDCB. „Genetische Lösungen sind ein starkes Instrument, um kumulative und dauerhafte Verbesserungen der Herdengesundheit zu erzielen – über Umweltfaktoren hinaus.“
Laut der Studie könnten Landwirt*Innen innerhalb von drei bis fünf Jahren Zuchttiere selektieren, die ein deutlich geringeres Risiko für Lahmheit aufweisen. Deren Töchter bleiben gesünder, geben mehr Milch, werden schneller tragend und bleiben länger in der Herde.
Mit der Integration der CattleEye-Daten in genetische Programme entsteht erstmals ein geschlossener Datenkreislauf zwischen Stall, Wissenschaft und Zuchtorganisationen. Für Milchviehbetriebe bedeutet das: Früherkennung von Lahmheit in Echtzeit durch KI, gezielte Auswahl von Zuchttieren mit höherer Mobilitätsresistenz sowie nachhaltigere Herden, die länger leben, mehr Milch geben und weniger tierärztliche Eingriffe benötigen.
„Für unsere Kunden bedeutet dies, dass Lahmheit nicht nur besser gemanagt, sondern auch genetisch langfristig reduziert werden kann“, sagt Jacobi. „Das Projekt zeigt das zusätzliche Potenzial, das entsteht, wenn KI, Big Data und Genetik zusammenkommen.“
Das Projekt von CDCB und UMN wurde im Juli 2021 gestartet und wird teilweise von der Foundation for Food and Agriculture Research (FFAR) gefördert. CattleEye wird dafür auf die Analyse von mehr als 200.000 Kühe ausgeweitet. Die gewonnenen Daten fließen in die Entwicklung nationaler genetischer Indizes für Klauengesundheit und Mobilität ein. Ziel ist es, Landwirt*Innen weltweit ein Werkzeug an die Hand zu geben, mit dem sie Herden nicht nur effizienter, sondern auch gesünder und widerstandsfähiger züchten können.