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Projektlaufzeit:
01.07.2020 - 30.06.2021
Antragsteller/in:
Prof. Dr. Karin Schnitker
Drittmittelgeber/Förderlinie:
Coppenrath Stiftung
Fakultät:
Agrarwissenschaften und Landschaftsarchitektur
Fördersumme:
€ 187.287,38
Projektpartner extern:
MonitorFish GmbH, Berlin
Projektzusammenfassung:

Das Projekt SmartHatch befasst sich mit der Entwicklung, Validierung und Markteinführung eines intelligenten Tierwohl-Managementsystems für die Aufzucht von Jungfischen in Aquakulturen der regionalen Fischwirtschaft.

Die Brutfürsorge bei Jungfischen stellt besonders hohe Anforderung an das Management von Aquakultursystemen. Bei der Aufzucht von Jungfischen sind die Rahmenbedingungen der Zuchtanlagen bzw. des künstlich herzustellenden Biotops genau zu analysieren und zu regulieren, da die Widerstandsfähigkeit der Jungtiere noch nicht mit der von ausgewachsenen Fischen vergleichbar ist. Diese spezifischen Herausforderungen werden bis heute in regionalen Gebieten, in Entwicklungsländern und auch in Deutschland noch nicht adäquat und intelligent adressiert. Dies führt zu höheren Sterberaten in der Aufzucht von Jungtieren und in seiner Konsequenz zu kapazitären, finanziellen sowie existenziellen Problemen für lokale Fischwirt*innen und Anlagenbetreibenden.

Den Betreiber*innen von Brutaufzuchtanlagen muss daher ein System bereitgestellt werden, dass diese Risiken und Kosten senkt und potentiell mehr Ertrag ermöglicht. Dies kann dadurch erreicht werden, dass Betreiber*innen verständliche und erlernbare Hilfen zur Steuerung der Anlage zugänglich gemacht werden. Dieses sehr vielversprechende Marktsegment ist sowohl ökonomisch, aber auch aus sozialen und ökologischen Gründen zu adressieren.

In seinem aktuellen Entwicklungsstand ermöglicht das intelligente IoT-System von Monitorfish verschiedene Echtzeit-Daten von Aquakulturanlagen (u. a. Wasserqualität, Umgebungsfaktoren, Wetter, Kamerabilder, …) zu erfassen und zu integrieren. Auf dieser Grundlage sind eigens entwickelte Algorithmen in der Lage, in das Steuerungskonzept von Aquakulturanlagen durch Warnung, Empfehlung und Automatisierung einzugreifen.

Da die Systemauslegung und -logiken bisher auf Zuchtanlagen ausgewachsener Fische ausgelegt sind, ist das System für die Brutfürsorge zu erweitern. Die Erkennung von u. a. Bestandszahlen, Gesundheit und Lebensumgebung in Brutaufzuchtsystemen erfordern die Weiterentwicklung des flexiblen Datenmodells, der Haltungs- und Zuchtbedingungen sowie der Entwicklung neuer Algorithmen der künstlichen Intelligenz und deren Training auf Grundlage spezifischer Datensätze von Jungtieren.

Das Projekt SmartHatch plant die initiale Umsetzung von Testanlagen mit Partnern im afrikanischen Markt. Sehr interessierte Kooperationspartner stehen in der für die Branche der Aquakultur stärksten Region am Viktoria See in Tansania bereit. Zudem können nach erfolgreich abgeschlossenen Tests durch existierende regionale Partnerschaften umliegende Länder zügig eingebunden werden.

Monitorfish ist es einerseits wichtig, die regionale Versorgung der Fischereibetriebe in Tansania mit Satzfischen zuverlässig zu unterstützen. Besonders in Tansania und umliegenden Ländern ist, dass der überwiegende Teil der Anlagenbetreiber eigene Jungtiere aufzieht, wodurch eine Vielzahl von Testanlagen vorhanden sind. Zudem hat die Projektdurchführung in Tansania den Vorteil, dass die Produktentwicklung von vorneherein auf die hohen Anforderungen der regionalen Gegebenheiten und Kostenstrukturen ausgerichtet werden kann.

Die Ziele des vorliegenden Vorhabens sind nachstehend zusammengefasst:

  • Ausbau des Tierwohls und der nachhaltigen, ökologischen, sozialverträglichen und wirtschaftlichen Aufzucht von Jungfischen in der regionalen Fischwirtschaft.
  • Entwicklung und Validierung eines intelligenten, prädiktiven, KI-gestützten Systems für die Brutfürsorge durch fokussierte Erweiterung des existierenden Aquakultur Monitoring Systems von Monitorfish.
  • Sukzessive Markteinführung und anschließende Skalierung des Systems in Tansania & Sub-Sahara Afrika, im Emsland & Deutschland, der EU und weltweit.
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