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Digitaler Experte im Stall: ein Expertensystem am Beispiel des Eutergesundheitsmanagements

Autor(en):
Kammler, Paula [DBLP] ;
Heidemann, Christian [DBLP] ;
Lingemann, Kai [DBLP] ;
Morisse, Karsten [DBLP]
Zusammenfassung
Die tierschonende Bekämpfung von multiresistenten Keimen verlangt in der Veterinärmedizin ein Umdenken. Im Kontext der Milchviehhaltung bietet gerade das Trockenstellen ein großes Potenzial, den Antibiotika-Einsatz zu reduzieren. Um dabei nicht die Gesundheit der Einzeltiere und der Herde insgesamt zu gefährden, ist eine zuverlässige und frühzeitige Identifizierung der Risikotiere für Eutergesundheitsprobleme notwendig. Das hier vorgestellte Expertensystem soll Landwirte dabei unterstützen und ihnen eine nachvollziehbare Handlungs­empfehlung auf Einzeltierebene präsentieren. Hierzu werden sowohl bereits standardmäßig erfasste Daten als auch speziell dafür bereitgestellte Daten und Untersuchungen genutzt. Zudem erfüllt das Expertensystem die im Nachfolgenden beschriebenen, aus dem Nutzungskontext ermittelten Anforderungen, wie z. B. die Nachvollziehbarkeit der bereitgestellten Empfehlung und die Erweiter­barkeit des Wissens im System durch neue Forschungserkenntnisse im Eutergesund­heits­management.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Kammler, P., Heidemann, C., Lingemann, K. & Morisse, K., (2022). Digitaler Experte im Stall: ein Expertensystem am Beispiel des Eutergesundheitsmanagements. In: Gandorfer, M., Hoffmann, C., El Benni, N., Cockburn, M., Anken, T. & Floto, H. (Hrsg.), 42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 153-158).
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title = {Digitaler Experte im Stall: ein Expertensystem am Beispiel des Eutergesundheitsmanagements},
booktitle = {42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft},
year = {2022},
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DateienGroesseFormatAnzeige
GIL2022_Kammler_153-158.pdf212.0Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-711-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2022
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • Expertensystem
  • Erklärbarkeit
  • Entscheidungsbaum
  • Eutergesundheitsmanagement
Sammlungen
  • P317 - 42. GIL-Jahrestagung 2022 - Fokus: Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft [61]

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