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11. Sep 2024

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Mit KI gegen das Küken-Töten – mit Jennifer Volz

Journalist: Gunnar von der Geest

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Foto: Presse

Revolution in der Geflügelzucht: Durch die Kombination von MRT und KI-gestützter Bildanalyse können unbefruchtete Eier aussortiert und das Töten männlicher Küken verhindert werden.

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Jennifer Volz, Leiterin Geschäftsentwicklung der Orbem GmbH

Geflügelfleisch und Eier sind für Menschen weltweit ein wesentlicher Bestandteil ihrer Ernährung. Schätzungen zufolge beträgt die globale Eier-Produktion jährlich mehr als 87 Millionen Tonnen. Die Geflügelindustrie steht indes vor großen Herausforderungen: Pro Jahr werden rund sieben Milliarden eintägige Hähne getötet, da sie weder Eier legen noch schnell genug an Gewicht zunehmen, um mit den Masthühnern auf dem Fleischmarkt konkurrieren zu können. Nicht zuletzt aufgrund zahlreicher Medienberichte über das sowohl unter ethischen als auch nachhaltigen Gesichtspunkten verwerfliche „Küken-Schreddern“ sowie das Entsorgen von allein rund 1,6 Millionen Singerl per annum in der österreichischen Tierkörper-Verwertung ist das Tierschutzgesetz zum 01. Jänner 2023 ergänzt worden. Dort heißt es nun: „Das Schreddern von lebendigen Küken ist verboten. Ebenso ist das Töten lebensfähiger Küken verboten, sofern diese nicht der Futtergewinnung dienen. (…) Im Falle einer Anwendung einer Methode zur Früherkennung des Geschlechts während der Brut und der Aussortierung von Küken im Embryonalstadium ist dies ab dem siebenten Bebrütungstag nur mit Betäubung erlaubt. Nach dem 14. Bebrütungstag ist die Aussortierung verboten.“ Dies bedeutet einen großen Fortschritt, doch zentrale Fragen zur Verhinderung des Küken-Tötens bleiben: Wie kann es gelingen, einen Blick ins Ei zu werfen, um das Geschlecht von Embryos zu bestimmen? Und dies möglichst schnell, ohne die schützende Eierschale zu beschädigen? Außerdem zu Konditionen, die wirtschaftlich darstellbar sind?

„Wir beschleunigen MRT-Geräte, die wir aus dem Krankenhaus kennen, mithilfe Künstlicher Intelligenz und werfen damit einen Blick hinter die Schale, ohne diese auch nur zu berühren“, sagt Jennifer Volz, Leiterin Geschäftsentwicklung der Orbem GmbH. 2019 wurde das Unternehmen als Spin-off der TU München gegründet. Die beiden „Pioniere“ Dr. Pedro Gómez und Dr. Miguel Molina Romero hatten zuvor gemeinsam jahrelang an der Schnittstelle von KI und Bildgebungstechnologie geforscht und bereits die ersten Patente für ihre Innovation angemeldet. Mit ihren Kenntnissen der embryonalen Entwicklung von Hühnern wurde Dr. Maria Laparidou zur Dritten im Bunde und zur Mitgründerin. Heute gehören rund 100 Mitarbeitende zum multidisziplinären Team des mehrfach mit renommierten Preisen ausgezeichneten Hightech-Start-ups.

Wir kombinieren die Magnetresonanztomographie (MRT), die beim Arzt für Untersuchungen verwendet wird, mit Künstlicher Intelligenz, um das Geschlecht von Hühner-Embryos bereits im Ei zu ermitteln.

Und so funktioniert der „Genus Focus“ für die In-ovo-Geschlechtsbestimmung: Am 11. oder 12. Tag des Bebrütens wird ein Trolley mit Eiern vom Inkubator zur MRT-Anlage geschoben. Ab diesem Moment läuft der gesamte Prozess vom Scannen bis zur Klassifizierung voll automatisiert und in Sekundenschnelle. Durch den modularen Aufbau des „Genus Focus“ können bis zu 24.000 Eier pro Stunde gescannt werden. „Unser berührungsloses Verfahren, bei dem die Eierschale unbeschädigt bleibt, verhindert nicht nur das Töten männlicher Küken, sondern erkennt außerdem noch vor der Inkubation, wenn ein Ei unbefruchtet ist. Dieses kann dann sogar zu Hause auf dem Frühstückstisch landen“, berichtet die 28-jährige Chemie-Ingenieurin Jennifer Volz. „Auch unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten bieten wir der Geflügelindustrie, dem Handel und den Verbrauchern eine zukunftsorientierte und nachhaltigere Lösung als die Bruderhahn-Aufzucht. Letztlich entstehen pro Ei lediglich Mehrkosten in Höhe von ein, zwei Cent.“ Bislang hat Orbem seine in dieser Form einzigartige Technologie neunmal in Frankreich, Norwegen, Deutschland und den Niederlanden verkauft. Zu den Brütereien in Österreich sind erste Kontakte geknüpft worden.

Mit der von Orbem entwickelten MRT-Technologie lassen sich nicht nur Hühnereier scannen. Das Team testet bereits weitere sinnvolle Anwendungsbereiche für die KI-gestützte Bildgebung und ist überzeugt, dass sich das Verfahren für viele landwirtschaftliche Zwecke als nützlich erweisen wird.

Kurz erklärt

In-ovo-Geschlechtsbestimmung Der Begriff „in-ovo“ leitet sich vom Lateinischen „im Ei“ ab. Unter In-ovo-Geschlechtsbestimmung versteht man den Vorgang, vor dem Schlüpfen eines Kükens zu analysieren, ob dieses männlich oder weiblich ist. Derartige Verfahren setzen voraus, dass es spezifische Merkmale (z. B. anatomische oder chemische) gibt, anhand derer das Geschlecht des Embryos bestimmt werden kann.

2. Apr 2026

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Business

Kein Roboter zum Gelddrucken, aber ein starker Wächter: KI bei Banken

Künstliche Intelligenz kann im Bankwesen schon ziemlich viel – aber eigenständig Geld drucken oder wundersam vermehren, das kann sie (noch) nicht. Banken setzen KI heute flächendeckend in mehreren Bereichen ein, allen voran in der Betrugsprävention, wo Fraud Detection mittlerweile Branchenstandard ist. KI-gestützte Systeme analysieren Transaktionen von Kundinnen und Kunden in Echtzeit, erkennen und stoppen auffällige Transaktionen und Zahlungsanweisungen in der Regel sofort, und reagieren innerhalb von Sekunden auf neue Angriffsszenarien. Gerade, weil sich Betrugsmaschen ständig weiterentwickeln, ist die Adaptionsgeschwindigkeit in diesem Bereich besonders hoch. Solche Systeme werden in Zukunft weiter optimiert werden, wodurch Banken Routineaufgaben mehr und mehr automatisieren können. Das eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Kundenberatung, schnellere Analysen – etwa bei Kreditentscheidungen – und insgesamt bessere Kundenerlebnisse. Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen. Ziel ist es, Informationen effizienter zu nutzen und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Im Vergleich zur Betrugsprävention befindet sich dieser Bereich jedoch noch in einer stärkeren Wachstumsphase, auch wenn die Entwicklung hier aktuell sehr dynamisch verläuft. >Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Es gibt unzählige Anbieter von bankenspezifischer KI. Viele davon decken nur bestimmte Anwendungsfelder ab, weshalb Banken häufig mehrere KI-Systeme parallel einsetzen. Auch, wenn Banken langjährige Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten haben, kann die Auswahl passender KI-Tools herausfordernd sein, denn die Lösungen müssen regelkonform sein, Change Compliance- und Datenschutzrichtlinien beachten, außerdem sollten die Daten innerhalb Europas bleiben und nicht unkontrolliert in andere Rechtsräume fließen. Erhöht KI im Bankwesen nun die Sicherheit – oder eher das Risiko für Betrug und Verlust? Grundsätzlich beides. Denn einerseits verbessert KI die Fähigkeit, Betrug frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, andererseits entstehen neue Gefahren, insbesondere durch autonome KI-Agenten. Je mehr Entscheidungsfreiheit diese Systeme erhalten, desto größer ist das Risiko, dass sie Sicherheitsvorgaben umgehen oder manipuliert werden. Deshalb gewinnt das Prinzip „Human in the Loop“ beziehungsweise „Human in the Lead“ an Bedeutung: Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Auch im Finanzmarkt insgesamt sind automatisierte Prozesse kein neues Phänomen. Mechanismen wie algorithmischer Handel oder Stop-Loss-Orders können bereits heute Kettenreaktionen auslösen. KI könnte solche Effekte künftig verstärken, stellt aber nicht die ursprüngliche Ursache dar. Wohin wird sich KI im Bankwesen entwickeln? Eigenständig Geld drucken wird sie hoffentlich niemals – doch sie wird als umfassendes System im Hintergrund immer besser in den Bankenalltag integriert werden. Der Mensch wird im Bankwesen jedoch in zentralen Bereichen immer die Oberhand behalten, besonders bei der letzten Kontrolle und beim direkten Kundenkontakt – denn hier können aufmerksame Bankangestellte besser als jede KI als Sicherheitsschranke wirken, die ihre betagten Kundinnen davor schützen, auffällige Transaktionen hoher Summen vorzunehmen. >Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen.