Technik trifft Weide: Wenn Sensor & KI fürs Pferd mitdenken

Das Pferd weidet – und Stall- oder Pferdebesitzer bekommen live Informationen darüber, wie viel es frisst, wann es frisst und wo es grast. Kein langes Beobachten, kein Rätselraten mehr. Genau das zeigt eine neue Studie: Kleinste Bewegungssensoren am Pferdekopf plus künstliche Intelligenz erkennen das Grasen mit fast 100 % Genauigkeit. Klingt nach Zukunft? Und wie!

Warum das überhaupt spannend ist

Für Pferd und Halter ist das Fressverhalten mehr als „einfach Gras fressen“. Es liefert Hinweise auf Gesundheit, Wohlbefinden und Weidenutzung:

• Weniger Grasaufnahme kann auf Stress, Schmerzen oder Weideprobleme hinweisen.
• Wo und wann das Pferd grast, sagt etwas über die Weidequalität oder bevorzugte Flächen aus.
• Ein genauer Überblick hilft, Futter-, Weide- oder Gesundheitsmanagement gezielt anzupassen.

Bislang hiess Beobachten oft langes Stehen am Zaun oder Stunden Videomaterial – arbeitsintensiv und fehleranfällig.

Wie die Studie vorgegangen ist

In Japan wurden vier einjährige Vollblutpferde mit kleinen, dreiachsigen Beschleunigungssensoren ausgestattet – sie sassen unter dem Kiefer. Die Tiere weideten 19 Stunden lang auf einer 4 ha grossen Fläche. Parallel lief Videoaufzeichnung: Jede Bewegung wurde als „Grasen“ oder „Nicht-Grasen“ markiert (insgesamt über 230.000 Datenpunkte).

Die Daten gingen dann durch drei KI-Modelle:

• Ein 1-D-Convolutional Neural Network (CNN)
• Ein Long Short-Term Memory Netzwerk (LSTM)
• Und eine Kombination aus beiden (CNN + LSTM)

Ergebnis: Das kombinierte Modell war klar am besten – mit einer Genauigkeit von 98 % und einer AUC (Area Under the Curve) von 1,00 (perfekte Unterscheidung). F1-Scores lagen bei 0,99 fürs Grasen und 0,97 fürs Nicht-Grasen.

Was das konkret für die Praxis bedeutet

Die Studie zeigt eindrucksvoll:

• Mit Sensorik & KI kann man das Weideverhalten automatisch, objektiv und kontinuierlich erfassen.
• Das ermöglicht frühzeitige Hinweise auf Veränderungen – z. B. wenn ein Pferd weniger frisst oder bestimmte Flächen meidet.
• Weidenutzung lässt sich besser analysieren: In der Studie zeigte sich, dass Pferde am Rand der Weide stärker grasten, während sie sich im Zentrum mehr aufhielten ohne zu fressen.
• Für Pferdehalterinnen oder -halter heisst das: Mehr Information mit weniger Beobachtungsaufwand zur Optimierung der Weide-, Futter- oder Bewegungsstrategien .

Hinweise & Grenzen

Natürlich ist das noch eine Pilotstudie – mit nur vier Pferden und einer definierten Fläche unter japanischen Bedingungen. Für die Übertragung auf andere Pferdetypen, Weidegrössen oder Haltungsformen braucht es weitere Forschung. Wichtig: Die Technik ersetzt nicht die Beobachtung – sondern ergänzt sie sinnvoll.

Quelle: Kamiya U., Kakiuchi K., Kawamura K., Ueda K., Kawai M., Matsui A., Negishi N. (2025). Deep learning approach for classifying grazing behavior in yearling horses using triaxial accelerometer data: A pilot study. Journal of Equine Veterinary Science. DOI: 10.1016/j.jevs.2025.105706

Bild: Perspektivo (Pexels)