Slachthuizen liggen onder de loep. Tegenwoordig wordt er van hen verwacht dat zij kunnen aantonen dat hun vlees verantwoord is geslacht. Controle gebeurt via cameratoezicht – elke dag verzamelen slachthuizen samen honderden uren aan camerabeelden. Al die beelden checken is eigenlijk onmogelijk om met het blote oog te doen. Maar wat als je computers kunt leren om beelden op dierenwelzijn te scannen?
Op cameratoezicht is lange tijd gehamerd. Het is voor het Beter Leven-keurmerk bijvoorbeeld al verplicht om de slacht vast te leggen, zodat inspecteurs de handelswijze kunnen controleren. Dat er camera’s meekijken met de slacht, is natuurlijk goed. ‘Maar er wordt slechts een beperkt deel van de beelden nagekeken’, zeggen Bert van den Berg en Marijke de Jong van de Dierenbescherming. ‘En vaak gaat dat willekeurig. De meeste camerabeelden worden over het hoofd gezien – en als daar dus iets gebeurt, mis je dat ook.’
Zo’n twee jaar geleden ziet Carlos Morales van Deloitte in een publicatie AI al genoemd worden als middel voor het analyseren van camerabeelden. ‘Het waren maar een paar zinnen, maar het inspireerde me wel om ermee aan de slag te gaan.’
Het idee wordt opgepakt door Morales, met de hulp van het Deloitte Impact Foundation. Hij besluit de Dierenbescherming te benaderen, omdat het een thema is wat al langer speelt. Ook zij waren meteen geïnteresseerd, maar ze moesten hun manier van werken valideren. ‘We hadden geen beeldmateriaal. Dus moesten we op zoek naar een partner’, vertelt Morales. Vleesverwerker Vion heeft goeie banden met de Dierenbescherming en wordt bereid gevonden om deel te nemen – en het experimenteren bij Deloitte kan beginnen.
‘Het was eigenlijk voor iedereen een vrij nieuwe samenwerking – we moesten het gewoon maar eens proberen. Maar vanaf het begin van de samenwerking gaat het eigenlijk heel soepel.
‘Inmiddels is er een eerste module voortgekomen uit de samenwerking, die ingezet wordt bij het uitladen van varkens bij de slachterij. Van den Berg: ‘We gebruiken kunstmatige intelligentie om te zien hoe de dieren worden behandeld. Het systeem houdt de bewegingen van de dieren en mensen bij om potentiële problemen te ontdekken. Dan geeft het bijvoorbeeld een signaal af als er een varken achterblijft en mogelijk gewond is.’
De nieuwe toepassing geniet veel aandacht en wordt positief ontvangen, ook door experts in de sector. Wij spraken Peter Groot Koerkamp van Wageningen University & Research (WUR): ‘Door sensoren en camera’s slim in te zetten kun je heel veel nuttige data verzamelen. En dat zal in de komende jaren steeds belangrijker worden – zeker als machine learning beter en beter wordt toegepast.’
Maar er is ook werk aan de winkel, vindt Groot Koerkamp.
Zeker als het om preventie gaat, is het linken van data aan wat het voor de dieren betekent nog een hele uitdaging.
We kunnen vrij eenvoudig afwijkingen bij individuele dieren detecteren, maar vaak weten we niet wat de biologische oorzaak is. Daarbij komt dat de boer of het slachthuispersoneel maar beperkte mogelijkheden heeft om de problemen van dieren op te lossen.’
Toch ziet Morales redenen voor optimisme. ‘Als je de omgang met dieren wilt verbeteren, moet je wel kunnen zien wat er gebeurt. Op dit moment wordt er te veel over het hoofd gezien, en daarin kunnen we nu hulp bieden.’ De hoop is dat meer data ook daadwerkelijk leidt tot verbetermaatregelen en preventie. Des te beter slachthuizen grip hebben op de aard, frequentie en schaal van het probleem in kwestie, des te beter zij ook preventief kunnen handelen.
Dit is eigenlijk pas het begin
Ook de Dierenbescherming wil het project in de toekomst breder toepassen. Van den Berg: ‘Er zullen ook modules gemaakt worden voor het drijven, bedwelmen en verbloeden van dieren, en niet alleen voor varkens maar ook voor rundvee en pluimvee. Zodra de slimme software voldoende beschikbaar is op de markt zal de Dierenbescherming deze verbeterde vorm van cameratoezicht ook in de criteria voor het Beter Leven keurmerk opnemen.’
Klik hieronder op de banner om meer te leren over het Beter Leven Keurmerk.
Nederland Voedselland publiceert verhalen over transities binnen het Nederlandse voedselsysteem. Eerlijke verhalen over kleine en grote stappen, en over misstappen. We kijken buiten de grens, in ons land, en bij ons thuis.
