DIE PIABREED-Lösung
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Advanced Birth Monitoring and alert Solution for Equine Breeders and Vets
Die Piabreed-Lösung zielt darauf ab, den Bedarf der Zuchtindustrie an einem nicht-invasiven, frühzeitigen Geburtsüberwachungs- und Warnsystem zu erfüllen. Das Piabreed-Projekt ist seit Ende 2019 im Gange. Nach einer erfolgreichen Studie in der Abfohlsaison 2020 wurde ein völlig neuer Algorithmus entwickelt, der nun in einem Marktversuch in Europa getestet wird.
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DIE STUDIE (2020)
Die erste Studie, die im Jahr 2020 durchgeführt wird, ist das bisher größte bekannte Projekt zur Erfassung von Geburtsdaten. Es trägt den Titel "Piabreed: Machine Learning for Automated Ovulation and Birth Monitoring in Horses". In diesem Jahr konzentriert sich das Piabreed-Projekt auf den Aspekt der Geburtenüberwachung, insbesondere auf den Bedarf der Branche an einer besseren, weniger invasiven und kostengünstigeren Überwachung von abfohlenden Stuten.

Der Marktversuch (2021)
Das Piabreed-Projektteam startet einen Markttest mit einer ausgewählten Gruppe von Züchtern für die Abfohlsaison 2021. Es wird erwartet, dass diese sekundäre Datenerhebung die vielversprechenden ersten Ergebnisse bestätigen wird, um Züchtern eine nicht-invasive, frühzeitige Erkennungslösung für die Geburtsüberwachung zu bieten. Wenn die Marktstudie wie geplant verläuft, wird Piavita Piabreed noch in diesem Jahr auf den Markt bringen.
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PIABREED PROJEKTPARTNER
Medienerwähnungen
- EQuine AMerica Magazine
- https://eq-am.com/new-study-piavitas-piabreed-birth-monitoring-system-predicted-35-of-35-births/
- The Horse
- https://thehorse.com/197353/research-study-shows-promise-for-new-piavita-product-to-automate-early-birth-detection-in-horses/
- Kavallo – Das Schweizer Pferdemagazin
- https://kavallo.ch/2021/02/13/werbung-forschungsstudie-unterstreicht-potenzial-von-neuem-piavita-systems-zur-geburts-frueherkennung/
- The Tech Equestrian
- https://www.thetechequestrian.com/home/2021/2/22/piabreed-medtech-pioneer-piavita-gives-birth-to-a-new-monitoring-tool
- ZHAW
- https://www.zhaw.ch/en/research/research-database/project-detailview/projektid/3220/
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