De melkgeiten industrie is aan een opmars bezig, alleen in Vlaanderen zijn er al meer dan 26 000 melkgeiten, deze produceren jaarlijks meer dan 30 miljoen liter melk. Terwijl de industrie zelf meer wordt gecommercialiseerd wordt ook de bevolking meer bezorgd omtrent de leefomstandigheden en de algemene gezondheid van de veestapel. Dit zorgt voor een vraag naar draadloze monitoring systemen die de boeren van real-time inzichten kan voorzien inzake de dagelijkse activiteiten en sociale interacties van de melkgeiten. Deze informatie kan dan gebruikt worden om het productieproces verder te optimaliseren en om te verzekeren dat de dieren in de meest optimale omstandigheden leven. Door iedere geit uit te rusten met een draadloze accelerometer en UWB tag kunnen we zowel data van activiteiten als data omtrent hun positie verzamelen. Door nieuwe deep learning technieken op deze data toe te passen kunnen we nuttige statistieken berekenen, alsook belangrijke evenementen, zoals een bevalling, en algemene gezondheidsproblemen detecteren. Om de voorgestelde technologie breed toepasbaar te maken zullen we focussen op het zoveel mogelijk reduceren van zowel benodigde infrastructuur als het energieverbruik van de sensoren. Daarom zal een groot deel van het onderzoek zich focussen op de reductie van zowel de benodigde draadloze en positionerings infrastructuur alsook op het optimaliseren van de energieconsumptie van de draadloze verbinding en het berekenen van resultaten op de sensor zelf.