Künstliche Intelligenz auf dem Acker
Janina Schuster | am

Künstliche Intelligenz auf dem Acker

Wie lässt sich die Landwirtschaft optimieren? So viele Einflüsse wirken auf die Branche und machen sie damit zum idealen Betätigungsfeld für Künstliche Intelligenz. Auch die Firma Claas weiß das.

Mit Einflüssen wie Regen, Schädlingen, Saatgut und Temperatur ist die Landwirtschaft recht abhängig von Faktoren. Im Normalfall reagiert der Mensch darauf und entscheidet unter Abwägung dieser Faktoren, was zu tun ist. Doch mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) lässt sich dieser Bereich optimieren. Daran forschen auch Claas E-Systems im Osnabrücker Land und Ostwestfalen. Dort sei die Dichte an Landmaschinenherstellern besonders dicht, erzählen Dr. Thilo Steckel und Dr. Boris Kettelhoit aus der Vorentwicklung der Claas E-System und erklären damit die Verankerung von zwei Forschungsprojekten in dieser Region. An der Hochschule Osnabrück arbeitet Claas unter anderem mit der Wirtschaftsförderung des Kreise, dem Camus Osnabrück und dem Agro-Technicum zusammen. Claas bringen dabei ein Netzwerk ein, zu dem auch die Unternehmen Amazone, Kotte und Krone gehören.

Zusammenarbeit bündelt Kompetenzen

Eines der Projekte: Reskil (Ressourceneffiziente Künstliche Intelligenz für eingebettete Systeme in Landmaschinen). Das Projekt möchte manschinelles Lernen in der Landwirtschaft stärker verankern. Also Künstliche Intelligenz, Daten, Algorithmen, Datenmengen und Lernprozesse am Beispiel der Landwirtschaft greifbar machen. Denn diese abstrakten Begriffe werden in dieser Branche schnell konkret, wie Reskil zeigt. Vom Bund mit 150.000 Euro allein für Claas E-Systems gefördert, hat es zum Ziel maschinelles Lernen in der Landwirtschaft stärker zu nutzen. Dafür arbeitet Claas mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, der Universität Osnabrück, der Technischen Universität Dortmund und dem Unternehmen Zauberzeug zusammen. Gesamtvolumen des dreijährig angelegten Projekts: 1,5 Millionen Euro.

Bund fördert auch zweites Claas-Projekt

Das zweite Projekt mit dem Namen Agri-Gaia wird ebenfalls vom Bundeswirtschaftsministerium gefördert. Der Fokus liegt auf einem eigenen geschützten Datenraum, welches im Prinzip ein Ökosystem für Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft darstellt. Dabei geht es immer wieder auch um die Vernetzung der verschiedenen Landmaschinenhersteller. „Die beteiligten Unternehmen haben unterschiedliche Produktschwerpunkte und ergänzen sich gegenseitig. Das ermöglicht uns die gemeinsame Erforschung KI-basierter Verfahren in unterschiedlichen Anwendungen, zum Beispiel in Düngung, Pflanzenschutz und Ernte“, sagt Dr. Boris Kettelhoit.

Kommunikation ist alles

Auf dem Feld müssen die Maschinen harmonieren. Eingebaute Sensoren müssen die immer größeren Datenmengen dieser Sensoren verarbeiten können, wofür gemeinsame Standards benötigt werden. Um die Kommunikation zwischen den einzelnen Maschinen zu ermöglichen, müssen die elektronischen Schnittstellen passen. Egal in welchem Land sie sich befinden. Auch das Finanzielle ist dabei ein Faktor. "Viele Prozesse in der Landwirtschaft wie das Säen, Ernten oder die Buchhaltung können verbessert werden. Zugunsten der Qualität, der Kosten, zugunsten der Umwelt. Hier können Digitalisierung und Künstliche Intelligenz einen Beitrag leisten", sagt Thilo Steckel. Dies sei der Grundgedanke dahinter. Eine Umwelt die verstanden wird, kann auch besser geschützt werden. Daher würden Pflanzen beispielsweise mithilfe von Infrarot-Sensoren analysiert. So können Fragen nach der Nährstoffversorgung der Pflanze, aber auch Wasserbedarf oder Sorteneignung für den speziellen Standort geklärt werden.

Wie sieht das in der Praxis aus?

Doch bei all den schönen Daten, die gesammelt werden können, ist Zeit ein elementarer Faktor. Die haben Landwirtinnen und Landwirte nicht, wenn die Informationen erst ins Rechenzentrum geschickt werden müssen. Dann kann das von der Kamera erfasste Rehkitz bereits unter der Maschine sein. Es gilt also, die Daten schon in der Landmaschine selbst in eine Antwort zu verwandeln. Dafür sitzt in jeder Landmaschine mindestens ein Rechner. Doch die Ansprüche an diesen sind hoch: Feuchtigkeit, wechselnde Temperaturen und Vibrationen sind etwas, was Bürocomputer in der Regel nicht kennen.

Perfektes Zusammenspiel ermöglicht hochwertiges Endprodukt

Damit die Daten am Ende auch tatsächlich zu einer Antwort führen, muss die Maschine trainiert werden. Sogenannte Algorithmen können lernen, welches Hindernis dort vor dem Traktor liegt und was dies für ihr Verhalten oder das ihres Bedieners bedeutet. So funktioniert auch die Unkrautbekämpfung. "Da müssen wir berücksichtigen, was ich für ein Wetter in den vergangenen Tagen hatte, was für eines in den kommenden und im vergangenen Jahr, welchen Boden wir haben, welche Pflanzen. Das sind wahnsinnig viele komplexe Informationen", erklärt Steckel. Bei richtiger Interpretation sei denkbar, dass in Zukunft präziser gespritzt und gedüngt werden kann. Spielen all diese Komponenten richtig zusammen, rieselt ein hochwertiges Produkt ins Silo. "Das ist unsere Kernkompetenz", sagen Steckel und Kettelhoit, "die Spreu vom Weizen zu trennen."

Mit Material von noz
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