Mähdrescher auf einem Feld
Janina Schuster | am

Systeme in Landmaschinen optimieren

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde und kann die Arbeit auf dem Acker effizienter gestalten. Eine Forschungsgruppe hat sich zusammengetan, um sie maßgeblich zu verbessern und sieht großes Potential in der Entwicklung.

"Das Thema unseres Projekts könnte man auch als ‚Wie viel KI geht mit wie wenig Hardware?‘ umschreiben. Wir wollen die Frage möglichst präzise durch ein Modell für Softwareentwickler beantworten", erklärt Prof. Dr. Olaf Spincyzk vom Institut für Informatik der Universität Osnabrück. In Zusammenarbeit mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, CLAAS, der Zauberzeug GmbH und der technischen Universität Dortmund wurde ein Verbundprojekt zu smarten Mähdreschern gestartet.

Ziel ist es, die Schnittstellen der in landwirtschaftlichen Geräten verbauten Computersysteme zwischen KI-Software und benötigter Hardware zu optimieren. Somit soll die Ressourceneffizienz von smarten Mähdreschern verbessert werden. Das Projekt nennt sich "Ressourceneffiziente Künstliche Intelligenz für eingebettete Systeme in Landmaschinen" (ResKIL). Das Projekt wird mit 1,57 Millionen Euro vom BMEL gefördert. Die Universität Osnabrück erhält als Teilprojekt eine Fördersumme von 250.000 Euro. 

Wofür Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft ist nicht neu. Schon lange sind Technologien wie RKI oder bildgebende Sensoren im Einsatz, die stetig große Mengen an Daten produzieren. So hilft KI dabei, Landwirtinnen und Landwirten sowie Lohnunternehmen die Arbeit besser zu planen und zu steuern.

Die Daten werden den Maschinen für eine sekundenschnelle Reaktion zur Verfügung gestellt. Reaktionen wie Korrekturen der Fahrtrichtung, Änderung der Fahrgeschwindigkeit oder die Einstellung der Dreschtrommel stützen sich auf die Daten, die ihnen die KI liefert. Das benötigt eine dementsprechende Hardware. Glasfaserkabel oder klimatisierte Rechenzentrum gibt es auf Traktoren und dem Feld nicht, weshalb die erforderlichen Berechnungen in großen Teilen auf der Maschine und unter möglicherweise rauen Umgebungsbedingungen erfolgen – wegbrechendes Mobilfunknetz inklusive.

Die richtige Datenverarbeitung

Für diese Bedingungen ist eine spezielle Hardware von großer Bedeutung. Eingebettete Systeme arbeiten mit der darauf abgestimmten Software und Funk-Kommunikation, auch "Edge Computing" genannt. In der Industrie eher bekannt ist das Gegenteil der Datenverarbeitung vor Ort, das "Cloud Computing". Beide Arten der Datenverarbeitung zusammen ergeben eine sinnvolle Lösung. Die Entwicklung des Projekts befindet sich daher in enger Abstimmung mit "Agri-Gaia", dem BMWI geförderten Projekt zur KI in der Cloud-Infrastruktur im landwirtschaftlichen Kontext. Die entwickelten Ideen werden am Beispiel des Einsatzes von Traktoren und Mähdreschern erprobt.

Mit Material von Universität Osnabrück
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