In der Praxis: Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft

Next Big Think Aug. 17, 2020

Idyllische Bauernhöfe, weite Rapsfelder, ratternde Traktoren – in den Köpfen vieler ist die Landwirtschaft etwas, das bisher von der Digitalisierung recht unberührt blieb. Hier setzt man noch auf gute alte Handarbeit. Oder doch nicht? Die Landwirtschaft ist bereits sehr viel intelligenter und digitaler als man vorerst vermuten mag. Künstliche Intelligenz (KI) wird in Form von Datenanalyse- und Assistenzsystemen, Robotik, autonomen Drohnen und Nutzfahrzeugen eingesetzt, um die Prozesse der Landwirtschaft nachhaltiger und effizienter zu machen.

Ein wichtiger Punkt, der mit intelligenten Technologien angegangen wird, ist eine klimaschonende Landwirtschaft: Pflanzenschutzmittel werden nur nach Bedarf eingesetzt, die Bewässerung optimiert und Ressourcen eingespart. Die KI-Systeme sollen außerdem dabei helfen, die Landwirtschaft besser für Umwelteinflüsse und den Klimawandel zu rüsten. All diese Faktoren tragen dazu bei, dass die Landwirte eine höhere Produktivität erzielen und so in der Gesamtheit die Problematik der Lebensmittelversorgung der Weltbevölkerung angehen.

Künstliche Intelligenz in der deutschen Landwirtschaft

Wie auch die Industrie kommt die Landwirtschaft an der Automatisierung und dem technologischen Fortschritt nicht vorbei. Im Jahr 2017 wurde in der Landwirtschaft in Deutschland ein Umsatz von 38 Milliarden Euro erzielt. Durch Landwirtschaft 4.0 (die Digitalisierung der Landwirtschaft) und Smart Farming (der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft) sollen bis zu 30 Prozent Zuwachs in der Produktivität möglich werden.

Dieses Potenzial hat auch die Bundesregierung erkannt. Das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft unterstützt daher KI-Forschungsprojekte in der Landwirtschaft mit Fördergeldern in Höhe von insgesamt 18 Millionen Euro. Mithilfe von künstlicher Intelligenz soll ermöglicht werden, Artenschutz und Landnutzung in Einklang zu bringen.

Dazu gehört das Projekt Artificial Intelligence in Farming, kurz ArtIFarm. Bei diesem Projekt arbeitet das Land Mecklenburg-Vorpommern mit 30 regionalen und überregionalen Partnern, den Hochschulen Stralsund und Neubrandenburg sowie der Universität Greifswald zusammen. Gemeinsam entwickeln sie Management-Systeme zum Säen sowie für Pflanzen- und Düngemittel. Außerdem ist ein virtueller Maschinenpark in Planung, eine Art Verzeichnis der Landwirtschaftsmaschinen der Region. So soll die Ausleihe von Maschinen besser organisiert und Bauern mit weniger Land und entsprechenden Equipment intelligente Maschinen zugänglich gemacht werden.

Digitale Assistenzsysteme für Landwirte

Bisher sind vor allem digitale Assistenten in der Landwirtschaft weit fortgeschritten. Kamerasysteme beobachten Pflanzen und weisen die Landwirte auf den besten Erntezeitraum hin. Durch Satelliten-Aufnahmen können sie ganze Felder tagesaktuell überwachen. Ähnliche Systeme gibt es auch in der Viehzucht. Kameras überprüfen beispielsweise das Essverhalten der Tiere und erkennen so frühzeitig, ob ein Tier erkrankt ist. Mithilfe von Bilderkennung und Sensorik können die Bauern einen umfangreichen Überblick gewinnen und mit den Daten ihre Prozesse optimieren.

Applikationen wie „365 Farm-Net“ des Landmaschinenbauer Claas oder „Field View“ von Bayer geben Bauern sämtliche Informationen zur Aussaat, Bodenbeschaffenheit, Düngung und Wetter an die Hand. Assistenzsysteme können aus den Daten errechnen wie viel Saatgut oder Dünger benötigt werden, um möglichst produktiv zu wirtschaften.

Das System “Greenhouse Guardian” von Bosch warnt Landwirte und Gärtner vor Pflanzeninfektionen. Mit Sensorik ausgestattet, misst das System Veränderungen der Temperatur und Luftfeuchtigkeit in Gewächshäusern. Durch das Monitoring können sie die bestmöglichen Bedingungen für das Wachstum der Pflanzen schaffen.

Das Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering (IESE) hat es sich mit dem Projekt “Cognitive Agriculture” zur Aufgabe gemacht, Sensorik-Systeme für die Landwirtschaft zu optimieren. Mithilfe von Machine Learning-Algorithmen vergleicht das Institut das Wachstum hunderter Pflanzen unter verschiedenen Bedingungen. Mithilfe der Daten soll eine Wissensbasis für eine effiziente Produktion aufgebaut werden, die von Assistenzsysteme herangezogen werden kann.

Roboter und autonome Landwirtschaftsgeräte

Auf Feldern sind deutlich weniger Verkehrsteilnehmer und Regeln zu beachten als im Straßenverkehr. Daher sind autonome Nutzfahrzeuge weiter fortgeschritten, als das private autonome Fahrzeug. Der Hersteller John Deere arbeitet an fahrerlosen Landwirtschaftsmaschinen. Durch GPS, Sensoren und Telemetrie fahren bereits heute Maschinen über die Felder, wie von Geisterhand - und das mit hoher Präzision, auf den Zentimeter genau.

Das Bosch-Start-up Deepfield Robotics testet derzeit den Einsatz von intelligenten Maschinen und Robotern auf deutschen Feldern. Die Maschinen werden mit tausenden Bildern trainiert und können so Unkraut von Keimlingen unterscheiden. Bis 2021 sollen kleine Roboter, die Kartoffeln, Salat und Co von Unkraut befreien, eine echte Alternative zu Pflanzenschutzmitteln werden. Das Unternehmen Swiss Future Farm entwickelt sensorgesteuerte Sähmaschinen. Diese messen den Eindruckwiderstand des Bodens. Anhand der Daten können die Maschinen einschätzen, mit welcher Kraft sie die Samen in das Feld einlassen. Die Maschinen säen mit einer enorm exakten Präzision, die mit herkömmlichen Maschinen kaum zu erreichen ist.

Einige der Einzelanwendungen in der Landwirtschaft sind bereits sehr weit entwickelt. Der nächste notwendige Schritt ist das Internet of Things, also die Vernetzung der Maschinen untereinander sowie eine Anbindung an die Assistenzsysteme und Plattformen. Voraussetzung für die intelligenten, vernetzten und autonomen Gerätschaften ist ein ausgebautes 5G-Netz. Ganz im Widerspruch zur Aussage der Bundesministerin für Bildung und Forschung, Anja Karliczek:

Nicht jede Milchkanne braucht 5G.

Wenn der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft und so auch die Produktivität bei geringerem Ressourcenverbrauch voranschreiten soll, muss Deutschland im Netzausbau aufholen. Denn grade an den Traktoren, Sämaschinen und Milchkannen kann 5G die Produktivität der Landwirtschaft enorm steigern.

Ausblick

Das Beratungsunternehmen Markets and Markets schätzt, dass der Umsatz für vernetzte Landwirtschaftstechnik im Jahr 2023 auf 4,3 Milliarden Dollar ansteigen wird – eine Verdopplung des derzeitigen Volumens. Auch die Landwirte haben den Wert von digitalen Lösungen erkannt. Laut einer Befragung der Landwirtschaftlichen Rentenbank empfinden 80 Prozent der deutschen Landwirte die Digitalisierung in der Landwirtschaft als sinnvoll. Mehr als 50 Prozent setzen bereits digitale Anwendungen im eigenen Betrieb ein.

Eine weitere Entwicklung könnte die Landwirtschaft, wie wir sie heute kennen, revolutionieren: Verticial Farming. In geschlossenen Indoor-Anlagen wachsen Tomaten, Salat und Erdbeeren in platzsparenden Gewächskästen. Durch die Abschottung werden keine Pflanzenschutzmittel benötigt, da Schädlinge gar nicht erst an die Pflanzen herankommen. Durch künstliche Intelligenz wird die Zugabe von Wasser und Nährstoffen optimiert, Licht und Luftfeuchtigkeit werden an den Bedarf der Pflanzen angepasst. Bereits in einigen Pilotstätten, beispielsweise in den USA, können solche Vertical Farming-Systeme vollautomatisiert anbauen und ernten. Als deutsche Vertreter dieser Branche sind die Start-ups Infarm aus Berlin und Farmers Cut aus Hamburg zu nennen. Beide sind bereits Deals mit Supermarktketten eingegangen. So können die Läden direkt im Geschäft anbauen und erntefrische Lebensmittel zur Verfügung zu stellen. Durch den Schutz vor Umwelteinflüssen und die auf die Pflanzen zugeschnittene Pflege ist die Produktivität solcher Anlagen besonders hoch. Transport und Pflanzenschutzmittel entfallen. Eine klimaschonende, fortschrittliche Entwicklung in der Landwirtschaft, die in den nächsten Jahren mehr und mehr an Bedeutung gewinnen wird.

Das landwirtschaftliche Leitprinzip der nächsten Dekade lautet: mit weniger Betriebsmitteln mehr produzieren.

Peter Pickel, stellvertretender Leiter des europäischen des Technologiezentrums des Landmaschinenherstellers John Deere

Wie wird künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft eingesetzt?

  • Digitale Assistenzsysteme unterstützen Landwirte durch Monitoring und Zusatzinformationen
  • Autonome mit Sensorik ausgestattete Landwirtschaftsmaschinen
  • Vernetzung von Landwirtschaftsmaschinen
  • Versorgung von Pflanzen in Vertical Farming-Systemen

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Sarah Kolberg

Sarah Kolberg ist Redakteurin bei fintechcube und hat sich in ihrer bisherigen Laufbahn vor allem mit der digitalen Transformation im Public Sector beschäftigt.