Welche Rolle spielt Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft?
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz ist nicht nur in der Industrie weit verbreitet. Auch in der Landwirtschaft spielt die Technik bereits eine wichtige Rolle.
Quelle: Elmar Gubisch via Getty Images
Künstliche Intelligenz, kurz KI, kommt schon heute in vielen Wirtschaftsbereichen zum Einsatz. KI spielt zum Beispiel bei Sprachassistenten, bei Verfahren zur Gesichtserkennung oder in Navigationssystemen eine Rolle. Vereinfacht gesagt versteht man unter KI Maschinen oder Roboter, die in der Lage sind, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und daraus selbstständig Lösungen für eine Entscheidung oder weitere Arbeitsschritte abzuleiten.
Das heißt, mithilfe von KI lassen sich sehr komplexe Aufgaben mit vielen unterschiedlichen oder auch lückenhaften Daten verknüpfen und auswerten. Zudem sind KI-Module in der Lage, laufend neue Daten aufzunehmen und die Entscheidungsfindung entsprechend anzupassen. Die Systeme erhalten die Daten zum Beispiel über Sensoren, Kameras oder akustische Signale.
Großer Nutzen für die Landwirtschaft
Damit ist KI auch in der Landwirtschaft von großem Nutzen. Denn in der Tierhaltung sowie im Acker- und Obstbau müssen Landwirtinnen und Landwirte auf Basis vorliegender Daten ständig Entscheidungen fällen, die den Ertrag ihrer Kulturen oder die Gesundheit ihrer Tiere beeinflussen. Das gilt zum Beispiel für die Bemessung und den Ausbringungszeitpunkt von Dünger, für Pflanzenschutzmaßnahmen oder für die Zusammenstellung einer optimalen Futterration für Schweine, Rinder oder Geflügel.
Je mehr Daten ein Betrieb über seine Pflanzen- und Tierbestände hat, desto besser können solche Entscheidungen gefällt werden. KI-Systeme helfen Betrieben dabei, die verfügbaren Datenmengen zu verarbeiten und daraus möglichst optimale Entscheidungen abzuleiten. So können KI-Module in der Landwirtschaft dazu beitragen, die Erzeugung von Lebensmitteln wirtschaftlicher, nachhaltiger und auch klimaschonender zu gestalten.
Voraussetzung ist, dass diese Daten korrekt erhoben und verarbeitet werden. Das ist unter den spezifischen Bedingungen der Landwirtschaft nicht immer selbstverständlich. Denn Staub, Hitze oder Nässe können die empfindlichen Systeme beeinträchtigen.
Quelle: Jürgen Beckhoff
Maschinen verbessern sich selbst
Dennoch haben sich KI-Anwendungen auch in der Landwirtschaft schon seit Jahren etabliert, parallel zur Verfügbarkeit immer leistungsfähigerer Sensoren. So gibt es immer mehr Maschinen für die Innen- und Außenwirtschaft mit KI-basierten Assistenzfunktionen, die tägliche Routinearbeiten auf dem Betrieb erledigen. Dazu gehören etwa Melkroboter oder autonome Fütterungs- und Reinigungsroboter in der Milchviehhaltung.
Moderne Erntemaschinen wie Mähdrescher und Häcksler, aber auch Traktoren können inzwischen mithilfe von Sensoren ihre Arbeitsprozesse selbstständig prüfen und laufend an veränderte Bedingungen anpassen, um Kraftstoff zu sparen und die Flächenleistung zu erhöhen. Zudem generieren die Maschinen schon heute viele Daten, die zur Optimierung des gesamten Ackerbaus beitragen können.
Ertragskarten machen Düngereinsatz effizienter
So ist es zum Beispiel möglich, durch Kombination von Sensordaten und GPS-Positionsdaten von Satelliten das unterschiedliche Ertragspotenzial auf den Teilflächen eines Ackers zu bestimmen. Daraus entstehen sogenannte Ertragskarten, die zeigen, in welchen Bereichen des Ackers besonders viel oder wenig geerntet wurde.
Betriebe können die Ertragskarten nutzen, um die Menge an Saatgut oder Dünger in den besonders ertragsstarken und -schwachen Bereichen anzupassen. Dadurch lassen sich Betriebsmittel einsparen, was vor allem bei der Stickstoffdüngung auch Vorteile für die Umwelt und den Klimaschutz bringt.
Quelle: landpixel.de
Mit KI Tiergesundheit und Tierwohl im Blick haben
Auch in der Tierhaltung kann die Erzeugung mithilfe zusätzlicher Daten und KI-basierter Kontrollsysteme effizienter gestaltet werden. Einige Milchviehbetriebe setzen bereits Sensoren am Halsband ihrer Kühe ein, die erkennen, wie aktiv ein Tier ist, wie lange es liegt und sogar wie häufig es wiederkäut.
Das System sammelt diese Daten laufend für jede einzelne Kuh und meldet automatisch, wenn größere Abweichungen auftreten. Die Betriebsleitung kann so zum Beispiel eine sich anbahnende Erkrankung der Kuh frühzeitig erkennen und Maßnahmen einleiten, bevor die Kuh weitere Symptome wie eine abfallende Milchleistung zeigt.
Rahmenbedingungen noch nicht optimal
Allerdings gibt es in der praktischen Anwendung von KI-Systemen noch einige Hemmnisse. So mangelt es zum Beispiel gerade in ländlichen Regionen häufig an einer ausreichenden Mobilfunkabdeckung und Breitbandverfügbarkeit, ohne die keine zufriedenstellende Anwendung möglich ist. Zudem ist in der EU-Datenschutz-Grundverordnung noch nicht geklärt, ob Daten von Maschinen genauso geschützt sind wie personenbezogene Daten. Bei Unsicherheiten bezüglich der Datensicherheit sinkt die Bereitschaft vieler Betriebe, KI-Systeme einzusetzen.
Derzeit sind Systeme unterschiedlicher Hersteller nicht immer kompatibel. Das ist aber notwendig, damit etwa der Traktor mit unterschiedlichen Anbaugeräten kommunizieren kann. Darüber hinaus entwickeln sich die KI-Anwendungen und die dafür notwendige Software rasant weiter. Das setzt bei der Betriebsleitung immer mehr technisches Wissen voraus und verlangt eine ständige Fortbildung in diesem Bereich. Viele Betriebsleiterinnen und Betriebsleiter fühlen sich damit überfordert.
Quelle: Igor Borisenko via Getty Images
Forschung zur KI in der Landwirtschaft
Um weitere Potenziale der Künstlichen Intelligenz für die Landwirtschaft nutzbar zu machen, ist zusätzliche Forschung notwendig. Das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) fördert derzeit 24 Forschungsprojekte im Bereich des Pflanzenbaus. Darunter sind zum Beispiel die Entwicklung eines Hackroboters oder eines Prognosemodells für Extremwetterereignisse.
Darüber hinaus startete 2021 das Projekt NaLamKI mit verschiedenen Projektpartnern aus Forschung und Landtechnikindustrie. Ziel ist es, eine übergreifende, offene Datenplattform aufzubauen, in der Sensor- und Maschinendaten aus Satelliten, Drohnen, Bodensensorik, Robotik und aus manueller Datenerhebung zusammengeführt werden. Die Plattform soll landwirtschaftlichen Betrieben unter anderem dabei helfen, ihre Bewässerung, Düngung und Schädlingsbekämpfung für den jeweiligen Standort zu optimieren, Kosten und Ressourcen einzusparen und auf diese Weise aktiven Umweltschutz zu betreiben.
Letzte Aktualisierung: 8. Juli 2024
Weitere Informationen
Partnernetzwerk 4.0 Sachsen-Anhalt: Informationen zur Digitalisierung der Landwirtschaft
NaLamKI.de: Nachhaltige Landwirtschaft mit Künstlicher Intelligenz
