Autonome Möglichkeiten in der Landwirtschaft

Bereits heute steuert sie Fahrzeuge, komponiert Musik und erkennt Krebserkrankungen: Künstliche Intelligenz (KI) ist ein wahres Multitalent und bietet großes Potenzial für die Zukunft – auch für die Landwirtschaft.

Zwischen Klimawandel und Welternährung

Weltweit übernehmen die Landwirte die lebenswichtige Aufgabe, die stetig wachsende Weltbevölkerung mit Nahrungsmitteln zu versorgen. Dabei stehen sie täglich vor Herausforderungen wie den Auswirkungen des Klimawandels, steigenden Rohstoffpreisen oder der Förderung des Tierschutzes, während sie ihre eigene Produktion nachhaltiger gestalten müssen. Es gibt viele Anforderungen und Vorgaben, die bei ökologischen, ökonomischen und rechtlichen Entscheidungsprozessen zu berücksichtigen sind. In diesem Spannungsverhältnis kann die sogenannte digitale Landwirtschaft eine entscheidende Rolle spielen.

Generell ist das Thema Digitalisierung für die Landwirtschaft nichts Neues. Im Agrarbereich gibt es schon seit langem automatisierte Maschinen und Informationssysteme, oft mit vollautomatisierten oder komplexen Assistenzfunktionen für Landwirte. Auch in der modernen Landwirtschaft wird KI bereits eingesetzt. Zum Beispiel zur Steuerung komplexer Verfahrensabläufe von Erntemaschinen oder für den vollautomatischen Betrieb von Reinigungs- und Fütterungsrobotern in Ställen. Die bisherigen und noch zu erwartenden technologischen Fortschritte im Bereich der Hard- und Software werden in Zukunft noch mehr Anwendungsszenarien und Möglichkeiten für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft eröffnen. In diesem Blogbeitrag stellen wir zwei mögliche Anwendungen vor.

1. Extreme Wettersituationen vorhersagen – zuverlässig und regionsspezifisch

Die so genannten Geodaten sind äußerst wichtig, um abschätzen zu können, wann und wo extreme Wettersituationen wie Wirbelstürme, Trockenperioden, Starkregen oder Hagel auftreten werden. Um mögliche Schäden in der Landwirtschaft, wie Bodenerosion oder Ernteausfälle, zu minimieren, reicht eine einfache Abschätzung solcher Risiken nicht aus. Vielmehr bedarf es einer präzisen und regionalspezifischen Vorhersage der sich abzeichnenden Extremwetterlagen.

Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz können solche Vorhersagen Realität werden. Die zunehmend umfangreicheren Geodaten, d.h. raum-zeitliche Satelliten- und Wetterdaten, müssen dafür in Form einer Geodateninfrastruktur auswertbar und verwertbar gemacht werden. Diese Dateninfrastruktur kann dann mit relevanten agrarmeteorologischen Parametern wie Bodenfeuchte, Tagesniederschlag oder Bodenfeuchte verknüpft werden. So entstehen dynamische agrarwirtschaftliche Wetterindikatoren, mit denen sich jedes Gebiet der Erde hinsichtlich seiner historischen und aktuellen Wettersituation charakterisieren lässt. Um daraus eine prädiktive künstliche Intelligenz zu entwickeln, muss die Anwendung entsprechend trainiert werden. Das bedeutet, dass die vorhandenen Überwachungsdaten (Ernteerträge) miteinander verknüpft und in einer gemeinsamen Datenbank standardisiert werden. Der letzte Schritt ist die Auswahl und der Einsatz geeigneter KI-Methoden. Dies ermöglicht die Identifizierung von optimierten landwirtschaftlichen Wetterindikatoren, die an die lokalen Standortbedingungen angepasst sind. Das daraus resultierende Modell ermöglicht schließlich regionalspezifische raum-zeitliche Vorhersagen von Extremwetterlagen.

2. Agrarwirtschaft 4.0 – Autonome Landwirtschaftsmaschinen

Was vor wenigen Jahren noch unvorstellbar war, ist heute bereits Realität: Die ersten vollautonomen Maschinen sind auf den Ackerflächen rund um den Globus unterwegs. Die Zahl dieser Maschinen wird in den kommenden Jahren drastisch zunehmen, denn moderne Landtechnik ist nicht nur in allen Bereichen des konventionellen und ökologischen Landbaus unverzichtbar, sondern bietet auch ein großes Potenzial zur Zeit- und Ressourceneinsparung. Ein amerikanischer Traktorenhersteller bietet bereits heute Technologien zur nachhaltigen Bewirtschaftung von Nährstoffkreisläufen an und unterstützt damit bodenschonende Formen der Landwirtschaft. Mit einer neuartigen Sämaschine bietet der Hersteller eine Maschine an, die mit einer Geschwindigkeit von bis zu 16 km/h das Saatgut mit einer Genauigkeit von wenigen Zentimetern ausbringen kann. Bei der anschließenden Unkrautbekämpfung wird der Häcksler per Hochgeschwindigkeitskamera und KI gesteuert, ohne die Kulturpflanzen zu verletzen.

Mit Technologien wie diesen erhält die mechanische Pflanzenpflege und der teilweise Verzicht auf Unkrautbekämpfungsmittel einen großen Leistungsschub und gewinnt enorm an Stellenwert. Der Herbizideinsatz kann sogar noch weiter reduziert werden. KI-basierte Kameras können erkennen, ob eine Pflanze ein Unkraut oder eine Nutzpflanze ist. Diese Informationen werden an das System weitergeleitet, und es wird selektiv gedüngt, um das Wachstum der Pflanze zu fördern, oder es werden Herbizide eingesetzt, um es zu stoppen. Studien zufolge sind durch einen solchen gezielten Einsatz von Rohstoffen Einsparungen von 60 Prozent möglich.

Generell sind die Möglichkeiten, die die künstliche Intelligenz bietet, unendlich. Der technologische Fortschritt wird in den kommenden Jahren eine Reihe von Innovationen im Bereich der Landwirtschaft hervorbringen – vor allem, wenn man bedenkt, was heute bereits möglich ist.