Wie KI die Landwirtschaft gestaltet
Campus, Digitalisierung, Veranstaltung |
Senthold Asseng, wissenschaftlicher Direktor des HEF, und Claudia Luksch, Geschäftsführerin des HEF, leiten gemeinsam mit der Moderatorin des Tages, Petra Bindl, in die Veranstaltung ein.
Prof. Dr. Patrick van der Smagt von Foundation Future Industries gibt einen Überblick über KI, die Weiterentwicklung und Anwendung.
Mit jedem und jeder Vortragenden diskutierte das Publikum zu den Vortragsthemen. Petra Bindl leitet durch die Diskussion mit Prof. Dr. Martin Atzmüller (Deutsches Forschungszentrum für KI, DFKI), Prof. Dr. Patrick Glauner (TH Deggendorf) und Malte von Bloh (TUM).
Wir danken allen Vortragenden des Tages für ihre Impulse und Inhalte.
Prof. Dr. Senthold Asseng, Petra Bindl, Stefan HEy, Claudia Luksch, Prof. Dr. MArtin Atzmüller, Dr. habil. Manuela Zude-Sasse, Prof. Dr. Patrick Glauner, Prof. Dr. Jana Zinkernagel, Malte von Bloh, Prof. Dr. Jürgen Gall und PRof. Dr. Florian Haselbeck.
Wo steht KI in der Landwirtschaft?
Ertragsoptimierung, Reifegrad-Monitoring, Pflanzenbau, Unkrauterkennung – KI ist in der Landwirtschaft angekommen. Das Potenzial der KI liegt vor allem in der Möglichkeit, viele verschiedene Daten gleichzeitig zu verarbeiten und zu nutzen.
Unkrauterkennung
Mit Robotern Unkraut monitoren und Nährstoffmängel erkennen – Prof. Dr. Jürgen Gall von der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn stellt den Exzellenzcluster PhenoRob2 vor. Hier werden Roboter mit KI-gestützter Software eingesetzt, die den Pflanzenbau auf gleich zwei Weisen unterstützen kann. Einerseits erkennt die Software Unkraut und kann es gezielt per Laser entfernen, andererseits erkennt sie Pilzerkrankungen der Pflanzen und kann anschließend das passende Fungizid in angemessener Menge applizieren.
Auch Prof. Dr. Florian Haselbeck von der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT) präsentiert ein Forschungsprojekt zu KI-basierten Systemen zur Unkrauterkennung, EWIS (Evaluierung und Weiterentwicklung moderner Verfahren der künstlichen Intelligenz zur automatischen Erkennung von Unkraut in Sorghum mit Hilfe von Drohnen). Hier werden Drohnen mit Deep-Learning basierter Software ausgestattet, die Beikraut von Sorghum unterscheiden kann. Dafür werden die Systeme wird erstellten Aufnahmen trainiert und können anschließend beim Überflug die verschiedenen Pflanzenarten automatisch auf Bildern markieren.
Entscheidungsstützende Systeme
Prof. Dr. Jana Zinkernagel von der Hochschule Geisenheim umreißt die diversen täglichen Herausforderungen im Gemüsebau: „Allein für das Bewässerungsmanagement muss der Landwirt hier unzählige Parameter beachten: die Witterung, das Entwicklungsstadium und die Wurzeltiefe der Pflanzen, die Bodenparameter, der Umfang des Sensornetzwerks, die Dokumentation – und all das am besten so, dass die räumliche Heterogenität beachtet wird.“ An Letzterem würden traditionelle Methoden häufig scheitern. KI könne jedoch den Schritt zur teilflächenspezifischen Bewässerung erleichtern.
Malte von Bloh stellt ein Projekt der TUM, HSWT und weiterer Projektpartner vor: Smartfield. Die Anwendung unterstützt die Entscheidungsfindung im Pflanzenbau. Er zeigt Ergebnisse von Versuchen in denen das Team den Winterweizen-Anbau von Landwirten und Pflanzenbauberatern mit dem Programm basierend auf KI vergleicht. Das Ergebnis: zwar hatten die Felder unter der Betreuung von Menschen höhere Erträge, die Kornqualität war jedoch im KI-basierten System erhöht.
… in der Zukunft?
Daten, Daten, Daten
Die Vortragenden an diesem Tag sind sich einig: die Zukunft der KI in der Landwirtschaft ist abhängig von der Datensammlung und -analyse. Die aktuellen Daten stellen die Forschung und Anwendung vor große Herausforderungen. Sie seien meist zu unspezifisch für den Agrar-Bereich, zu teuer für individuelle Anwendungen zu erheben und häufig nicht verfügbar, dadurch sei die Datengrundlage zu klein. Lösungsansätze für diese Herausforderungen könnten z.B. die standardisierte Sensoreinrichtungen oder die Automatisierung von Datenerhebungen, die mit KI deutlich vereinfacht und beschleunigt werde, darstellen.
Auch bereits bestehende Plattformen könnten die Datenlücke füllen, sagt z.B. die Keynote-Speakerin Prof. Manuela Zude-Sasse vom Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie. Ein Beispiel sei FAIRagro, welches auch am HEF unterstützt wird.
Transparenz
Eine weitere Herausforderung für KI in der Landwirtschaft sei die Transparenz und Erklärbarkeit, das betonen Prof. Dr. Patrick Glauner von der TH Deggendorf und Prof. Dr. Martin Atzmüller vom deutschen Forschungszentrum für KI (DFKI). Nur so könne die KI vertrauenswürdig sein, um ihre Anwendung weiter zu fördern.
„Die Landwirtschaft steht vor vielfältigen Herausforderungen. Die KI kann uns helfen, diese zu meistern.“, so fasst Prof. Dr. Senthold Asseng, wissenschaftlicher Direktor des HEF, das Symposium zusammen. „Heute haben wir gesehen, wo sie schon heute genutzt wird, aber auch wo noch Arbeit getan werden muss, um sie effizient und sinnvoll einzusetzen“.
