Lexikon des Agrarraums

Kurt G. Baldenhofer

Zuckerrohrplantage in Australien

Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft (KI)

Landwirtschaft 4.0, Precision Farming, Smart Agriculture, Smart Farming und E-Farming sind Begriffe, die die Implementierung von Digitalisierung in landwirtschaftlichen Produktionsprozessen beschreiben. Bei vielen Prozessen handelt es sich um Ansätze von Künstliche Intelligenz (KI)

Durch den Einsatz von Technologien, die auf Künstliche Intelligenz (KI) basieren, kann ein Beitrag zu Nachhaltigkeit, Ressourceneffizienz, zum Tierwohl, zur Wettbewerbsfähigkeit und Nahrungsmittelsicherheit sowie zur Transparenz der Produktion in der Land- und Ernährungswirtschaft geleistet werden.

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.

Damit ist KI auch in der Landwirtschaft von großem Nutzen. Denn in der Tierhaltung sowie im Acker- und Obst(an)bau müssen Landwirte auf Basis vorliegender Daten ständig Entscheidungen fällen, die den Ertrag ihrer Kulturen oder die Gesundheit ihrer Tierbestände 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.

Anwendung der KI in der Landwirtschaft in Kürze

Die gängigsten Aufgaben sind eine Einteilung von Informationen oder auch eine Zuordnung von Informationen in eine Gruppe von ähnlichen Eigenschaften. Unterschiedliche Algorithmen können dann zur Lösung der Aufgabe herangezogen werden. Neben dem Maschinellen Lernen sind Natürliche Sprachverarbeitung wie Sprachassistent, Computer Vision, zum Beispiel Bilderkennungs-Apps, Expertensysteme wie Vorhersagemodelle und Robotics, zum Beispiel autonome Fahrzeuge, Anwendungsbereiche der KI.

Themenbereiche der künstlichen Intelligenz und Beispiele der Anwendung in der Landwirtschaft

Themenbereiche der künstlichen Intelligenz und Beispiele der Anwendung in der Landwirtschaft und landwirtschaftlichen Forschung. Die Grundlage der Systemlösungen bilden oft Methoden und Techniken des Maschinellen Lernens.

Quelle: BLE

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