Lexikon des Agrarraums

Maschinelles Lernen

Engl. machine learning; Teil der Begriffswelt der künstlichen Intelligenz (-KI oder Artifical Intelligence – AI). Ein künstliches System lernt dabei aus gesammelten Daten, Beispielen etc. Durch die Vernetzung stehen die Daten dann für die Datenanalyse bereit.

Mit der Vernetzung der Daten eines Betriebes über mehrere Jahre können Algorithmen des Maschinellen Lernens so trainiert werden, dass damit die Erfolgsfaktoren des Betriebes erkennbar werden und so dem Landwirt helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen und Prognosemodelle zu entwickeln, die dem Tierwohl, der Forschung und dem betriebsindividuellen Management zugutekommen.

Maschinelles Lernen wird bereits in allen Teilen der landwirtschaftlichen Wertschöpfungskette eingesetzt. Beispielsweise können im Kontext der flächenspezifischen Bewirtschaftung Erträge oder Veränderungen im Nährstoff- oder Wassergehalt des Bodens oder im Schädlingsbefall antizipiert und adäquate Maßnahmen vorgeschlagen beziehungsweise im Fall von M2M-Interaktionen auch direkt umgesetzt werden.

Des Weiteren können die Algorithmen auch eingesetzt werden, um z.B. Pflanzenkrankheiten, Unkraut oder Schädlinge zu erkennen und so die Landwirtschaft effizienter machen.

Als Beispiel sei ein Projekt eines australischen Professors genannt, bei dem ein Roboter auf Rädern mit einer Kamera automatisch Salatköpfe überprüft und Schätzungen über den aktuellen Ernteertrag und Pflanzenkrankheiten ausgibt. Der Roboter kann ebenfalls dazu verwendet werden, die Menge an Düngemitteln zu reduzieren, indem er diese nur an notwendigen Stellen hinzugibt, anstatt sie auf dem gesamten Feld zu verteilen. Somit kann die Freisetzung von Lachgas reduziert werden.

Auch im Kontext des Klimawandels besitzt Maschinelles Lernen im Agrarsektor großes Potential. Immerhin ist die Landwirtschaft für rund 14 Prozent der Treibhausgasemissionen verantwortlich.

Auch das logistische Management auf Betriebsebene ist ein wichtiges Einsatzgebiet von Algorithmen, etwa um Erntezeitpunkte, Transport oder Lagerung zu optimieren.