Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft

Künstliche Intelligenz (KI) spielt bereits eine entscheidende Rolle in der Landwirtschaft. Aber wie genau? Wie hilft KI dabei, bessere Entscheidungen zu treffen und mehr zu erreichen?

Verschleissüberwachung: Die KI bewertet den Zustand der Schare und stellt sie farblich auf dem Monitor dar. Bild: Lemken
Verschleissüberwachung: Die KI bewertet den Zustand der Schare und stellt sie farblich auf dem Monitor dar. Bild: Lemken

Künstliche Intelligenz (KI) ist im letzten Jahr durch Bekanntwerden von ChatGPT, einem Chatroboter, stark ins Rampenlicht gerückt. Bei vielen Anwendungen in der Landwirtschaft steckt bereits KI in der Software. Roboter werden trainiert, Unkraut zu jäten. Die Sensorkamera hilft, die Anzahl der Ferkel im Stall zu zählen. Autonome Traktoren übernehmen die Feldarbeit ohne menschlichen Fahrer, sogar rund um die Uhr. Drohnen überfliegen die Felder, identifizieren die Pflanzen aus 30 Metern Höhe und berechnen den zu erwartenden Ertrag.

Einige dieser Technologien befinden sich noch in der Entwicklung, während andere bereits erfolgreich in der Praxis eingesetzt werden. Die Verbreitung von «lernenden Digitaltechniken», also KI, schreitet unaufhaltsam voran, auch in der Landwirtschaft

Für manche mag das Kürzel KI bedrohlich klingen – ein weiterer Schritt hin zur Überwachung, zur Fälschung von Texten und Bildern. Für andere jedoch öffnet KI Türen zu einer verbesserten Welt. Bauern kennen vielfach die Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung. Verschiedene Umfragen zeigen, dass sie einerseits Produktivitätssteigerungen und Arbeitserleichterungen durch KI erwarten. Gleichzeitig stehen sie jedoch vor Hindernissen wie hohen Anschaffungskosten, Schwierigkeiten bei der Amortisation und der Integration verschiedener Programme und Schnittstellen.

Was ist künstliche Intelligenz?

Es handelt sich um die Entwicklung von Maschinen und Computern, die menschenähnlich denken und Aufgaben erledigen können. Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der KI, ermöglicht es Software, aus Daten eigenständig Zusammenhänge und Muster zu erkennen. Deep Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der künstliche neuronale Netze ähnlich wie das menschliche Gehirn funktionieren, um aus grossen Datenmengen zu lernen.

Grenzen künstlicher Intelligenz

Trotz der Fortschritte stossen wir an Grenzen. Nicht alle Landwirte können oder wollen digitale Systeme nutzen. Probleme entstehen, wenn es an Schnittstellen zwischen verschiedenen Systemen und Herstellern mangelt, was den Datenaustausch und somit die Effizienz der Systeme beeinträchtigt. Diese Probleme werden erst gelöst werden, wenn der Datenaustausch einen klaren wirtschaftlichen Nutzen bringt.

KI in der Landwirtschaft

Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft hilft vor allem dabei, Informationen zu sammeln, bei Aufgaben und Entscheidungen zu unterstützen und Arbeiten zu automatisieren. Neue Anwendungen werden möglich, da Arbeiten übernommen werden, die sonst ein Mensch machen muss, und die KI diese Tätigkeiten 24/7 zu 0 Franken Grenzkosten ausführt.

Einsatz von KI

Im Folgenden werden einige Beispiele für den Einsatz und die Erprobung von KI beschrieben:

– Für das Monitoring von Maschinen zum Beispiel zur Verschleissüberwachung von Bodenbearbeitungsgeräten.

– Feldgrenzen können automatisch erkannt werden.

– Die Umrandung des Häckseltransportwagens beim Häckseln und damit die Position kann mit KI erkannt werden.

– KI-gesteuerte Systeme können mithilfe von Bilderkennung Unkraut von Nutzpflanzen unterscheiden. Diese Systeme ermöglichen es, Unkräuter gezielt zu bekämpfen, entweder durch präzises Sprühen von Herbiziden oder durch den Einsatz von Robotern, die das Unkraut auch mechanisch entfernen können. Auch hier gibt es Anwendungen von Smartphone-Apps.

– Warnung bei Schwanzbeissen bei Schweinen. Dabei werden Position und Bewegung der Tiere sowie deren Posen und Schwanzhaltung klassifiziert.

– Früherkennung von Mastitis bei Kühen bereits in der Entstehungsphase aus der Datenanalyse eines Pansenbolus.

Kameras im Stall übermitteln Echtzeitdaten an die KI, die zunächst lernt und dann die Kuh und ihr Verhalten erkennt. Bild: HBLFA Raumberg-Gumpenstein
Kameras im Stall übermitteln Echtzeitdaten an die KI, die zunächst lernt und dann die Kuh und ihr Verhalten erkennt. Bild: HBLFA Raumberg-Gumpenstein

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