Künstliche Intelligenz und Smart Farming Die Zukunft liegt im Data Driven Farming

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Data Analytics und Künstliche Intelligenz halten zunehmend Einzug in die Landwirtschaft, wie aktuelle Beispiele auf Landwirtschaftsmessen zeigen. Arbeiten auf dem Feld können weit gehend automatisiert werden, der Anbau bestimmter Obstsorten wird in speziellen Anlagen optimiert. „Erdbeer-Fabriken“ sind keine Zukunftsmusik mehr. Wir geben einen Überblick, was sich bei Smart Farming gegenwärtig tut.

Bereits 79 Prozent der landwirtschaftlichen Betriebe nutzen digitale Technologien oder Verfahren, allen voran GPS-gesteuerte Landmaschinen (58 Prozent), Agrar-Apps (39 Prozent) und Systeme zum Farm- oder Herdenmanagement (32 Prozent). Insgesamt sieht eine ebenso große Mehrheit (78 Prozent) der landwirtschaftlichen Betriebe die Digitalisierung als Chance für den eigenen Betrieb, so der Digitalverband Bitkom.

Da ist es nicht verwunderlich, dass Smart Farming ein zentrales Thema in der Grünen Branche und auf entsprechenden Messen ist, sei es auf der ExpoSE in Karlsruhe, der IPM in Essen oder der Grünen Woche in Berlin.

Dabei spielen zunehmend digitale Technologien aus den Bereichen KI (Künstliche Intelligenz) und IoT (Internet der Dinge) eine Rolle. Das Farming der (nahen) Zukunft ist nicht nur smart, sondern es ist ein Data Driven Farming. Bitkom nennt konkrete Anwendungsbeispiele: KI-basierte Anwendungen bringen Betriebsmittel präzise auf dem Feld aus, Sensoren monitoren den Gesundheitszustand von Tieren, und Lebensmittelketten werden durch Food Tech transparent und nachvollziehbar.

Data Driven Farming in der Praxis

Beispiele für eine smarte Landwirtschaft findet man schon heute auf den entsprechenden Fachmessen, darunter BeeHero, eine IoT-Sensortechnologie zur Erzeugung stärkerer, gesünderer Bienen-Kolonien und zur Verbesserung der Bestäubungsergebnisse. Hivesound dagegen ist ein KI-gestütztes Überwachungssystem für Bienenstöcke. Mikrofone werden im Inneren des Bienenstocks installiert und erfassen das Summen der Bienen. Die Analyse ihrer Schallfrequenzen sagt zum Beispiel: Werden sie bald schwärmen? Haben sie ihre Königin verloren?

Das DFKI (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz) zeigte auf der Grünen Woche seinen Erdbeerpflückroboter. Entwickelt wird das System im Projekt RoLand (Robotische Systeme in der Landwirtschaft), koordiniert vom Robotics Innovation Center (RIC) des DFKI Bremen. Landwirtschaftliche Betriebe beklagen einen Rückgang von Saisonarbeitskräften auf der einen sowie gestiegene Löhne auf der anderen Seite.

DFKI-Projektleiter Dipl.-Ing. Heiner Peters erklärte dazu: „Hier setzt unser Roboter an. Er soll die Helfenden bei der Ernte unterstützen und sie entlasten. Er kann bei Bedarf parallel arbeiten oder auch nachts eingesetzt werden.“ Das System ermöglicht eine kostengünstige Automatisierung in der Landwirtschaft. Auf größeren Feldern ist der Einsatz mehrerer Roboter denkbar. Die technischen Komponenten des Erdbeerpflückroboters sind eine mobile Plattform, ein Fruchterkennungssystem und ein Erntegreifer. Mithilfe Künstlicher Intelligenz erkennt der Roboter, welche Früchte reif genug sind, gepflückt zu werden. Potenziell lässt sich diese KI-Methodik auch auf andere Obstsorten übertragen.

Ein weiteres, spannendes Beispiel, das auf der ExpoSE in Karlsruhe vorgestellt wurde, ist vGreens. Dabei handelt es sich um einen kontrollierten Erdbeeranbau mithilfe einer modernen Softwarelösung, genauer um Indoor Vertical Farming mit einem KI-gesteuerten Anbaumodell, das das Pflanzenwachstum durch die Kontrolle aller Umweltparameter optimiert. Man kann es sich wie eine „Erdbeer-Fabrik“ vorstellen. Wasserverbrauch, Landnutzung und Düngemittel können reduziert und der Erdbeeranbau komplett ohne Pflanzenschutzmittel betrieben werden. Der datengetriebene Ansatz erlaubt es, die Qualität und Quantität der Erdbeeren nach Wunsch zu steuern.

KI und IoT in der Landwirtschaft

Laut einem neuen Forschungsbericht des IoT-Analystenunternehmens Berg Insight wird der globale Markt für „Präzisionslandwirtschaftslösungen“ voraussichtlich von 3,1 Milliarden Euro im Jahr 2022 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 11,4 Prozent auf etwa 5,2 Milliarden Euro im Jahr 2027 wachsen.

In der Präzisionslandwirtschaft werden eine Reihe von Technologien eingesetzt, die darauf abzielen, Veränderungen auf dem Feld zu bewältigen, um den Ertrag zu maximieren, die Produktivität zu steigern und den Verbrauch landwirtschaftlicher Betriebsmittel zu reduzieren.

Zu den führenden Anbietern von Präzisionslandwirtschaftslösungen gehört demnach der weltweit größte Hersteller landwirtschaftlicher Geräte Deere & Company, gefolgt von Trimble, Topcon Positioning Systems, Raven Industries und Hexagon. Hersteller wie BASF, Bayer, Corteva Agriscience und Syngenta sind vor allem durch Akquisitionen in den Markt eingestiegen und konzentrieren sich auf die Bereitstellung von Kartierungstools und Entscheidungsunterstützung zum Zweck der Optimierung und Ertragsmaximierung, so Berg Insight.

Der Übergang von der Automatisierung zur Autonomie ist der nächste Schritt in der Entwicklung der Agrarindustrie. „Obwohl die Autonomie auf Komponentenebene von mehreren Herstellern ausgenutzt wurde, sind autonome landwirtschaftliche Abläufe auf Geräteebene jetzt auf dem Vormarsch“, sagte Veronika Barta, IoT-Analystin bei Berg Insight. Heutzutage entwickeln Erstausrüster autonome Maschinen wie fahrerlose Traktoren und Saatpflanzroboter. Landwirtschaftliche Drohnen sind das fortschrittlichste Segment und führen mithilfe von Multispektralkameras, LiDAR-Sensoren und Routenalgorithmen autonome Operationen durch.

Beispiel: Kooperation von Bayer und Microsoft

Anfang 2023 hatte Bayer seine neuen cloudbasierten Unternehmenslösungen vorgestellt: Die „AgPowered Services“ unterstützen in Kombination mit dem Microsoft Azure Data Manager for Agriculture die Interoperabilität von Daten, verbessern die Transparenz entlang landwirtschaftlicher Wertschöpfungsketten und beschleunigen Innovationen in der Landwirtschaft und Lebensmittelindustrie, so Bayer. Mit den Cloud-Angeboten können Agrar- und Lebensmittelunternehmen auf eine Reihe vorgefertigter digitaler Funktionen zurückgreifen.

Auf der Agritechnica präsentierte Bayer zudem neue „Large Language Model (LLM)“-Funktionen mit einem Prototypen für einen digitalen Assistenten für die Landwirtschaft. Dieser basiert auf dem Azure Data Manager for Agriculture und soll Nutzern dabei helfen, durch das Stellen einfacher Fragen verwertbare Erkenntnisse aus ihren Betriebsdaten zu gewinnen. Beispielsweise könnten Landwirte oder Agronomen in einen Chat eingeben: „Auf welchen meiner Felder wurden 2023 Pflanzenschutzmittel während der Saison ausgebracht?“ oder „Auf welchen meiner Felder wurde kürzlich geerntet?“. Teams bei Bayer testen derzeit mehrere Szenarien, in denen LLM-Funktionen Mehrwert schaffen, indem sie durch einfache Sprache Zugang zu landwirtschaftlichen Daten ermöglichen.

„Landwirtschaftliche Daten sind prinzipiell nichts Neues, doch die Technologie hat sich enorm weiterentwickelt. Daher möchten wir Landwirte besser in die Lage versetzen, ihre Betriebsdaten zu sammeln, zu teilen und von ihnen zu profitieren“, sagte Jeremy Williams, Leiter Climate LLC & Digital Farming bei der Bayer-Division Crop Science. „Wir stellen der gesamten Branche eine zentrale Infrastruktur, Data-Connectors und gebrauchsfertige Funktionen zur Verfügung, die das Potenzial digitaler Lösungen in der Landwirtschaft noch besser ausschöpfen.“

„Microsoft Fabric unterstützt eine noch bessere Interoperabilität und die Möglichkeit, mit Daten aus verschiedenen Quellen eine einheitliche Datenbasis zu schaffen“, erklärte Satish Thomas, Corporate Vice President of Industry Clouds bei Microsoft. „Fabric bietet eine KI-gestützte Analyseplattform für landwirtschaftliche Anwendungen, die cloudbasierte Daten verarbeitet und die Auswertung für unsere Kunden beschleunigt.“

Man kann also gespannt sein, was sowohl die Start-ups als auch die Technologiekonzerne in naher Zukunft noch alles auf den Markt bringen, um Data Driven Farming und damit die smarte Landwirtschaft noch weiter voranzubringen.

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