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Smart Farming

KI-Technologien für die nachhaltige Landwirtschaft

Veränderte Klimabedingungen, der Mangel an Fachkräften, der Einsatz von Pestiziden – zahlreiche Faktoren beeinflussen die Qualität und die Abläufe von landwirtschaftlichen Prozessen. Diese mithilfe von Cloud- und KI-Technologien effizienter und nachhaltiger zu gestalten, ist das Ziel von Forschenden am Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut, HHI. Gemeinsam mit Partnern etablieren sie im Projekt NaLamKI eine Software-as-a-Service-Plattform, auf der Geräte- und Maschinendaten als Datengrundlage für Prognosen und Entscheidungshilfen gesammelt werden, meldet das Fraunhofer-Institut.


Automatisierte Datenerhebung auf einer Apfelplantage in der Pfalz. Foto: © Robot Makers GmbH 

Die Landwirtschaft steht vor großen Herausforderungen: Die weitreichenden Folgen des Klimawandels bekommen die deutschen Bauern schon heute zu spüren und müssen sich in Zukunft verstärkt darauf einstellen. Steigende Temperaturen und veränderte Niederschläge betreffen alle landwirtschaftlichen Größen: Das reicht vom Nutzpflanzenwachstum über die Fruchtfolgen bis hin zur Bodenbearbeitung. Dezentralisierte KI in der Cloud sowie zentrale KI auf den Landwirtschaftsbetrieben kann dazu beitragen, die Anpassung an veränderte Rahmenbedingungen effizienter zu gestalten, in allen Bereichen der Landwirtschaft zu beschleunigen und somit das Gesamtökosystem agiler und zukunftssicher zu machen.


Drohnen-basierte Detektion von Pilzinfektionen. © Fraunhofer HHI 

Hier setzt das Projekt NaLamKI (siehe Kasten) an. Im Fokus der Aktivitäten steht der Aufbau einer cloudbasierten Software-as-a-Service Plattform (SaaS) mit offenen Schnittstellen für Anbieter aus der Landwirtschaft, der Industrie, sowie für Serviceanbieter von Spezialanwendungen im Pflanzenbau. Durch Aggregierung von Sensor- und Maschinendaten, die mithilfe von Satelliten und Drohnen, Bodensensorik, Robotik, manueller Datenerhebung und Bestandsdaten gewonnen werden, entsteht ein Datenpool, aus dem landwirtschaftliche Prozesse durch moderne KI-Methoden nachhaltiger optimiert werden können. Auf der Plattform bereitgestellte KI-Anwendungen unter-stützen Landwirte bei der Analyse von Pflanzen- und Bodenzuständen großer Landflächen und helfen, Nährstoff- und Pflanzenschutzprozesse wie Bewässerung, Düngung und Schädlingsbekämpfung umzustellen und somit ausreichend Ernteerträge in Qualität und Menge zu sichern, Emissionen zu reduzieren und die Artenvielfalt zu erhalten. Durch gezieltes Ausbringen von Pflanzenschutzmitteln etwa werden Ernteerträge erhöht, Kosten gespart, Ressourcen geschont und aktiver Umweltschutz betrieben.

Landwirte interagieren mit KI
»Neben dem Klimawandel wirkt sich auch der Mangel an Fachkräften auf die Qualität und die Abläufe von landwirtschaftlichen Prozessen aus. Die Über-prüfung von Pflanzenzuständen kann deshalb oft nur sehr punktuell vorgenommen werden. Die Erkennung und präzise Bestimmung etwa von Bodenwasserzuständen oder Schädlingsbefall sind auf großen landwirtschaftlichen Flächen derzeit nicht möglich«, sagt Dr. Sebastian Bosse, Gruppenleiter Interaktive & Kognitive Systeme am Fraunhofer HHI. Um dem zu begegnen, entwickelt das Institut im Projekt KI-Verfahren zur Analyse von Fernerkundungsdaten zur Modellierung landwirtschaftlicher Prozesse und zur 5G-Vernetzung auf Ackerflächen. »Wir kümmern uns unter anderem um die Bildauswertung von Drohnen-, Satelliten- und Roboterkameradaten und um die Plausibilisierung der Ergebnisse für die Landwirte«, sagt der Ingenieur. Durch die Fusion aller Daten erhalten sie bisher kaum verfügbare Erkenntnisse zur Beschaffenheit von Anbauflächen.

Lesen Sie hier die gesamte Pressemitteilung nach.

Weitere Informationen:
Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik
Heinrich-Hertz-Institut
Einsteinufer 37
10587 Berlin
Tel. +49 30 31002-0
Fax +49 30 31002-213
Hansastraße 27 c
80686 München
Tel. +49 89 1205-0
Fax +49 89 1205-7531
www.fraunhofer.de 

Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut, HHI (hhi.fraunhofer.de) 

Weitere Informationen zum Projekt NaLamKI  


Erscheinungsdatum:



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