Neben der Auftragsvergabe wird SPRIND das Polybot-Team durch intensive Betreuung, strategische Entwicklungsberatung und Zugang zu Investoren unterstützen. Das Team wird seine Geschäftsidee im April 2025 auf der Venture SPRIND-Veranstaltung in Berlin mehr als 300 potenziellen Investoren vorstellen.
"Dieser Vertrag unterstreicht, dass Polybot eine konkrete Lösung für einen zukunftsfähigen, nachhaltigen Gartenbau ist", sagt Projektleiter Wieland Brendel vom Max-Planck-Institut for Intelligent Systems und dem ELLIS-Institut in Tübingen.
Die enge Zusammenarbeit mit SPRIND ist ein wichtiger Erfolg für das KI-Ökosystem in Tübingen. Polybot ist ein Beispiel dafür, wie das Tübinger KI-Zentrum Forschung mit realen Anwendungen verbindet. "Diese erste externe Validierung ist eine große Motivation für unser Team", sagt Martin Kiefel, technischer Leiter des Projekts. "Mit dieser Unterstützung können wir unsere Lernalgorithmen nun auf die anspruchsvollsten Aufgaben im Gartenbau, wie die Gemüseernte, trainieren und sie direkt mit den Produzenten testen."
Bernhard Schölkopf, wissenschaftlicher Direktor des ELLIS-Instituts und Direktor am Max-Planck-Institut for Intelligent Systems, fügt hinzu: "Exzellente Forschung entfaltet ihre volle Kraft, wenn sie nicht nur Wissen schafft, sondern auch dazu beiträgt, die Herausforderungen unserer Zeit zu lösen."
Nachhaltigerer Anbau
Polybot ist eine vollständig autonome Lösung für den Anbau von Nutzpflanzen unter Verwendung fortschrittlicher KI-Technologie. Der Roboter ist so konzipiert, dass er eine Vielzahl von Tätigkeiten automatisiert, wie beispielsweise Unkraut jäten, Tomaten oder Gurken ernten und beschneiden. Durch die Integration von Computer Vision und Robotik trägt Polybot dazu bei, den Bedarf an chemischen Herbiziden zu reduzieren und einen nachhaltigen, kleinräumigen Anbau zu fördern.
Durch die Automatisierung manueller Aufgaben können Erzeuger Arbeitskräfte effizienter einsetzen und im Laufe der Zeit möglicherweise ihre Erträge steigern. Das Herzstück des Systems ist ein autonomer Roboter, der mit einem präzisen Manipulator ausgestattet ist und komplexe Aufgaben wie die Tomatenernte ausführen kann. Das Betriebssystem basiert auf einer innovativen maschinellen Lernpipeline, die es dem Roboter ermöglicht, durch Vorführungen der Erzeuger schnell neue Aufgaben zu erlernen, wodurch zeitaufwendige Programmierarbeiten entfallen.
Innovation im Gartenbau
Im Rahmen des aktuellen Validierungsprojekts wird die praktische Anwendbarkeit von Polybot bei der Ernte empfindlicher Gemüsesorten untersucht – eine Aufgabe, die hohe Präzision und fortschrittliche 3D-Wahrnehmung erfordert. Dies macht es zu einer anspruchsvollen, aber geeigneten Testumgebung, um zu zeigen, dass der Roboter Aufgaben automatisieren kann, die traditionell als wirtschaftlich nicht durchführbar galten.
Neben technischen Tests konzentriert sich das Projekt auch auf die Vorteile für die Produzenten. Derzeit erfolgt die Gemüseernte fast ausschließlich von Hand, wobei der Mangel an Arbeitskräften eine ständige Herausforderung darstellt. In Zusammenarbeit mit den Erzeugern sollen im Rahmen des Projekts die Anforderungen an ein marktreifes Produkt mit praktischem Nutzen definiert werden.
"Das Polybot-Projekt nutzt die jüngsten Durchbrüche im Bereich des maschinellen Lernens, um Polykultur wirtschaftlich rentabel zu machen. Ich freue mich, dass wir im Tübingen AI Center solche Ideen zum Leben erwecken können, Ideen, die gesellschaftlich wertvoll sind und nur dank Spitzenforschung möglich werden", sagt Matthias Bethge, Direktor des Tübingen AI Center.
Weitere Informationen:
Linda Behringer
Max Planck Institute for Intelligent Systems
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