Die moderne Landwirtschaft hat mit einem komplexen Zusammenspiel von ökologischen, technischen und sozialen Herausforderungen zu kämpfen. Sie alle erfordern eine einheitliche und schnelle Reaktion, um widerstandsfähige Systeme zur Lebensmittelproduktion sicherzustellen. Mit der zunehmenden Weltbevölkerung steigt auch die Nachfrage nach Lebensmitteln, was einen enormen Druck auf Landwirtschaftsbetriebe ausübt, mit immer knapperen Ressourcen mehr zu produzieren. Ein großes Problem ist der Verlust von Ackerland durch Urbanisierung und Industrialisierung. Zudem nutzen viele Landwirtschaftsbetriebe veraltete Technologien und verfügen nicht über die modernen Hilfsmittel, die für die Steigerung von Produktivität und Nachhaltigkeit erforderlich sind.
Noch verschärft werden diese Probleme durch soziale Herausforderungen. Das zunehmende Alter der Landwirte, insbesondere in ländlichen Gebieten, bedroht die Zukunft der Landwirtschaft, da jüngere Generationen immer weniger dazu bereit sind, in der Landwirtschaft zu arbeiten. Kleinbauern und Landwirte in Entwicklungsländern haben es noch schwerer, da sie nur begrenzt Zugang zu den Ressourcen und Technologien haben, die für mehr Effizienz erforderlich sind.
Umweltprobleme wie extreme Bodendegradation, steigende Temperaturen, sich verändernde Niederschlagsmuster und häufigere Extremwetterereignisse stören die landwirtschaftlichen Zyklen und verringern die Ernteerträge. Die Bodendegradation, die durch Überbewirtschaftung, Entwaldung und nicht nachhaltige Praktiken verursacht wird, schadet der Bodenfruchtbarkeit. Außerdem schwächt der Verlust der Artenvielfalt die Widerstandsfähigkeit des Ökosystems, sodass landwirtschaftliche Betriebe mit mehr Schädlingen und Krankheiten konfrontiert sind. Die Auswirkungen von Naturkatastrophen und von Menschen verursachten Katastrophen verschärfen diese Herausforderungen noch weiter. Überschwemmungen, Dürren, Waldbrände und Stürme können Ernten, Böden und Infrastrukturen zerstören und zu erheblichen wirtschaftlichen Verlusten und Nahrungsmittelunsicherheit führen.
Angesichts dieser Herausforderungen ist die Einführung nachhaltiger und intelligenter Maßnahmen unerlässlich. Durch den Einsatz von Technologien wie KI und drahtloser Konnektivität können wir die Ressourceneffizienz steigern, die Ernteerträge verbessern und zum Umweltschutz beitragen. Nachhaltigkeit ist für die moderne Landwirtschaft unerlässlich, um diese ökologischen, technischen und sozialen Herausforderungen zu bewältigen.
Nutzen von KI für die prädiktive Analytik
KI verändert die Landwirtschaft extrem und rationalisiert Betriebsabläufe durch ausgeklügelte Cloud-basierte Plattformen, fortschrittliche Analysen und Systeme zur Entscheidungsunterstützung. Sie ermöglicht außerdem eine komplexere und gezieltere Steuerung an der Edge. KI erleichtert die Verarbeitung und Analyse von Daten unzähliger Sensoren in landwirtschaftlichen Betrieben, die alle in der Cloud zentralisiert sind. Diese Integration bietet einen detaillierten Echtzeitüberblick über die landwirtschaftlichen Bedingungen und kombiniert Wetter-, Boden- und Erntedaten, um Landwirten umsetzbare Erkenntnisse für die sofortige Anwendung zu liefern.
Der Nutzen von KI erstreckt sich auch auf die prädiktive Analytik, ein wesentlicher Bestandteil der Entscheidungsfindung in der modernen Landwirtschaft. Durch die Nutzung von Machine-Learning (ML)-Algorithmen analysieren KI-Systeme Datentrends, um potenzielle Herausforderungen und Chancen innerhalb des landwirtschaftlichen Zyklus vorherzusagen, wie zum Beispiel Schädlingsbefall, Krankheitsausbrüche und günstigste Zeiten für Aussaat und Ernte. Diese prädiktiven Erkenntnisse ermöglichen es den Landwirten, ihre Bewässerungs-, Düngungs- und Schädlingsbekämpfungsstrategien vorbeugend anzupassen und so sowohl den Ertrag als auch die Ressourceneffizienz zu verbessern.
KI hat einen bedeutenden Einfluss auf die Landwirtschaft, indem sie hochgradig angepasste Entscheidungshilfen bereitstellt, die Landwirte effektiv anleiten können, wie sie ein bestimmtes Feld bewirtschaften sollen, anstatt sich auf allgemeinere bewährte Verfahren zu verlassen. Diese KI-gesteuerten Systeme führen Daten aus verschiedenen Quellen zusammen, darunter Wetterdaten, Bodenbedingungen und Marktdynamiken, um gezielte Empfehlungen zu geben. Plattformen wie Climate FieldView nutzen KI, um maßgeschneiderte Einblicke und Empfehlungen auf Feldebene für das Pflanzen, Spritzen und Ernten zu bieten und so die Effizienz der landwirtschaftlichen Betriebe enorm zu steigern.
Der Einfluss von KI erstreckt sich auch auf den Umweltschutz und die Landbewirtschaftung. Durch ausgeklügelte Modellierungstechniken hilft KI bei der Identifizierung und Umsetzung bewährter Verfahren für die Renaturierung und nachhaltige Bewirtschaftung von Land. Tools wie die LandPKS-App nutzen KI, um GPS-Daten, Benutzereingaben und umfangreiche globale Datenbanken zu kombinieren und so wichtige Informationen über Boden- und Klimabedingungen bereitzustellen. Dies unterstützt nicht nur nachhaltige landwirtschaftliche Praktiken, sondern auch fundierte Entscheidungen für Landbesitzer und Umweltschützer, die sich auf die Flächenschonung konzentrieren. Darüber hinaus spielt KI neben ML eine entscheidende Rolle in der Präzisionslandwirtschaft, insbesondere bei der variablen Ausbringung von Ressourcen. Durch die Anpassung der Bewässerung, Düngemitteln und Pestiziden an die spezifischen Bedürfnisse jedes Feldes minimieren KI-gesteuerte Verfahren den Abfall und Umweltauswirkungen, erhöhen die Effizienz und reduzieren den Ressourcenverbrauch.
Im Wesentlichen ist die Integration von KI in die intelligente Landwirtschaft transformativ und verbessert die Effizienz, Nachhaltigkeit und den strategischen Einsatz von Daten für fundierte Entscheidungen. Durch ihre verschiedenen Einsatzmöglichkeiten verbessert KI nicht nur das Agrarmanagement und die Erträge, sondern unterstützt auch die Gesundheit des Planeten und veranschaulicht den tiefgreifenden Einfluss der Technologie auf die Zukunft der Landwirtschaft.
Sensoren und verwertbare Daten
Zur Verbesserung der Landwirtschaft stützt sich KI auf eine Vielzahl von Sensortechnologien für die wichtigen Daten, die zur Erzielung umsetzbarer Ergebnisse verwendet werden. Unterstützt werden KI- und ML-Anwendungen durch eine Vielzahl lokalisierter Sensoren, die bei der kontinuierlichen Erfassung von Umweltdaten helfen und die Bewässerung und Ressourcenbereitstellung optimieren.
Zur Bestimmung des Bodenzustands kann eine Vielzahl von elektrochemischen und Temperatursensoren eingesetzt werden. Intelligente Bodensensoren wie der MODBUS-RTU RS485 von Seeed Studio bieten eine kombinierte Sensorik und liefern genaue Angaben zu Bodentemperatur, Feuchtigkeitslevel und Zusammensetzung. Diese Geräte können auf Feldern und in Gewächshäusern eingesetzt werden, um die Boden- und Pflanzengesundheit kontinuierlich zu überwachen. In Kombination mit KI-Technologie ermöglichen sie die Umsetzung spezifischer Maßnahmen zur Verbesserung des Pflanzenwohls und zur Minimierung des Ressourcenverbrauchs.
Zusätzlich zu kombinierten Lösungen werden häufig einzelne Sensortypen eingesetzt, um präzises Feedback zu liefern oder Automatisierungen zu ermöglichen, wie zum Beispiel das automatische Öffnen von Fenstern in Gewächshäusern oder die intelligente Bewässerung. Amphenol Advanced Sensors produziert eine Reihe von Sensoren, die die Anforderungen der neuesten landwirtschaftlichen Anwendungen erfüllen. Eines dieser Produkte ist der Sensor Thermometrics T9501 mit wasserdichter IP67-Schutzart, der es Landwirten ermöglicht, sowohl die Luft- als auch die Bodenbedingungen genau zu überwachen. Um die nahtlose Integration dieser Technologien zu unterstützen, gewährleisten die FlexPIFA 6E-Antennen eine zuverlässige Datenübertragung zwischen Sensoren und KI-Plattformen. Diese Antennen sind für raue Bedingungen ausgelegt und ermöglichen eine stabile Kommunikation, die eine kontinuierliche Datenübertragung an KI-Plattformen für eine zeitnahe und genaue Entscheidungsfindung sicherstellt.
Stationäre Sensoren sind nicht die einzige Methode zur Erfassung landwirtschaftlicher Daten. Drohnen und Roboter steigern die Effizienz und Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft erheblich. Ausgestattet mit fortschrittlichen Kameras und Sensoren überwachen Drohnen die Gesundheit der Pflanzen, identifizieren Krankheiten und Schädlinge und bewerten Wachstumsmuster über große Flächen, wo punktuelle Sensoren wirtschaftlich nicht rentabel sind. Drohnen wie die DJI Agras ermöglichen auch die gezielte Ausbringung von Düngemitteln und Pestiziden.
Ähnlich wie Drohnen revolutionieren autonome Roboter die Landwirtschaft, indem sie Aufgaben wie das Aussäen, Unkrautjäten und Ernten übernehmen. Diese Innovationen automatisieren arbeitsintensive Prozesse und verbessern die Genauigkeit und Effizienz beim Anbau von Nutzpflanzen. Dieser technologische Wandel hat nicht nur die viele Handarbeit verringert, sondern auch einen nachhaltigeren Ansatz in der Landwirtschaft gefördert, indem er den Abfall und den Einsatz von Chemikalien minimiert.
Technologien in der Praxis einsetzen
Die Landwirtschaft erlebt durch die Integration modernster Technologien einen Wandel, der sowohl zu verbesserten traditionellen Maschinen als auch zur Entwicklung neuartiger Lösungen führt, die Innovationen wie Edge-KI, IoT-Sensornetzwerke und ML-Algorithmen nutzen.
Edge Impulse: Mit einem hardwareunabhängigen Ansatz ist Edge Impulse eine Plattform, die die Entwicklung und Bereitstellung von leistungsstarken KI-Modellen an der Edge ermöglicht. Ein Beispiel für den Einsatz ihrer Technologie war die Bekämpfung von Überbewässerung durch den Einsatz einer ML-basierten Lösung. Mithilfe des Edge-Control-Board von Arduino mit Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren wird Telemetrie erfasst, verarbeitet und analysiert, um den Wasserverbrauch zu optimieren. Das Projekt stützte sich auf lokale Datenspeicherung und dezentralen Betrieb, wodurch eine hohe Genauigkeit bei der Bestimmung des Bewässerungsbedarfs und eine höhere Ressourceneffizienz erreicht wurden. Dies verdeutlichte die Realisierbarkeit der Lösung von Edge Impulse in der Landwirtschaft.
Geodaten und KI-Analysen: Geodaten und KI-Analysen haben die Bodengesundheit und die Ernteerträge erheblich verbessert. Satellitenbilder und Drohnen sammeln hochauflösende Bilder, die von KI-Algorithmen analysiert werden, um detaillierte Karten der Bodenfeuchtigkeit, des Nährstoffgehalts und der Pflanzengesundheit zu erstellen. Landwirte nutzen diese Karten, um Ressourcen präzise einzusetzen, Verschwendung zu reduzieren und die Produktivität zu steigern. Erste Anzeichen deuten darauf hin, dass zwischen 20 und 40 Prozent weniger Wasser und Dünger benötigt werden.
Microsoft FarmBeats: Microsoft FarmBeats integriert IoT-Sensoren mit KI, um Boden- und Wetterbedingungen zu überwachen. Sensoren sammeln Daten zu Bodenfeuchtigkeit, Temperatur, pH-Werten und Wetter und übertragen sie an eine cloudbasierte KI-Plattform, um in Echtzeit Informationen und Empfehlungen zu erhalten. Die KI sagt die optimalen Zeiten für Bewässerung, Bepflanzung und Ernte voraus und hilft den Landwirten, den Wasserverbrauch zu optimieren, die Gesundheit der Pflanzen zu verbessern und die Produktivität zu steigern.
Partnerschaft der University of Illinois und John Deere: Die University of Illinois und John Deere entwickeln fortschrittliche landwirtschaftliche Geräte mit KI und ML. Sie haben autonome Traktoren und Erntemaschinen mit KI-gesteuerten Sensoren und Kameras entwickelt. Diese Maschinen führen Aufgaben wie Pflügen, Pflanzen und Ernten mit hoher Präzision aus und passen die Abläufe auf der Grundlage von Echtzeitdaten an. Das verbessert die Ressourceneffizienz und senkt die Arbeitskosten, was wiederum die betriebliche Effizienz und die Ernteerträge erhöht.
Fazit
KI revolutioniert die Landwirtschaft, indem sie die ökologischen, technischen und sozialen Herausforderungen der Branche angeht. Mithilfe von cloudbasierten Plattformen, KI-gestützten Analysen und fortschrittlichen Sensoren können Landwirte ihre Betriebsabläufe optimieren und für mehr Nachhaltigkeit sorgen. Dabei spielen Ingenieure eine wichtige Rolle, denn sie helfen bei der Entwicklung und Umsetzung dieser innovativen KI-Lösungen, die die Zukunft der intelligenten Landwirtschaft vorantreiben und Nahrungsmittel für kommende Generationen sichern. Da sich die Landwirtschaft ständig weiterentwickelt, wird die Integration von KI und anderen fortschrittlichen Technologien unerlässlich sein, um die komplexen Herausforderungen zu bewältigen, mit denen die moderne Landwirtschaft konfrontiert ist.
