Erfahren Sie Schritt für Schritt, wie KI Innovationen in der Landwirtschaft vorantreibt und es einfacher macht, Früchte anzubauen, zu ernten und vom Feld auf Ihren Tisch zu bringen.
Da die Weltbevölkerung bis 2050 voraussichtlich um 2 Milliarden Menschen wachsen wird, benötigen wir eine Steigerung der Nahrungsmittelproduktion um etwa 60 %, um Schritt zu halten. Künstliche Intelligenz (KI) hilft uns, diese Herausforderung zu meistern, indem sie Innovationen in der Landwirtschaft vorantreibt. KI-Innovationen können zur Überwachung von Vieh, zur Analyse des Pflanzenwachstums, zur Vorhersage des Wartungsbedarfs von landwirtschaftlichen Geräten und vielem mehr eingesetzt werden. Wenn wir an Landwirtschaft denken, stellen wir uns oft nur die Landwirtschaft im engeren Sinne vor. Es ist jedoch ein Überbegriff, der viele verschiedene Funktionen und Prozesse umfasst.
Um ein besseres Verständnis für die Auswirkungen von KI in der Landwirtschaft zu bekommen, betrachten wir ein konkretes Beispiel: den Lebenszyklus einer Frucht. Was passiert auf ihrem Weg vom Feld bis zu uns auf den Tisch?
In diesem Blog werden wir untersuchen, wie KI in jedem Schritt des Prozesses hilft, vom Pflanzen, Anbauen und Ernten bis hin zum Verarbeiten, Transportieren und Verkaufen von Früchten. Los geht's!
Der erste Schritt im Lebenszyklus von Obstkulturen ist die Auswahl der Samen und deren Aussaat. Ein Landwirt muss entscheiden, welche Frucht er für die Saison anbauen will. KI-Techniken wie maschinelles Lernen können verwendet werden, um große Datenmengen zu analysieren und Landwirten bei der Auswahl der besten Samen für ihre spezifischen Boden- und Klimabedingungen zu helfen. Durch die Auswertung historischer Wetterdaten, der Bodenzusammensetzung und der Daten zur Pflanzenleistung kann KI die optimalen Saatgutsorten empfehlen, die mit größter Wahrscheinlichkeit gut gedeihen. Der Einsatz von KI für die Saatgutauswahl ist ein aktuelles Forschungsgebiet mit großem Interesse und Potenzial.
Im Rahmen der CGIAR Inspire Challenge 2018 wurden beispielsweise 100.000 USD für ein Projekt vergeben, das maschinelles Lernen für eine intelligentere Saatgutauswahl einsetzt. Dieses Projekt wurde von Forschern des BioSense Institute und CIMMYT geleitet. Sie nutzten Daten über verschiedene neue Maissorten aus Hunderten von Bewertungsstandorten in Mexiko, um Modelle zu entwickeln, die die Saatgutleistung vorhersagen. Ein datengesteuerter Ansatz erhöht die Chancen auf eine erfolgreiche Ernte und verringert das Risiko von Missernten. Sobald der beste Saatguttyp ausgewählt ist, kann die Qualität des Saatguts mit Hilfe von Computer Vision überprüft werden.
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Mit Hilfe der Computer Vision können hochauflösende Bilder von Obstsamen analysiert werden, um Unvollkommenheiten, Krankheiten und genetische Merkmale detect , die für das menschliche Auge nicht sichtbar sind. Verschiedene Bildverarbeitungsaufgaben können zur Analyse dieser Bilder verwendet werden, um die Qualität der Samen zu sortieren, zu bewerten und zu beurteilen. Durch die Automatisierung dieser Aufgaben kann die künstliche Intelligenz dazu beitragen, dass nur hochwertiges Saatgut gepflanzt wird und die Landwirte bessere Ernteerträge erzielen können.
Zum Beispiel ist Seed X's GeNee™ Sorter ein KI-gestützter Saatgutsortierer, der den Saatgutauswahlprozess verbessert. Der Sortierer teilt die Samen in zwei Kategorien ein: Hochwertige Samen, die wahrscheinlich keimen, werden in den Primärbehälter geleitet, während Samen, die wahrscheinlich nicht keimen, in einen Sekundärbehälter sortiert werden. Er übernimmt Aufgaben wie die Beurteilung von Farbe, Form, Größe und genetischer Reinheit sowie die Vorhersage der Keimungsrate. Dank des Sortierers können die Keimungsraten auf über 90 % gesteigert werden, was bedeutet, dass mehr Samen erfolgreich zu gesunden Pflanzen heranwachsen.
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KI kann auch zur Verbesserung der Bodenanalyse und der Pflanzenüberwachung eingesetzt werden. Drohnen mit hochentwickelten Kameras fliegen über Obstfelder und erfassen detaillierte Bilder des Bodens und der Pflanzengesundheit. Diese Bilder werden verarbeitet, um Karten zu erstellen, die Unterschiede in der Bodenfeuchtigkeit, im Nährstoffgehalt und in der Pflanzengesundheit aufzeigen. Basierend auf den Erkenntnissen aus der Bildanalyse können Aufgaben wie die Erkennung von Unkraut, die Überwachung des Wachstums, die Schätzung des Ertrags, die Anpassung der Bewässerung, die präzise Ausbringung von Düngemitteln und die gezielte Schädlingsbekämpfung durchgeführt werden. Die Echtzeitüberwachung mit KI kann dazu beitragen, die Ernteerträge von Obst zu verbessern und nachhaltige Anbaumethoden zu fördern.
Die Ernte eines Feldes nur einen Tag vor oder nach dem optimalen Zeitpunkt könnte das potenzielle Einkommen des Landwirts um 3,7 % bis zu 20,4 % reduzieren. KI kann helfen, den besten Zeitpunkt für die Ernte der Früchte zu bestimmen. Traditionelle Erntemethoden sind stark auf manuelle Arbeit angewiesen und können weniger effizient und zeitaufwändiger sein. KI-gestützte Erntemethoden verwenden fortschrittliche Sensoren und Algorithmen für maschinelles Lernen, um Daten über die Farbe, Größe und die Umgebungsbedingungen der Früchte zu analysieren und so die Reife vorherzusagen. Auf diese Weise werden die Früchte geerntet, wenn sie am besten sind, was zu höheren Erträgen und weniger Abfall führt.
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Nach der Ernte ist der nächste wichtige Schritt das Sortieren und Klassifizieren der Früchte, damit die besten Produkte die Verbraucher erreichen können. KI kann für die volumetrische Analyse der Obstsegmentierung eingesetzt werden. Durch die Anwendung von Computer-Vision-Modellen wie Ultralytics YOLOv8lassen sich Größe, Form und Qualität einer Frucht beurteilen.
Das Verfahren umfasst die Aufnahme hochauflösender Bilder von Früchten auf einem Förderband, die Segmentierung einzelner Früchte mit dem YOLOv8 und die Durchführung einer volumetrischen Analyse zur Messung von Größe und Form sowie zur detect Mängeln. Auf der Grundlage der Analyse werden die Früchte automatisch sortiert und in verschiedene Kategorien eingeteilt, um sie entsprechend zu verpacken, zu verarbeiten oder zu vertreiben. KI-gestütztes Sortieren und Klassifizieren verbessert die Effizienz, Genauigkeit und Konsistenz, reduziert den Abfall und maximiert den Wert der Ernte.
Sobald die Früchte sortiert und klassifiziert sind, können automatische Verpackungsmaschinen sie präzise verpacken. KI-gesteuerte OCR-Systeme (Optical Character Recognition) können die Verpackung auf Richtigkeit prüfen und Etiketten, Strichcodes und andere wichtige Informationen auf die Einhaltung von Normen und Vorschriften hin überprüfen. Durch diese Art der Verpackungsinspektion können Situationen wie abgelaufene Produkte vermieden werden. Die künstliche Intelligenz kann falsche Etiketten oder abgelaufene Daten detect und diese zur Korrektur kennzeichnen, bevor die Produkte den Verbraucher erreichen.
Nehmen wir nun an, Sie haben die besten Früchte verpackt und zur Auslieferung bereit. KI kann die Logistik und den Transport von Früchten durch die Optimierung von Routen verbessern. Die Frische der Früchte während des Transports zu erhalten und die effizientesten Lieferwege zu finden, sind große Herausforderungen. KI-Algorithmen können Verkehrsmuster, Wetterbedingungen und Lieferpläne analysieren, um die besten Routen zu bestimmen und Reisezeit und -kosten zu reduzieren.
Nachdem das Obst den Laden erreicht hat, spielt KI weiterhin eine entscheidende Rolle im Bestandsmanagement und bei der Bedarfsprognose. KI-Systeme können Verkaufsdaten, Kundenpräferenzen und saisonale Trends analysieren, um die Nachfrage genauer vorherzusagen. Einzelhandelsgeschäfte können auf der Grundlage der Erkenntnisse aus der KI optimale Lagerbestände führen und das Risiko von Überbeständen oder Ausverkäufen reduzieren.
Computer Vision kann in Geschäften eingesetzt werden, um den Lagerbestand in Echtzeit zu überwachen. Mithilfe von Objekterkennung können KI-gestützte Kameras erkennen, wenn der Lagerbestand niedrig oder falsch platziert ist, und das Personal benachrichtigen, um die Regale wieder aufzufüllen oder neu anzuordnen. Indem sichergestellt wird, dass die richtige Menge an frischen Produkten zur richtigen Zeit verfügbar ist, trägt KI dazu bei, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und Lebensmittelverschwendung zu reduzieren.
KI hat das Potenzial, eine große Rolle dabei zu spielen, den Verbrauchern zu helfen, qualitativ hochwertiges Obst zu bekommen. Ein gutes Beispiel für die erfolgreiche Integration von KI in der Obstbranche ist Nature Fresh Farms. Nature Fresh Farms hat seinen Betrieb von der Saat bis zum Laden mithilfe von KI-Technologie umgestellt. KI-gestützte Sensoren und Datenanalysen helfen dabei, alles track und zu verwalten, vom Klima und der Luftfeuchtigkeit im Gewächshaus bis hin zur Logistik beim Transport der Produkte. Nature Fresh Farms hat die Anbaubedingungen optimiert, die Bewässerung gesteuert und die Kosten gesenkt. Das KI-System ist außerdem in der Lage, die Produkte innerhalb von 24 bis 48 Stunden nach dem Verpacken in die Supermarktregale zu bringen, was die Transportzeit erheblich verkürzt und die Frische erhält.
Trotz ihrer vielen Vorteile gibt es einige potenzielle Nachteile bei der Verwendung von KI in der Obstindustrie:
Von der Auswahl des Saatguts bis zur Reifung der Früchte verändert KI die Landwirtschaft während des gesamten Lebenszyklus der Produkte, vom Bauernhof bis zu Ihrem Esstisch. Sie hilft Landwirten, die Bodengesundheit zu überwachen, die besten Erntezeiten vorherzusagen und Produkte genau zu sortieren. Durch die Optimierung von Ressourcen, die Reduzierung von Abfällen und die Verbesserung der Ernteerträge macht KI die Landwirtschaft effizienter und nachhaltiger. Trotz Herausforderungen wie Kosten, dem Bedarf an technischem Fachwissen und der Abhängigkeit von der Datenqualität machen die Vorteile der KI diese Herausforderungen in vielen Fällen lohnenswert. Deshalb setzen immer mehr Landwirte auf KI.
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