11. Juli 2024
Erfahren Sie Schritt für Schritt, wie KI Innovationen in der Landwirtschaft vorantreibt und den Anbau, die Ernte und die Lieferung von Früchten vom Bauernhof auf Ihren Tisch erleichtert.
Da die Weltbevölkerung bis 2050 voraussichtlich um 2 Milliarden Menschen wachsen wird, müssen wir die Nahrungsmittelproduktion um etwa 60 % steigern, 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 des Viehbestands, zur Analyse des Pflanzenwachstums, zur Vorhersage, wann landwirtschaftliche Geräte gewartet werden müssen, und zu vielem mehr eingesetzt werden. Wenn wir an Landwirtschaft denken, haben wir oft nur die Landwirtschaft vor Augen. Sie ist jedoch ein Dach, das viele verschiedene Funktionen und Prozesse umfasst.
Um die Auswirkungen der KI in der Landwirtschaft besser verstehen zu können, nehmen wir ein konkretes Beispiel: den Lebenszyklus einer Frucht. Was passiert auf dem Weg vom Feld auf unseren Tisch?
In diesem Blog werden wir untersuchen, wie KI bei jedem Schritt des Prozesses hilft, von der Anpflanzung, dem Anbau und der Ernte bis hin zur Verarbeitung, dem Transport und dem Verkauf der Früchte. Legen wir los!
Der erste Schritt im Lebenszyklus von Obstkulturen ist die Auswahl des Saatguts und das Einpflanzen der Pflanzen. Der Landwirt muss entscheiden, welche Früchte er in der Saison anbauen will. Mithilfe von KI-Techniken wie maschinellem Lernen können große Datenmengen analysiert werden, um Landwirte bei der Auswahl des besten Saatguts für ihre spezifischen Boden- und Klimabedingungen zu unterstützen. Durch die Auswertung historischer Wettermuster, der Bodenbeschaffenheit und der Daten zur Ernteleistung kann die KI die optimalen Saatgutsorten empfehlen, die am ehesten gedeihen werden. Der Einsatz von KI bei der Saatgutauswahl ist ein laufender Forschungsbereich 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 zu erkennen, 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.
Der GeNee™ Sorter von Seed X beispielsweise ist ein KI-gestützter Saatgutsortierer, der den Auswahlprozess für Saatgut verbessert. Der Sorter teilt das Saatgut in zwei Kategorien ein: Qualitativ hochwertiges Saatgut, das wahrscheinlich keimt, wird in die primäre Box geleitet, während Saatgut, das wahrscheinlich nicht keimt, in eine sekundäre Box sortiert wird. Das System übernimmt Aufgaben wie die Bewertung von Farbe, Form, Größe und genetischer Reinheit sowie die Vorhersage der Keimrate. Dank des Sortierers können die Keimraten 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 fortschrittlichen Kameras fliegen über Obstfelder und nehmen detaillierte Bilder von Boden und Pflanzengesundheit auf. Diese Bilder werden verarbeitet, um Karten zu erstellen, die Schwankungen bei der Bodenfeuchtigkeit, dem Nährstoffgehalt und der Pflanzengesundheit zeigen. Auf der Grundlage der Erkenntnisse aus der Bildanalyse können Aufgaben wie Unkrauterkennung, Wachstumsüberwachung, Ertragsschätzung, Anpassung der Bewässerung, präzise Düngung und gezielte Schädlingsbekämpfung durchgeführt werden. Die Echtzeitüberwachung mithilfe von KI kann dazu beitragen, die Erträge von Obstkulturen zu verbessern und nachhaltige Anbaumethoden zu fördern.
Wenn ein Feld nur einen Tag vor oder nach dem optimalen Zeitpunkt geerntet wird, kann sich das potenzielle Einkommen des Landwirts um 3,7 % bis zu 20,4 % verringern. KI kann helfen, den besten Zeitpunkt für die Ernte zu bestimmen. Herkömmliche Erntemethoden beruhen in hohem Maße auf manueller Arbeit und können weniger effizient und zeitaufwändiger sein. KI-gestützte Erntemethoden nutzen fortschrittliche Sensoren und Algorithmen des maschinellen Lernens, um Daten zu Farbe, Größe und Umweltbedingungen der Früchte zu analysieren und den Reifegrad 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 YOLOv8 können Größe, Form und Qualität einer Frucht bewertet werden.
Das Verfahren umfasst die Aufnahme hochauflösender Bilder von Früchten auf einem Förderband, die Segmentierung einzelner Früchte mit dem YOLOv8-Modell und die Durchführung einer volumetrischen Analyse zur Messung von Größe und Form sowie zur Erkennung von 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 erkennen und diese zur Korrektur kennzeichnen, bevor die Produkte den Verbraucher erreichen.
Nehmen wir an, Sie haben die besten Früchte verpackt und bereit zur Auslieferung. KI kann die Logistik und den Transport von Obst durch Optimierung der Routen verbessern. Das Obst während des Transports frisch zu halten und die effizientesten Lieferrouten zu finden, ist eine große Herausforderung. KI-Algorithmen können Verkehrsmuster, Wetterbedingungen und Lieferpläne analysieren, um die besten Routen zu ermitteln und Reisezeit und -kosten zu reduzieren.
Nachdem die Früchte den Laden erreicht haben, spielt die KI weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Bestandsverwaltung und der Nachfrageprognose. KI-Systeme können Verkaufsdaten, Kundenpräferenzen und saisonale Trends analysieren, um die Nachfrage genauer vorherzusagen. Einzelhandelsgeschäfte können auf der Grundlage der Erkenntnisse der KI optimale Lagerbestände aufrechterhalten und das Risiko einer Überbevorratung oder eines Lieferengpasses verringern.
Computer Vision kann in Geschäften eingesetzt werden, um den Regalbestand in Echtzeit zu überwachen. Mithilfe von Objekterkennung können KI-gestützte Kameras erkennen, wenn der Bestand niedrig oder falsch platziert ist, und das Personal darauf hinweisen, die Regale aufzufüllen oder neu zu sortieren. Indem KI sicherstellt, dass die richtige Menge frischer Produkte zur richtigen Zeit verfügbar ist, trägt sie dazu bei, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und die 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 zu verfolgen 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 auch 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 der vielen Vorteile gibt es einige potenzielle Nachteile beim Einsatz von KI in der Obstbranche:
Von der Auswahl des Saatguts bis zur Reifung der Früchte - KI verändert die Landwirtschaft während des gesamten Lebenszyklus der Produkte, vom Bauernhof bis zum Esstisch. Sie hilft den Landwirten, die Bodengesundheit zu überwachen, den besten Erntezeitpunkt vorherzusagen und die Produkte genau zu sortieren. Durch die Optimierung von Ressourcen, die Reduzierung von Verschwendung und die Verbesserung der Ernteerträge macht KI die Landwirtschaft effizienter und nachhaltiger. Trotz der Herausforderungen, wie z. B. der Kosten, des erforderlichen technischen Know-hows und der Abhängigkeit von der Datenqualität, machen die Vorteile der KI diese Herausforderungen in vielen Fällen wett. Deshalb setzen immer mehr Landwirte KI ein.
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