Vom Bauernhof bis auf den Tisch: Wie KI Innovationen in der Landwirtschaft vorantreibt

Da die Weltbevölkerung bis 2050 voraussichtlich um 2 Milliarden wachsen wird, benötigen wir eine Steigerung der Lebensmittelproduktion um etwa 60%, um Schritt zu halten. Künstliche Intelligenz (KI) hilft uns, diese Herausforderung zu bewältigen, indem sie Innovationen in der Landwirtschaft vorantreibt. KI-Innovationen können genutzt werden, um Viehbestände zu überwachen, das Pflanzenwachstum zu analysieren, vorherzusagen, wann Landmaschinen gewartet werden müssen, und vieles mehr. Wenn wir an Landwirtschaft denken, stellen wir uns oft nur den Ackerbau vor. Sie ist jedoch ein Überbegriff, der viele verschiedene Funktionen und Prozesse umfasst.

Um die Auswirkungen von KI in der Landwirtschaft besser zu verstehen, betrachten wir ein konkretes Beispiel: den Lebenszyklus einer Frucht. Was passiert auf ihrem Weg vom Feld auf unsere Tische?

In diesem Blog untersuchen wir, wie KI bei jedem Schritt des Prozesses hilft – vom Pflanzen, Wachsen und Ernten bis hin zur Verarbeitung, dem Transport und dem Verkauf von Früchten. Fangen wir an!

Einsatz neuer Technologien in der Landwirtschaft beim Pflanzen von Obst#

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 anbaut. KI-Techniken wie maschinelles Lernen können eingesetzt werden, um große Datenmengen zu analysieren und Landwirten bei der Auswahl der besten Samen für ihre spezifischen Boden- und Klimabedingungen zu unterstützen. Durch die Auswertung historischer Wetterdaten, Bodenbeschaffenheit und Ertragsdaten kann die KI die optimalen Saatgutsorten empfehlen, die am wahrscheinlichsten gedeihen. Die Verwendung von KI zur Saatgutauswahl ist ein laufendes Forschungsgebiet mit großem Interesse und Potenzial.

Zum Beispiel verlieh die CGIAR Inspire Challenge 2018 100.000 $ an ein Projekt, das maschinelles Lernen für eine intelligentere Saatgutauswahl nutzte. Dieses Projekt wurde von Forschern des BioSense Institute und CIMMYT geleitet. Sie verwendeten Daten über verschiedene neue Maissorten von Hunderten von Bewertungsstandorten in Mexiko, um Modelle zu entwickeln, die die Leistung des Saatguts vorhersagen. Ein datengestützter Ansatz erhöht die Chancen auf eine erfolgreiche Ernte und verringert das Risiko von Ernteausfällen. Sobald die beste Saatgutart ausgewählt ist, kann Computer Vision eingesetzt werden, um die Qualität der Samen zu überprüfen.

Abb. 1: Ein Satellitenbild, das die Maisproduktion in Mexiko zeigt, wobei hellere Bereiche eine gesündere Vegetation anzeigen.

Einsatz von Computer Vision zur Bewertung der Saatgutqualität#

Computer Vision kann verwendet werden, um hochauflösende Bilder von Fruchtsamen zu analysieren, um Unvollkommenheiten, Krankheiten und genetische Merkmale zu erkennen, die für das menschliche Auge möglicherweise nicht sichtbar sind. Verschiedene Computer-Vision-Aufgaben können verwendet werden, um diese Bilder zu analysieren, um die Samen zu sortieren, zu klassifizieren und ihre Qualität zu bewerten. Durch die Automatisierung dieser Aufgaben kann KI dazu beitragen, dass nur Samen von höchster Qualität gepflanzt werden, und Landwirte können bessere Ernteerträge erzielen.

Ein Beispiel ist der Seed X's GeNee™ Sorter, ein KI-gestützter Samensortierer, der den Samenauswahlprozess verbessert. Der Sortierer unterteilt die Samen in zwei Kategorien: Hochwertige Samen, die wahrscheinlich keimen, werden in den Primärbehälter geleitet, während Samen, die voraussichtlich nicht keimen, in einen Sekundärbehälter sortiert werden. Er bewältigt Aufgaben wie die Beurteilung von Farbe, Form, Größe, genetischer Reinheit und die Vorhersage von Keimraten. Dank des Sortierers können die Keimraten auf über 90 % gesteigert werden, was bedeutet, dass mehr Samen erfolgreich zu gesunden Pflanzen heranwachsen.

Abb. 2: Seed X's GeNee™ Sorter.

Einsatz von KI zum Anbau und zur Ernte von Früchten#

KI kann auch eingesetzt werden, um die Bodenanalyse und die Pflanzenüberwachung zu verbessern. Drohnen mit fortschrittlichen Kameras überfliegen Obstfelder und erfassen detaillierte Bilder des Bodens und der Pflanzengesundheit. Diese Bilder werden verarbeitet, um Karten zu erstellen, die Variationen in der Bodenfeuchtigkeit, im Nährstoffgehalt und im Gesundheitszustand der Pflanzen zeigen. Basierend auf Erkenntnissen aus der Bildanalyse können Aufgaben wie Unkrauterkennung, Wachstumsüberwachung, Ertragsschätzung, Bewässerungsanpassung, präzise Düngung und gezielte Schädlingsbekämpfung durchgeführt werden. Echtzeitüberwachung mithilfe von KI kann dazu beitragen, die Ernteerträge von Früchten zu verbessern und nachhaltige Anbaumethoden zu fördern.

Die Ernte eines Feldes nur einen Tag vor oder nach dem optimalen Zeitpunkt kann das potenziellen Einkommen des Landwirts um 3,7 % bis zu 20,4 % verringern. KI kann dabei helfen, den besten Zeitpunkt für die Ernte der Früchte zu bestimmen. Herdische Erntemethoden basieren stark auf manueller Arbeit und können weniger effizient und zeitaufwändiger sein. KI-gestützte Erntemethoden nutzen fortschrittliche Sensoren und Algorithmen des maschinellen Lernens, um Daten zu Fruchtfarbe, -größe und Umweltbedingungen zu analysieren und den Reifegrad vorherzusagen. Auf diese Weise werden Früchte geerntet, wenn sie am besten sind, was zu höheren Erträgen und weniger Abfall führt.

Abb. 3. Einsatz von Computer Vision zur Segmentierung reifer Erdbeeren.

Nachernteverarbeitung: Volumetrische Analyse der Fruchtsegmentierung und Verpackung#

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 Frucht-Segmentierung eingesetzt werden. Durch die Anwendung von Computer-Vision-Modellen wie Ultralytics YOLOv8 können Größe, Form und Qualität einer Frucht bewertet werden.

Abb. 4: Verwendung des Computer-Vision-Modells Ultralytics YOLOv8 zur Segmentierung von Früchten.

Der Prozess umfasst die Aufnahme hochauflösender Bilder von Früchten auf einem Förderband, die Segmentierung einzelner Früchte mithilfe des YOLOv8-Modells und die Durchführung einer volumetrischen Analyse zur Messung von Größe und Form sowie zur Erkennung von Defekten. Basierend auf der Analyse werden Früchte automatisch sortiert und in verschiedene Kategorien für die entsprechende Verpackung, Verarbeitung oder den Vertrieb eingeteilt. KI-gestütztes Sortieren und Klassifizieren verbessert Effizienz, Genauigkeit und Konsistenz, reduziert Abfall und maximiert den Wert der Ernte.

Sobald die Früchte sortiert und klassifiziert sind, können automatisierte Verpackungsmaschinen sie präzise verpacken. KI-gesteuerte OCR-Systeme (Optical Character Recognition) können die Verpackung auf Richtigkeit überprüfen, Etiketten, Barcodes und andere wichtige Informationen verifizieren, um die Einhaltung von Standards und Vorschriften sicherzustellen. Durch die Kontrolle der Verpackung auf diese Weise können Situationen wie der Verkauf abgelaufener Produkte vermieden werden. Die KI kann falsche Etiketten oder abgelaufene Daten erkennen und diese zur Korrektur markieren, bevor die Produkte die Verbraucher erreichen.

KI-Innovationen im Einzelhandel und beim Vertrieb von Früchten#

Stellen wir uns nun vor, du hast die besten Früchte verpackt und versandbereit. KI kann die Logistik und den Transport von Früchten durch die Optimierung von Routen verbessern. Die Früchte während des Transports frisch zu halten und die effizientesten Lieferrouten zu finden, sind große Herausforderungen. KI-Algorithmen können Verkehrsmuster, Wetterbedingungen und Lieferpläne analysieren, um die besten Routen zu bestimmen und Reisezeit sowie Kosten zu reduzieren.

Nachdem die Früchte das Geschäft erreicht haben, spielt KI weiterhin eine entscheidende Rolle im Bestandsmanagement und in der Nachfrageprognose. KI-Systeme können Verkaufsdaten, Kundenpräferenzen und saisonale Trends analysieren, um die Nachfrage genauer vorherzusagen. Einzelhandelsgeschäfte können basierend auf den Erkenntnissen der KI optimale Lagerbestände aufrechterhalten und das Risiko von Überbeständen oder Bestandsausfällen verringern.

Abb. 5. Personal beim Auffüllen von Obst in einem Einzelhandelsgeschäft. Bildquelle Envato Elements.

Computer Vision kann in Geschäften eingesetzt werden, um den Lagerbestand in den Regalen in Echtzeit zu überwachen. Mithilfe von Objekterkennung können KI-gestützte Kameras erkennen, wenn der Bestand niedrig oder falsch platziert ist, und das Personal benachrichtigen, die Regale 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 Lebensmittelabfälle zu reduzieren.

Die allgemeine Auswirkung von KI auf die Obstindustrie#

KI hat das Potenzial, eine große Rolle dabei zu spielen, Verbrauchern Früchte von besserer Qualität zu verschaffen. Ein hervorragendes Beispiel für eine erfolgreiche KI-Integration in der Obstindustrie ist Nature Fresh Farms. Nature Fresh Farms hat seine Abläufe vom Samen bis zum Geschäft mithilfe von KI-Technologie transformiert. KI-gestützte Sensoren und Datenanalysen helfen dabei, alles von Klima und Luftfeuchtigkeit im Gewächshaus bis hin zur Logistik des Transportes von Produkten zu verfolgen und zu verwalten. Nature Fresh Farms hat die Wachstumsbedingungen optimiert, die Bewässerung gesteuert und die Kosten gesenkt. Das KI-System ist zudem in der Lage, Produkte innerhalb von 24–48 Stunden nach dem Verpacken in die Regale der Supermärkte zu bringen, wodurch die Transportzeit erheblich verkürzt und die Frische bewahrt wird.

Trotz ihrer vielen Vorteile gibt es einige potenzielle Nachteile bei der Verwendung von KI in der Obstindustrie:

• Implementierungskosten: Die anfängliche Investition in KI-Technologie kann hoch sein, was für manche Landwirte und Erzeuger ein Hindernis darstellen kann.
• Technologieabhängigkeit: Eine starke Abhängigkeit von KI und Technologie kann eine Abhängigkeit schaffen, die schwer zu bewältigen sein kann, insbesondere bei technischen Problemen oder Ausfällen.
• Wartung und Instandhaltung: KI-Systeme erfordern regelmäßige Wartung und Updates, um effektiv zu funktionieren, was zu laufenden Kosten und operativer Komplexität beitragen kann.
• Komplexität der Nutzung: Einige Landwirte könnten KI-Technologie als schwierig zu verstehen und anzuwenden empfinden, was Schulungen und Unterstützung erforderlich macht.

Die Zukunft kultivieren#

Von der Auswahl der Samen bis zum Reifen der Früchte verändert KI die Landwirtschaft über den gesamten Lebenszyklus der Produkte, vom Feld bis zu deinem 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 Abfall und die Verbesserung von Ernteerträgen macht KI die Landwirtschaft effizienter und nachhaltiger. Trotz Herausforderungen wie Kosten, der Notwendigkeit technischer Expertise 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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