Präzisionslandwirtschaft

Alles hängt von der richtigen Verteilung der Ressourcen ab.

Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren riesige Datenmengen, die von Sensoren, Satelliten und Drohnen gesammelt werden, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Dies ermöglicht eine optimierte Nutzung von Ressourcen wie Wasser, Dünger und Pestiziden. 

Überwachung und Bewirtschaftung der Kulturen

Die Überwachung und Bewirtschaftung von Kulturpflanzen bringt zahlreiche Vorteile mit sich, z. B:

• Frühzeitige Erkennung von Krankheiten: Die KI-gestützte Bildanalyse kann Anzeichen von Krankheiten oder Schädlingen in Nutzpflanzen in einem frühen Stadium erkennen. Dies ermöglicht ein schnelles Eingreifen und eine deutliche Reduzierung der Ernteverluste.
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• Vorhersage von Erträgen: Mit Hilfe visueller Daten lassen sich Ernteerträge vorhersagen, so dass die Landwirte Ernte und Verteilung besser planen können.

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Optimierte Unkrauterkennung

Die Unkrauterkennung ist ein weiterer Bereich, in dem Landwirte von der KI profitieren. 

Diese Technologie kann zwischen Nutzpflanzen und Unkräutern unterscheiden und ermöglicht so eine gezielte und effiziente Unkrautbekämpfung, ohne dass ein großflächiger Herbizideinsatz erforderlich ist.

Die Vorteile gelten nicht nur für das Freiland, sondern auch für den Unterglasanbau.

Überwachung des Viehbestands

Künstliche Intelligenz kann zur Überwachung der Gesundheit und des Wohlbefindens von Nutztieren eingesetzt werden, um frühe Anzeichen von Krankheiten zu erkennen und eine schnelle tierärztliche Versorgung zu gewährleisten.

Darüber hinaus verhindert diese Technologie Diebstähle und ungewöhnliche Aktivitäten, die zahlreiche andere Probleme verursachen können. 

Qualitätskontrolle

Eine weitere Anwendung dieser Technologie ist die Qualitätskontrolle. Algorithmen können die Qualität landwirtschaftlicher Erzeugnisse bewerten und sicherstellen, dass nur hochwertige Produkte in die Lieferkette gelangen. Dies führt direkt zu einer Verringerung der Verschwendung und einer höheren Kundenzufriedenheit.

Aber das ist nichts Neues. Mehrere renommierte Unternehmen aus verschiedenen Branchen sind bereits einen Schritt voraus. 

Der Leiter der Produktionsplanung, Automatisierung und Digitalisierung bei Audi erklärte, dass die Integration von maschinellem Sehen mit KI zu einer 30-50-prozentigen Senkung der mit diesen Prüfungen verbundenen Arbeitskosten führte.

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Klimaüberwachung

Künstliche Intelligenz analysiert visuelle Daten zu Wettermustern. Dies hilft den Landwirten, fundierte Entscheidungen über den Zeitpunkt der Aussaat und die Auswahl der Pflanzen zu treffen, um sich an die veränderten Klimabedingungen anzupassen.

Was den Klimawandel und die Forschung betrifft, so erledigt die KI laut Dr. Anna Liljedahl bereits "die Drecksarbeit für uns". Sie nutzt die Klimaüberwachung, um Permafrostvorhersagen auf einer saisonalen Zeitskala in der Arktis zu erstellen. 

Datengestützte Entscheidungsfindung

Datenbasierte Entscheidungen steigern Produktivität und Rentabilität. 

KI ermöglicht die Analyse großer Datenmengen und liefert Landwirten Erkenntnisse für eine bessere Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen (z. B. Pflanzung, Ernte und allgemeine Betriebsführung, um nur einige zu nennen).

Außerdem können die Anwendungen an die Bedürfnisse des jeweiligen Einzelfalls angepasst werden. Einige Nutzer sind vielleicht mehr an der Schädlingsbekämpfung interessiert, während andere mehr Informationen über den Boden wünschen. 

Optimierte Bewässerung

Im Durchschnitt werden etwa 70 % des weltweit verbrauchten Wassers für die Landwirtschaft verwendet. Und von diesen 70 % gehen satte 40 % durch eine schlechte Wasserbewirtschaftung verloren. 

Landwirte können ihre Bewässerungssysteme optimieren, indem sie visuelle Daten analysieren, um den Feuchtigkeitsgehalt des Bodens zu bestimmen und eine effiziente Wassernutzung sicherzustellen. 

Darüber hinaus hilft die Automatisierung der Leckerkennung erheblich dabei, Bereiche mit übermäßigem Wasserverbrauch zu erkennen.

Erhaltung der biologischen Vielfalt

Ohne Natur gibt es schließlich keine Landwirtschaft. Dank der Überwachung kann KI-Vision zum Erhalt der biologischen Vielfalt beitragen, indem sie die Auswirkungen der landwirtschaftlichen Praktiken auf die umliegenden Ökosysteme analysiert.

Ländliche Entwicklung

Und nicht zuletzt geht es um die Zukunft. Das Aufblühen von KI-Technologien in der Landwirtschaft trägt zur Kompetenzentwicklung in ländlichen Gebieten bei und fördert wirtschaftliches Wachstum und Nachhaltigkeit. 

Dies kann im Laufe der Zeit zu einer Stärkung der ländlichen Gemeinden führen, die derzeit auf globaler Ebene an Bevölkerung verlieren. Laut FWD leben in 77 % der ländlichen Bezirke der USA weniger Menschen im erwerbsfähigen Alter (15 bis 64 Jahre) als noch vor 20 Jahren.