Die 10 wichtigsten Vorteile von Vision AI in der Landwirtschaft

Künstliche Intelligenz bietet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten. Die meisten Branchen könnten problemlos von all den Vorteilen profitieren, die diese Technologie heute mit sich bringt. Krempeln wir also die Ärmel hoch und konzentrieren uns auf einen der wichtigsten Bereiche: die Landwirtschaft.

Wie kann künstliche Intelligenz die Landwirtschaft verbessern?#

Präzisionslandwirtschaft#

Letztlich kommt es auf die richtige Verteilung der Ressourcen an.

Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren riesige Datenmengen, die von Sensoren, Satelliten und Drohnen erfasst werden, um Muster und Zusammenhänge aufzudecken. Dadurch lassen sich Ressourcen wie Wasser, Dünger und Pestizide optimal nutzen.

Überwachung und Bewirtschaftung von Nutzpflanzen#

Die Überwachung und Bewirtschaftung von Nutzpflanzen bringt zahlreiche Vorteile mit sich, darunter:

• Früherkennung von Krankheiten: Die AI-gestützte Bildanalyse kann Anzeichen von Krankheiten oder Schädlingsbefall bei Nutzpflanzen bereits in einem frühen Stadium erkennen. Dadurch sind schnelle Maßnahmen möglich und Ernteverluste lassen sich deutlich reduzieren.
• Ertragsprognose: Visuelle Daten können dabei helfen, die Ernteerträge vorherzusagen, sodass Landwirte Ernte und Verteilung effektiver planen können.

Abb. 1: Früherkennung von Krankheiten bei Nutzpflanzen.

Optimierte Unkrauterkennung#

Die Erkennung von Unkraut ist ein weiterer Bereich, in dem AI Landwirte unterstützt.

Diese Technologie kann zwischen Nutzpflanzen und Unkraut unterscheiden und dadurch eine gezielte und effiziente Unkrautbekämpfung ohne den flächendeckenden Einsatz von Herbiziden ermöglichen.

Die Vorteile gelten nicht nur für Freilandflächen, sondern auch für den Gewächshausanbau.

Überwachung von Nutztieren#

AI-basierte Bildverarbeitung kann eingesetzt werden, um die Gesundheit und das Wohlbefinden von Nutztieren zu überwachen, frühe Krankheitsanzeichen zu erkennen und eine schnelle tierärztliche Versorgung sicherzustellen.

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

Qualitätskontrolle#

Eine weitere Anwendung dieser Technologie ist die Qualitätskontrolle. Algorithmen können die Qualität landwirtschaftlicher Erzeugnisse beurteilen und sicherstellen, dass nur hochwertige Produkte in die Lieferkette gelangen. Dies führt unmittelbar zu weniger Abfall und einer höheren Kundenzufriedenheit.

Doch das ist nichts Neues. Zahlreiche renommierte Unternehmen aus verschiedenen Branchen sind hier bereits einen Schritt voraus.

Der Leiter der Produktionsplanung, Automatisierung und Digitalisierung bei Audi erklärte, dass die Verbindung von maschineller Bildverarbeitung und AI zu einer Senkung der Arbeitskosten um 30–50 Prozent bei diesen Prüfungen geführt habe.

Abb. 2: Mitarbeiter bei der Qualitätskontrolle von Tomatenpflanzen.

Klimabeobachtung#

Künstliche Intelligenz analysiert visuelle Daten zu Wettermustern. Dies hilft Landwirten, fundierte Entscheidungen über Aussaatzeitpunkte und die Auswahl der Nutzpflanzen zu treffen, um sich an veränderte Klimabedingungen anzupassen.

Laut Dr. Anna Liljedahl erledigt AI im Zusammenhang mit Klimawandel und Forschung bereits „die Drecksarbeit für uns“. Um ihren beruflichen Anwendungsfall näher zu erläutern: Sie nutzt die Klimabeobachtung, um saisonale Prognosen zur Entwicklung des Permafrostbodens in der Arktis zu erstellen.

Datenbasierte Entscheidungsfindung#

Datenbasierte Entscheidungen steigern Produktivität und Rentabilität.

AI ermöglicht die Analyse riesiger Datenmengen und liefert Landwirten Erkenntnisse für bessere Entscheidungen in zahlreichen Bereichen, etwa bei Aussaat, Ernte und der allgemeinen Betriebsführung.

Außerdem lassen sich die Anwendungen an die Anforderungen jedes einzelnen Anwendungsfalls anpassen. Einige Nutzer interessieren sich möglicherweise stärker für die Schädlingsbekämpfung, während andere detailliertere Informationen über den Boden bevorzugen.

Optimierte Bewässerung#

Im Durchschnitt werden etwa 70 % des weltweit verbrauchten Wassers für die Landwirtschaft verwendet. Von diesen 70 % gehen ganze 40 % aufgrund eines schlechten Wassermanagements verloren.

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

Darüber hinaus hilft die automatisierte Leckerkennung erheblich dabei, Bereiche mit übermäßigem Wasserverbrauch aufzuspüren.

Erhaltung der biologischen Vielfalt#

Letztlich gibt es ohne Natur keine Landwirtschaft. Dank der Überwachung kann Vision AI zur Erhaltung der biologischen Vielfalt beitragen, indem die Auswirkungen landwirtschaftlicher Praktiken auf die umliegenden Ökosysteme analysiert werden.

Entwicklung ländlicher Räume#

Zu guter Letzt geht es darum, die Zukunft zu gestalten. Die zunehmende Verbreitung von AI-Technologien in der Landwirtschaft trägt zur Entwicklung von Kompetenzen in ländlichen Gebieten bei und fördert wirtschaftliches Wachstum und Nachhaltigkeit.

Mit der Zeit kann dies zu stärkeren ländlichen Gemeinschaften führen, die derzeit weltweit an Bevölkerung verlieren. Laut FWD gibt es in 77 % der ländlichen US-amerikanischen Landkreise weniger Menschen im erwerbsfähigen Alter (15 bis 64 Jahre) als vor 20 Jahren.

Fazit: Eine vielversprechende Zukunft liegt vor uns#

Die Weltbevölkerung wächst, und Schätzungen zufolge werden wir bis 2030 (oder sogar früher) die Marke von 9 Milliarden Menschen erreichen. Neue Herausforderungen erfordern neue Lösungen, und Technologie spielt dabei eine entscheidende Rolle.

Laut Forbes werden sich die weltweiten Ausgaben für intelligente Landwirtschaft – einschließlich AI und maschinellem Lernen – bis 2025 voraussichtlich verdreifachen und 15,3 Milliarden US-Dollar erreichen.

Durch den Einsatz von Vision AI kann die Landwirtschaft von höherer Effizienz, geringeren Umweltauswirkungen und einer insgesamt verbesserten Nachhaltigkeit profitieren.