Die zehn wichtigsten Vorteile von Vision-KI in der Landwirtschaft

Künstliche Intelligenz lässt sich vielfältig einsetzen, und die meisten Branchen können heute von ihren Vorteilen profitieren. In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit einem der wichtigsten Bereiche: der Landwirtschaft.

Wie kann künstliche Intelligenz die Landwirtschaft verbessern?#

Präzisionslandwirtschaft#

Entscheidend ist die richtige Verteilung der Ressourcen.

Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren große Datenmengen, die von Sensoren, Satelliten und Drohnen erfasst werden, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Dadurch lassen sich Ressourcen wie Wasser, Dünger und Pestizide optimal einsetzen.

Überwachung und Bewirtschaftung von Nutzpflanzen#

Die Überwachung und Bewirtschaftung von Nutzpflanzen bietet mehrere Vorteile, darunter:

• Früherkennung von Krankheiten: KI-gestützte Bildanalyse kann frühe Anzeichen von Krankheiten oder Schädlingen auf Nutzpflanzen erkennen. So lassen sich rechtzeitig Maßnahmen ergreifen und Ernteverluste deutlich verringern.
• Ertragsprognosen: Visuelle Daten helfen dabei, Ernteerträge vorherzusagen, sodass Landwirtinnen und Landwirte Ernte und Vertrieb besser planen können.

Abb. 1. Krankheiten an Nutzpflanzen frühzeitig erkennen.

Unkraut gezielter erkennen#

Die Erkennung von Unkraut ist ein weiterer Bereich, in dem KI der Landwirtschaft zugutekommt.

Diese Technologie kann Nutzpflanzen und Unkraut unterscheiden und ermöglicht so eine gezielte und wirksame Unkrautbekämpfung, ohne dass großflächig Herbizide ausgebracht werden müssen.

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

Überwachung von Nutztieren#

Computer Vision lässt sich einsetzen, um die Gesundheit und das Wohlbefinden von Nutztieren zu überwachen, frühe Krankheitsanzeichen zu erkennen und eine rechtzeitige tierärztliche Versorgung sicherzustellen.

Außerdem kann diese Technologie dazu beitragen, Diebstahl zu verhindern und ungewöhnliche Aktivitäten zu melden, die weitere Probleme verursachen könnten.

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. Dadurch wird weniger verschwendet und die Kundenzufriedenheit steigt.

Das ist nicht neu. Viele etablierte Unternehmen aus verschiedenen Branchen sind dem Trend bereits voraus.

Der Leiter der Produktionsplanung, Automatisierung und Digitalisierung bei Audi erklärte, dass die Kombination von maschinellem Sehen und KI zu einer Senkung der Arbeitskosten um 30 bis 50 Prozent bei diesen Prüfungen geführt hat.

Abb. 2. Mitarbeiterin bei der Qualitätskontrolle von Tomatenpflanzen.

Klimabeobachtung#

KI kann visuelle Daten zu Wettermustern analysieren. Das hilft Landwirten, fundierte Entscheidungen über Aussaattermine und die Auswahl von Nutzpflanzen zu treffen, um sich an veränderte Klimabedingungen anzupassen.

Laut Dr. Anna Liljedahl erledigt KI in der Klimaforschung bereits „die Drecksarbeit für uns“. Sie nutzt die Klimaüberwachung, um saisonale Permafrostprognosen für die Arktis zu erstellen.

Datengestützte Entscheidungsfindung#

Datengestützte Entscheidungen steigern Produktivität und Rentabilität.

KI ermöglicht die Analyse großer Datenmengen und liefert Landwirten Erkenntnisse, die ihnen helfen, bessere Entscheidungen etwa zur Aussaat, Ernte und allgemeinen Betriebsführung zu treffen.

Außerdem lassen sich die Anwendungen an die Anforderungen des jeweiligen Falls anpassen. Manche Nutzerinnen und Nutzer möchten vielleicht vor allem Schädlinge bekämpfen, während andere detailliertere Informationen zum Boden benötigen.

Optimierte Bewässerung#

Im Durchschnitt entfallen etwa 70 % des weltweiten Wasserverbrauchs auf die Landwirtschaft. Davon gehen 40 % aufgrund einer schlechten Wasserbewirtschaftung verloren.

Landwirtinnen und Landwirte können Bewässerungssysteme optimieren, indem sie visuelle Daten zur Bodenfeuchtigkeit analysieren und so eine effiziente Wassernutzung sicherstellen.

Die automatisierte Lecksuche hilft außerdem dabei, Bereiche mit übermäßigem Wasserverbrauch aufzuspüren.

Erhalt der Biodiversität#

Ohne gesunde Ökosysteme gibt es keine Landwirtschaft. Durch Überwachung kann Vision AI zum Erhalt der biologischen Vielfalt beitragen, indem sie die Auswirkungen landwirtschaftlicher Verfahren auf die umliegenden Ökosysteme analysiert.

Entwicklung des ländlichen Raums#

Schließlich gibt es noch die langfristige Perspektive. Die Entwicklung von KI-Technologien in der Landwirtschaft trägt zum Ausbau von Kompetenzen in ländlichen Gebieten bei und fördert so wirtschaftliches Wachstum und Nachhaltigkeit.

Mit der Zeit kann das zu stärkeren ländlichen Gemeinschaften führen, von denen viele Einwohner verlieren. Laut FWD gibt es in 77 % der ländlichen Bezirke der USA heute weniger Menschen im erwerbsfähigen Alter (15 bis 64 Jahre) als vor 20 Jahren.

Fazit: Eine vielversprechende Zukunft liegt vor uns#

Die Weltbevölkerung wächst und wird voraussichtlich bis 2037 die Marke von 9 Milliarden Menschen erreichen. Neue Herausforderungen erfordern neue Lösungen, und Technologie spielt dabei eine zentrale Rolle.

Laut Forbes werden sich die weltweiten Ausgaben für intelligente Landwirtschaft, einschließlich KI 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 insgesamt mehr Nachhaltigkeit profitieren.