Loading...„Mein Vater ist begeistert von der Technik, von den Sensoren, von der Künstlichen Intelligenz (KI), die aus großen Bilddatenmengen zuverlässige Handlungsanweisungen liefern und die vielleicht schon bald auch auf seinem Obstbetrieb in nordrhein-westfälischen Rödinghausen eingesetzt wird“, erzählt Moritz Hentzschel auf der renommierten Obstbauversuchsanstalt in Jork an der Niederelbe. Hentzschel selbst will den elterlichen Betrieb mit Beeren- und Kernobst zwar nicht übernehmen, doch beschäftigt er sich als gelernter Gartenbauer im Rahmen des Forschungsprojektes Samson (Smarte Automatisierungssysteme und -services für den Obstbau an der Niederelbe) mit diversen, in der Praxis zwar noch nicht eingesetzten KI-Techniken, die aber schon in absehbarer Zeit für den Obstbau relevant sein können.
Neue Forschung zu KI im Obstbau
Der 26-jährige macht einen aufgeräumten Eindruck. Ebenso wie sein Kollege David Berschauer. Er ist wissenschaftlicher Mitarbeiter des Projektleitenden Fraunhofer IFAM in Stade und studiert parallel Informatik im Masterstudiengang an der HAW Hamburg. Weil das Projekt so große Fortschritte und wichtige neue Erkenntnisse liefert, wird es wahrscheinlich auch über das Förderende 2025 hinaus vom Bund finanziert werden. „Wir sind zuversichtlich, daß unsere Arbeit rund um die KI im Obstbau weiter fortgesetzt wird“, blickt Beschauer optimistisch in die Zukunft.
Wir trainieren die KI-Modelle fortlaufend, so daß sich der Obstbauer auf die von der Software ermittelten Ergebnisse verlassen kann und sie für ihn relevant sind.
David Berschauer, wissenschaftlicher Mitarbeiter beim Fraunhofer IFAM
Gerne erklärt er die eingesetzte Technik: Im Kern handelt es sich dabei um eine Sensorbox, die vor der Haube eines Traktors montiert wird und mit dem die Forscher ihre Runden im Bestand drehen. In der Box befindet sich einerseits ein Lidar-Sensor, der Blattflächen exakt vermißt; andererseits sind zwei RGB-Kameras im Einsatz, die mit „Stereo-Effekt“ jeweils fünf Bilder pro Sekunde schießen und eine Datenmenge von bis 400 MB pro Sekunde erzeugen. „Zuviel“, wie Berschauer einwirft, „langfristig ist das so noch nicht praxistauglich.“ Klar, daß das Team von Samson mit dem Einsatz von Realtime Kinematisch (RTK) jede Bewegung der Kameras an jedem einzelnen Baum im Bestand auf ein paar Millimeter genau orten können.
Die mobile Samson-Sensorbox wird vorne an einem Traktor installiert.
Alle erfassten Daten der Sensorbox können sofort mittels App über ein Smartphone eingesehen werden. Wie hier von Moritz Hentzschel demonstriert.
Das ist auch essentiell, weil das bildgebende Verfahren mit der dahinter gekoppelten Künstlichen Intelligenz diese Genauigkeit braucht, um am Ende verwertbare, erkenntnisfördernde Daten zu liefern. Daten, die, das sei ausdrücklich betont, „natürlich“ auch mit einem erfahrenen, geschulten Auge eines Obstbauers – wenn er denn für jeden einzelnen Baum tatsächlich Zeit hätte – ermittelt werden könnte: Als da wären der optimale Erntezeitpunkt und darüber hinaus eine exakte Prognose, was für eine Erntemenge zu welchen Qualitäten zu erwarten ist. Letzteres ist eine sehr wichtige Information für die rechtzeitige Vermarktung der Früchte.
Wie funktioniert die KI nun?
„Die ermittelten Bilddaten geben wir in unsere Software ein, die in einem neuronalen System mit mehreren Millionen von Parametern (Gewichtungen) eingespeist werden. Wir trainieren die KI-Modelle fortlaufend, so daß die von der Software ermittelten Ergebnisse, am Ende auch welche sind, auf die sich der Obstbauer verlassen kann und die für ihn relevant sind“, erklärt David Berschauer. Und da diese Daten im Wettbewerb immer mehr an Bedeutung gewinnen, wird nach spektakulären Fortschritten in Sachen GPS, Automatisierung, Robotik nun die Künstliche Intelligenz auf den landwirtschaftlichen Betrieb einziehen. Mit hohem Tempo, mit voller Macht. Die Chancen sind groß, die Begeisterung manchmal noch größer. Ebenso gibt es aber auch große Skepsis gegenüber einer Entwicklung, die ohne Zweifel revolutionäres Potenzial in sich trägt und die die Arbeit auf den landwirtschaftlichen Betrieben nachhaltig verändern wird.
Aber zurück zu Samson und dem Obstbau: Die Datenerfassung via Sensoren ist die eine Seite der Medaille. Die Daten sinnvoll zu verarbeiten, die andere, ebenso wichtige Seite. Dies muß trainiert werden. Dabei macht das Training derzeit rasante Fortschritte, sodass schließlich am Ende für jeden Baum eine individuelle pflanzenbauliche Betreuung möglich ist. Was der Mensch trotz größter Anstrengung nicht leisten kann, es fehlt ihm einfach die Zeit, gelingt durch „Rechenleistung“ der Hardware. So öffnet sich mithilfe von KI am Ende die Spritzdüse für mannigfaltigen Pflanzenschutz oder es wird Frostschutz nur dann angewandt, wenn es wirklich nötig ist. Das spart und schont die Umwelt. Beispiel Frostschutz: Bisher wird in vielen Apfelplantagen bei befürchteten Nachtfrösten mit Wasser beregnet, um drohenden Schaden abzuwenden. Oft auch dann, wenn die Temperaturen unter Null Grad Celsius zwar angekündigt, aber am Ende gar nicht auf das gefährliche Frostniveau fallen. Dadurch entstehen viele Kosten (pro Stunde Frostschutz werden 40.000 Liter/ha eingesetzt), die eine KI, gespeist durch viele Wetterdaten und zusätzliche Daten über die Kulturpflanzen, auf das Nötigste reduziert.
Dennoch: Auch die KI hat ihren Preis. Sie kostet in der Entwicklung, Installation und verbraucht Energie. Sie muss sich daher rechnen, will sie eingesetzt werden, obgleich junge Forscher wie Berschauer und sein Kollege Frederick Blome sagen, mit KI sind Ertragssteigerungen von 20 bis 30 Prozent zu erwarten. So lange der Obstbauer der Souverän des Geschehens bleibt und die KI-Anwendung „easy bedienbar“ ist, hat Berschauer keine Bedenken, „die Gefahren sind klar berechenbar“.
Unkrauterkennung leicht gemacht
Samson im Obstbau ist wie Sam-Dimension (Smart Arial Mapping) im Ackerbau: Im sonnenbeseelten Juni, morgens um acht Uhr, zieht ein Schlepper von John Deere eine Feldspritze im schleswig-holsteinischen Armstedt durch ein Zwiebelfeld. Es sind rote und weiße Zwiebeln auf einem 15 Hektar großen Schlag, die Tjark Hartmann-Paulsen vom Hof Hasenkrug für die Einzelhandelskette Edeka anbaut. Die Szene ist an sich wenig sensationell. Doch das täuscht. Denn beim Pflanzenschutz, durchgeführt vom Lohnunternehmer Scheel aus Sarlhusen, kommt ein KI-basiertes System des Stuttgarter Start-ups SAM-DIMENSION GmbH zum Einsatz.
Landwirt Tjark Hartmann-Paulsen und Drohnenpilot Jannik Robrahn vom Lohnunternehmen Scheel Sarlhusen mit einer Drohne von SAM Dimension.
SAM Dimension liefert eine Applikationskarte mittels KI ausgewerteten Drohnenbildern, die mit Hilfe des GPS am Schlepper und der Feldspritze zur punktuellen Unkrautbekämpfung eingesetzt wird.
Die SAM Dimension Karte mit den lokalisierten Unkrautstellen wird in das Operations Center von John Deere per USB-Stick eingelesen.
Schon vorher ist das gesamte Zwiebelfeld von einer Drohne abgeflogen worden, die mit einer Kamera das ganze Gelände en detail bildlich erfaßt hat. Das generierte Bilddatenpaket hat ein Volumen von mehreren hundert GB, das bereits auf dem Feld vorprozessiert und dann an den Sam-Zentralcomputer verschickt wird. Auf diesem Zentralcomputer arbeitet sich eine KI-basierte Software durch die Bilderflut und identifiziert Unkraut und Ungräser in superschnellem Tempo. Am Ende generiert die KI-basierte Software eine Feldkarte mit kleinem Datenvolumen, die an das Lohnunternehmen Scheel zurückgeschickt und dann an Bord von Traktor bzw. Spritztechnik eingelesen wird.
Wo ich früher über die ganze Fläche die gleiche Spritzmenge ausgefahren habe, ist es mit diesem System tatsächlich nur noch etwa ein Fünftel.
Tjark Hartmann-Paulsen, Landwirt
Diese Feldkarte gibt exakt vor, wo es auf dem Zwiebelschlag Unkräuter gibt und wo eben nicht. Die SAM-Applikationskarte ermöglicht zusammen mit dem GPS-System von John Deere und einer Feldspritze mit Pulsweitenmodulation eine punktuelle, hochgenaue und gezielte Spritzung. Das spart Spritzmittel. „Wo ich früher über die ganze Fläche die gleiche Spritzmenge ausgefahren habe, ist es mit diesem System tatsächlich nur noch etwa ein Fünftel, einfach weil an vielen Stellen kein Unkrautdruck besteht und mir die KI-basierte Sam-Technologie dies mitteilt“, so Landwirt Tjark Hartmann-Paulsen.
Die Drohne, die vorher den Zwiebelacker überflogen hat, bewegt sich dabei in ungefähr 60 Meter Höhe, macht sechs Bilder pro Sekunde, braucht für die 15 Hektar ungefähr 15 Minuten Flugzeit; anschließend werden die gesammelten Bild-Daten an SAM-DIMENSION geschickt. Lohnunternehmer Jan Marten Scheel ist der erste in Norddeutschland, der Drohne und KI-basierte Datenermittlung einsetzt. Für den 26-Jährigen ist das alles noch ganz frisch, aber er ist von SAM und KI-Systemen überzeugt. Das sei die Zukunft. „Dafür habe ich einen höheren fünfstelligen Betrag investiert“, sagt der innovationsfreudige Lohnunternehmer, „darin enthalten sind die Drohne als Trägerplattform für die Sam-Cam AI Kartierungskamera, des Weiteren die komplette Software zur Nutzung des SAM Dimension Systems und die Datenverarbeitung zur Kartenherstellung.“ Scheel berechnet den Landwirten für seinen Extra-Service nach Hektar und Pflanzenart – im Fall der Zwiebeln 35 Euro. Lächelnd fügt er hinzu: „Win-win für alle“.
Lohnunternehmer Jan Marten Scheel setzt das KI basierte SAM Dimension System zur Unkrautbekämpfung auf einem Feld mit Zwiebeln ein.
Kamille im Zwiebelfeld: Dieses Unkraut wird von der Drohne erfasst und in die Applikationskarte zur punktuellen Behandlung aufgenommen.
Und wie geht es mit KI in der Landwirtschaft weiter?
Wie und wo sich die KI letztlich etablieren wird, ist noch nicht genau abzusehen. Ob sie die Arbeit auf den Höfen erleichtert, verbessert oder eher doch verkompliziert? Dazu hat Lea Fließ, Geschäftsführerin vom Forum Landwirtschaft (FML), einem Zusammenschluß von über 60 Mitgliedern aus der Agrarbranche, eine klar-positive Position: „Ob Künstliche Intelligenz Fluch oder Segen für die Landwirtschaft wird, entscheidet sich an der Art, wie wir sie nutzen. Wenn sie gemeinsam mit Landwirtinnen und Landwirten entwickelt wird – und im Dialog mit der Gesellschaft – kann sie ihr Potenzial voll entfalten. Denn nur wenn Menschen verstehen, wie KI auf dem Acker wirkt und welchen Beitrag sie zu Umwelt, Tierwohl und Ernährung leistet, kann Vertrauen wachsen. Richtig eingesetzt, spart sie Zeit, reduziert Betriebsmittel und eröffnet neue Spielräume für Nachhaltigkeit. Damit das gelingt, braucht es Gestaltung: praxisnah, verantwortungsvoll und mit politischem Rückhalt.“