Thought Leadership
Künstliche Intelligenz (KI) ist aus der Agrarwirtschaft der Zukunft nicht mehr wegzudenken. Denn bei der Erzeugung von Nahrungsmitteln gilt es, große Herausforderungen zu meistern.
So muss einerseits eine weiterwachsende Weltbevölkerung ernährt werden – bei begrenzten Flächen, die dafür zur Verfügung stehen. Das heißt, die vorhandenen Agrarflächen sind immer effizienter zu nutzen. Gleichzeitig nehmen die Anforderungen an die Landwirte zu, in Zeiten des Klimawandels immer ökologischer zu wirtschaften. Dieser Spagat der Aufgaben wird nach Einschätzung der meisten Experten nur mittels Künstlicher Intelligenz zu meistern sein.
Agra-Gaia
Ein wegweisender Ansatz, KI den Weg in die landwirtschaftliche Praxis zu ebnen, ist das Projekt Agri-Gaia. In seinem Rahmen soll mit Unterstützung von Forschung, Industrie, Politik und Verbänden eine offene, dezentrale Infrastruktur für die Entwicklung und den Austausch von KI-Algorithmen in der Landwirtschaft entwickelt werden. Die Federführung bei diesem Vorhaben hat das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) inne.
Konkret geht es bei Agra-Gaia darum, einen offenen KI-Standard für die Agrar- und Ernährungswirtschaft auf Basis der vom Bundeswirtschaftsministerium geförderten europäischen Cloud-Initiative GAIA-X zu schaffen. Ein ganz wichtiger Aspekt dabei ist, das offene KI-Ökosystem auf die mittelständisch geprägte Agrar- und Ernährungsindustrie auszurichten. Die mittelständischen Unternehmen der Branche sollen so die Möglichkeit bekommen, die Entwicklung intelligenter Technologien für die Agrarwirtschaft voranzutreiben, wie es Robert Everwand, Clustermanager des Agrotech Valley Forums, welches das Projekt Agri-Gaia mitinitiierte, formuliert. Zu dem Konsortium hinter Agri-Gaia zählen neben dem DFKI die AgBrain GmbH, das Agrotech Valley Forum, die Amazonen-Werke H. Dreyer, die Robert Bosch GmbH, CLAAS E-Systems, die Hochschule Osnabrück, Josef Kotte Landtechnik, die Maschinenfabrik Bernard Krone, der KI-Spezialist LMIS AG, die Universität Osnabrück und Wernsing Feinkost.
Effizienz in der Landwirtschaft durch KI
In dem Agri-Gaia-Umfeld soll ganz gezielt ein KI-Ökosystem entwickelt werden, mit dem am Ende alle Beteiligten des Agrarreichs KI-Modelle nutzen können. Dabei lautet das Ziel, die gesamte Wertschöpfung „from field to fork“, also vom Bestellen des Feldes bis zum fertigen Lebensmittel, mit KI abzubilden und zu optimieren. Dies kann zum Beispiel damit beginnen, dass anhand von Luftbildern eines Ackers mithilfe von Künstlicher Intelligenz identifiziert wird, welcher Art die jeweilige Bodenbeschaffenheit ist, wie die Fläche optimal bewirtschaftet werden kann bis hin zu einer Prognose für die anstehende Ernte.
Letztlich lässt sich mithilfe von KI sogar sagen, wie man eine Kartoffel am effizientesten vom Feld zum Verwerter bekommt und wo im Verkauf der Kartoffelsalat im Regal am besten platziert sein muss, damit er einen möglichst hohen Absatz erfährt. Das sind alles Informationen für die an dieser Wertschöpfungskette beteiligten Branchen, die sich mittels KI langfristig stark optimieren lassen. Dazu muss es natürlich eine Plattform geben, über die eine solche Kommunikation stattfinden kann. Das heißt, die Teilnehmer brauchen eine Plattform, wo sie entsprechende Anwendungen abrufen können und auch hochladen können. Der Bedarf an einer solchen sicheren vernetzten Dateninfrastruktur, wie sie im Rahmen der europäischen Cloud-Initiative GAIA-X angestrebt wird, auf der das Agri-Gaia-Projekt basiert, sei riesig, stellt DFKI-Experte Everwand fest.
KI-Ökosystem bedeutet in dem Zusammenhang, dass so viele Marktteilnehmer der Lebensmittel-
Schon heute leisten KI-Technologien in der Land- und Ernährungswirtschaft einen wesentlichen Beitrag zu mehr Nachhaltigkeit, Ressourceneffizienz, zur Verbesserung des Tierwohls, der Wettbewerbsfähigkeit und Nahrungsmittelsicherheit sowie zur Transparenz in der Produktion und entlang der Wertschöpfungskette.
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