Was ist Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft ? Und was nicht? Eine Erklärung

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Was ist Künstliche Intelligenz? Und was nicht?

Alle reden von Künstlicher Intelligenz (KI). Dabei ist KI "nur" ein Oberbegriff für verschiedene, intelligente Werkzeuge. top agrar erklärt den Begriff.

Mo., 16. Oktober 2023, 06:45 Uhr

Lesezeit: 2 Minuten

Künstliche Intelligenz fasst Pflanze in der Landwirtschaft an

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein großes Thema in der Landwirtschaft. Aber was ist KI überhaupt? Und was nicht? (Bildquelle: stock.adobe.com/M.Dörr & M.Frommherz)

Künstliche Intelligenz (KI) umfasst Systeme, die ihr Umfeld analysieren und mit einem gewissen Grad an Autonomie Maßnahmen ergreifen, um ein vorab gestecktes Ziel zu erreichen. Die Intelligenz des Systems bezieht sich auf die Fähigkeit, die jeweils beste Maßnahme zu wählen, um das Ziel zu erreichen. Gleichzeitig soll sie dabei zu optimierende Kriterien und verfügbare Ressourcen berücksichtigen.

Das Schaubild zeigt vereinfacht, wie ein autonomer, KI-basierter Bodenreiniger vorgehen würde. Seine Aufgabe lautet, den Boden zu reinigen, wenn er schmutzig ist. Er muss aus Bildern vom Boden lernen, die er selbst aufnimmt, entsprechend entscheiden, die Reinigung starten und dann die Abläufe auf Basis des Ergebnisses optimieren. (Bildquelle: LV und „A definition of AI“, AI HLEG, European Commission 2019)

Ein Oberbegriff

KI ist der Oberbegriff für bestimmte Teildisziplinen bzw. Werkzeuge, die in Software stecken können, z. B.

Sprachassistenz,
Bildanalyse,
Suchmaschine,
Stimm- und Gesichtserkennung.

Oder sie "steckt" in Hardware, wie z. B.

Robotic,
autonome Fahrzeuge,
Drohnen,
IoT-Sensoren.

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Mittwochabend: Digitales Scheunengespräch zu KI in der Landwirtschaft

Vereinfachte Beispiele aus dem Agrarbereich

In (landwirtschaftlichen) Anwendungen kommt nicht „die eine“ KI zum Einsatz. KI ist meist eins von vielen Elementen, die zum Funktionieren einer Anwendung beitragen.

Spot Spraying: Nutzt z. B. maschinelles Lernen. Damit die Spritze die einzelnen Pflanzen und Unkräuter bei der Überfahrt erkennen bzw. unterscheiden kann, trainiert man eine KI mit Fotos von Pflanzen. Irgendwann erkennt die Maschine Gesetzmäßigkeiten in den Bildern und kann entscheiden, wo Pflanzenschutz gesprüht wird und wo nicht.
Autonome Landmaschinen:Nutzen z. B. Robotik. Im Zusammenspiel mit Sensoren- und Kameradaten sollen Feldroboter bzw. Landmaschinen lernen, wie sie sich in welcher Situation auf dem Acker zu bewegen haben, Stichwort Umfelderkennung.
Tiermonitoring: Nutzt z.B. Deep Learning: Mustererkennung in einer unendlichen Menge von Daten, wie z. B. Kameradaten aus dem Stall. Wenn darin nur geringfügige Abweichungen von der Norm auftreten, kann das eine KI erkennen, ohne dass Grenzwerte gerissen werden müssen.

Das ist keine KI

In den Beispielen kommen häufig parallel zu den KI-Elementen andere mathematische Programmierungen zum Einsatz, die nichts mit KI zu tun haben.

Statische Grenzwerte: Der Mensch definiert einen festen Grenzwert, die Maschine schlägt Alarm, wenn dieser über- oder unterschritten wird, z. B. bei Temperaturmessungen.
Komplexe Filter im System: Sie geben einen Alarm aus, wenn mehrere Grenzwerte unterschiedlicher Kategorien kombiniert überschritten werden, z.B. falsche Tierverteilung im Stall, wenn Licht an.