IBM will Bauern weltweit mit KI unterstützen

Daten aus dem Internet der Dinge werden gezielt für Entscheidungsprozesse verwendet. [...]

IBM wird seine Plattform „Watson Decision Platform for Agriculture“ global ausweiten, um durch Künstliche Intelligenz (KI) Entscheidungsprozesse von Bauern weltweit zu erleichtern. Dafür verwendet IBM Daten aus dem Internet der Dinge, um präzise Ratschläge zu Planung, Ernte oder Schädlingsbekämpfung zu geben.

Mehr Daten „ernten“

„Die Digitalisierung der Landwirtschaft fängt bei der Produktion an und geht über Verwaltung und Betriebsführung bis hin zur Vermarktung. Zum Beispiel werden Agrarroboter mit ihrer Kamera Unkrautpflanzen erkennen und entsprechende Maßnahmen zum Pflanzenschutz durchführen“, sagt Martin Hirt, Referent für Digitalisierung in der Landwirtschaft bei der Landwirtschaftskammer Österreich. Damit eine Maschine solche Dinge erkennen kann, müsse man zuerst Testdaten generieren – zum Beispiel, indem man möglichst viele Blätter fotografiert. So könne man Bauern auf Basis von kürzlichen Ereignissen vor Gefahren in Bezug auf die Ernte warnen.

Für Wetterdaten zieht IBM sein Tochterunternehmen The Weather Company heran. Die Modelle von IBM beziehen sich auf verschiedene Agrarproduke wie Mais, Weizen, Baumwolle oder Soja. Sie sollen in Afrika, den USA, Kanada, Südamerika, Europa und Australien Verwendung finden. Laut Kristen Lauria, General Manager von Weather Solutions bei IBM, „ernten“ moderne Landwirte durch den Einsatz von Drohnen und Sensoren nicht nur Nahrungsmittel, sondern auch Daten. Diese seien bisher zu wenig verwendet worden. Das sei durch die Watson Decision Platform for Agriculture möglich. Die Plattform sammelt die Daten und analysiert so Muster in der Landwirtschaft. So können präzise und in der Praxis bewährte Maßnahmen gesetzt werden, um eine möglichst ertragreiche Ernte einzufahren.

Ernährung für die Zukunft

Laut Hirt können Landwirte durch die Digitalisierung präziser vorgehen, beispielsweise können sie prophylaktisch Maßnahmen gegen Schädlingsauftreten anwenden oder an genau der richtigen Stelle die richtige Menge an Dünger aussetzen. Letzteres wird teilflächenspezifische Bewirtschaftung genannt. „Bauern sehen so, was die Anforderungen für eine bestimmte Fläche sind. Diese Daten können aus unterschiedlichen Quellen stammen, dem Wetter, dem Boden oder aus historischen Aufzeichnungen“, meint der Digitalisierungsexperte.

IBM zufolge muss die Landwirtschaft präziser und ertragreicher werden, um in Zukunft die Welt ernähren zu können. Im Jahr 2050 werde es zwei Mrd. Menschen mehr geben, jedoch nicht mehr fruchtbaren Boden. Die Kombination aus präzisen Wetterdaten und KI sei dafür die Lösung. Hirt warnt allerdings vor zu viel Optimismus. Es müsse bei der Digitalisierung der Landwirtschaft noch viel geforscht werden, um gerade beim Thema KI gute Ergebnisse zu bekommen. „Abgesehen davon, wird es eine Herausforderung, die vielen, neuen Technologien für kleinstrukturierte, familienbetriebene Landwirtschaften nutzbar zu machen“, resümiert Hirt.