Die 10 wichtigsten Vorteile von Vision AI für die Landwirtschaft 

Künstliche Intelligenz hat viele Anwendungsmöglichkeiten. Die meisten Branchen könnten leicht von den Vorteilen profitieren, die diese Technologie heute bietet. Lass uns die Ärmel hochkrempeln und uns auf eine der wichtigsten konzentrieren: die Landwirtschaft.

Wie kann Künstliche Intelligenz die Agrarindustrie verbessern?

1) Präzisionslandwirtschaft

Alles hängt von der richtigen Verteilung der Ressourcen ab.

Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren riesige Datenmengen, die von Sensoren, Satelliten und Drohnen gesammelt werden, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Dies ermöglicht einen optimierten Einsatz von Ressourcen wie Wasser, Dünger und Pestiziden. 

2) Überwachung und Management der Ernte

Die Überwachung und Bewirtschaftung von Nutzpflanzen bringt viele Vorteile mit sich, z. B:

• Frühzeitige Erkennung von Krankheiten: Die KI-gestützte Bildanalyse kann Anzeichen von Krankheiten oder Schädlingen in Nutzpflanzen frühzeitig erkennen. Dies ermöglicht ein schnelles Eingreifen und eine deutliche Reduzierung der Ernteverluste.
• Ertragsvorhersage: Visuelle Daten können helfen, die Ernteerträge vorherzusagen, damit die Landwirte ihre Ernte und Verteilung besser planen können.

‍

‍

3) Optimierte Unkraut-Erkennung

Die Unkrauterkennung ist ein weiterer Bereich, in dem die KI den Landwirten Vorteile bringt. 

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

Die Vorteile gelten nicht nur für offene Felder, sondern auch für die Gewächshauslandwirtschaft.

4) Überwachung des Viehbestands

Künstliche Intelligenz kann eingesetzt werden, um die Gesundheit und das Wohlbefinden von Nutztieren zu überwachen, frühe Anzeichen von Krankheiten zu erkennen und eine schnelle tierärztliche Versorgung sicherzustellen.

Außerdem verhindert diese Technologie Diebstähle und ungewöhnliche Aktivitäten, die zahlreiche andere Probleme verursachen können. 

5) Qualitätskontrolle

Eine weitere Anwendung dieser Technologie ist die Qualitätskontrolle. Algorithmen können die Qualität von landwirtschaftlichen Produkten bewerten und so sicherstellen, dass nur hochwertige Produkte in die Lieferkette gelangen. Dies führt direkt zu einer Verringerung der Verschwendung und einer höheren Kundenzufriedenheit.

Aber das ist nichts Neues. Mehrere renommierte Unternehmen aus verschiedenen Branchen sind bereits einen Schritt voraus. 

Der Leiter der Abteilung Produktionsplanung, Automatisierung und Digitalisierung bei Audi erklärte, dass die Integration von maschinellem Sehen mit KI zu einer Senkung der Arbeitskosten für diese Prüfungen um 30-50 Prozent führte.

‍

‍

6) Klimaüberwachung

Künstliche Intelligenz analysiert visuelle Daten zu Wettermustern. So können Landwirte fundierte Entscheidungen über Pflanzzeiten und die Auswahl von Pflanzen treffen, um sich an die veränderten Klimabedingungen anzupassen.

Was den Klimawandel und die Forschung angeht, erledigt die KI bereits "die Drecksarbeit für uns", so Dr. Anna Liljedahl. Sie nutzt die Klimaüberwachung, um in der Arktis Permafrostprognosen auf einer saisonalen Zeitskala zu erstellen. 

7) Datengestützte Entscheidungsfindung

Datenbasierte Entscheidungen steigern Produktivität und Rentabilität. 

KI ermöglicht die Analyse riesiger Datenmengen und liefert Landwirten und Landwirtinnen Erkenntnisse für eine bessere Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen (z. B. Pflanzung, Ernte und allgemeine Betriebsführung, um nur einige zu nennen).

Außerdem können die Anwendungen an die Bedürfnisse des jeweiligen Einzelfalls angepasst werden. Einige Nutzer sind vielleicht mehr an der Schädlingsbekämpfung interessiert, während andere mehr Informationen über den Boden wünschen. 

8) Optimierte Bewässerung

Im Durchschnitt werden etwa 70% des weltweit verbrauchten Wassers für die Landwirtschaft verwendet. Und von diesen 70% gehen satte 40% durch schlechtes Wassermanagement verloren. 

Landwirte können ihre Bewässerungssysteme optimieren, indem sie visuelle Daten auswerten, um den Feuchtigkeitsgehalt des Bodens zu bestimmen und so eine effiziente Wassernutzung zu gewährleisten. 

Außerdem hilft die Automatisierung der Leckerkennung dabei, Bereiche mit übermäßigem Wasserverbrauch zu erkennen.

9) Erhaltung der biologischen Vielfalt

Ohne die Natur gibt es schließlich keine Landwirtschaft. Dank der Überwachung kann KI-Vision dabei helfen, die biologische Vielfalt zu erhalten, indem sie die Auswirkungen der landwirtschaftlichen Praktiken auf die umliegenden Ökosysteme analysiert.

10) Ländliche Entwicklung

Nicht zuletzt geht es darum, die Zukunft zu gestalten. Das Aufblühen von KI-Technologien in der Landwirtschaft trägt zur Kompetenzentwicklung in ländlichen Gebieten bei und fördert wirtschaftliches Wachstum und Nachhaltigkeit. 

Dies kann im Laufe der Zeit zu einer Stärkung der ländlichen Gemeinden führen, die derzeit auf globaler Ebene an Bevölkerung verlieren. Laut FWD leben in 77 % der ländlichen Bezirke der USA weniger Menschen im erwerbsfähigen Alter (15 bis 64 Jahre) als noch vor 20 Jahren.

Fazit: Eine glänzende Zukunft liegt vor uns

Die Weltbevölkerung wächst und es wird geschätzt, dass wir bis 2030 (oder sogar noch früher) die 9-Milliarden-Marke erreichen werden. Neue Herausforderungen erfordern neue Lösungen und die Technologie spielt dabei eine wichtige Rolle. 

Laut Forbes werden sich die weltweiten Ausgaben für intelligente Landwirtschaft - einschließlich KI und maschinelles Lernen - bis 2025 verdreifachen und 15,3 Milliarden Dollar erreichen.  

Durch den Einsatz von KI kann die Landwirtschaft von einer höheren Effizienz, einer geringeren Umweltbelastung und einer verbesserten Nachhaltigkeit profitieren.

‍