Claas will mit Künstlicher Intelligenz Unwetter und andere Risiken bannen

Dissen/Harsewinkel. Noch sitzt der Landwirt oder der Erntedienstleister von der Maschinengenossenschaft oben in der Kabine seines Mähdreschers und fährt die einzelnen Felder ab. Wetter, Fruchtstand, ein möglichst ökonomischer Maschineneinsatz – all das haben moderne Landwirte dank fundierter Ausbildung und langer Erfahrung im Kopf. Noch. Bei Claas denken sie in Sachen Landwirtschaft permanent einen Schritt weiter. Der weltweit operierende Harsewinkeler Landmaschinenkonzern beteiligt sich an der Erforschung von Anwendungsbereichen für Künstliche Intelligenz (KI). &bdquo;Gerade die Landwirtschaft bietet aufgrund ihrer Komplexität viele Themenfelder, in denen KI sinnvoll eingesetzt werden kann", lautet die Ausgangsüberlegung. Um diese Themen anzugehen, hat sich das Unternehmen über seine Tochter Claas E-Systems GmbH seit Jahresanfang strategische Partner gesucht. Die beiden Projekte, mit denen Claas an der Zukunft feilt, tragen die kryptisch anmutenden Bezeichnungen &bdquo;Agri-Gaia" und &bdquo;resKIL". Was dahinter steckt, hat die Kommunikationsabteilung am Stammwerk jetzt aufbereitet. &bdquo;Künstliche Intelligenz kann Landwirten und Lohnunternehmern dabei helfen, ihre Arbeit besser zu planen und zu steuern und sie zudem von Routinetätigkeiten zu entlasten", formuliert Thilo Steckel von Claas E-Systems die Zieldefinition. Gerade wegen vieler teils schwer vorhersehbarer Einflussfaktoren biete sich KI für die Landwirtschaft an. Beispiele für diese Rechnung mit vielen (Un-) Bekannten sind das Wetter sowie zahlreiche Wechselwirkungen. KI für eine nachhaltigere Landwirtschaft Um diese möglichst gut vorhersagen und einplanen zu können, kommen etwa Kamera- und Satellitenbilder zum Einsatz, die große Mengen an Daten zur Verfügung stellen. Diese müssen in möglichst kurzer Zeit gespeichert und ausgewertet werden, damit der Landwirt hieraus einen konkreten Nutzen für seinen Arbeitseinsatz ziehen kann. Die Algorithmen, die in der Künstlichen Intelligenz eingesetzt werden, unterscheiden sich grundlegend von herkömmlicher Software. Sie &bdquo;lernen" selbstständig, indem sie große Datenmengen analysieren, und dadurch immer besser werden. &bdquo;Wenn eine große Menge Bilder von abgeernteten Feldern analysiert wurde, kann die KI irgendwann sehr zuverlässig abgeerntete und nicht abgeerntete Flächen unterscheiden. Dem Mähdrescher wird dann mitgeteilt, wo er noch ernten muss und wo nicht", erläutert Steckel. Landwirtschaft wird durch KI ressourcenschonender, aber dennoch wirtschaftlicher Um große Datenmengen, die Künstliche Intelligenz benötigt, zur Verfügung zu stellen, braucht es eine leistungsfähige Infrastruktur. &bdquo;KI wird eines der Werkzeuge sein, um Landwirtschaft noch ressourcenschonender und nachhaltiger zu gestalten, aber gleichzeitig die Wirtschaftlichkeit zu steigern", resümiert Steckel. Angesichts der globalen Herausforderungen wie einer stetig wachsenden Weltbevölkerung, der Flächenversiegelung, Erosion, Ausbreitung von Wüsten und den Auswirkungen des Klimawandels kommt einer nachhaltigen Landwirtschaft eine weiter steigende Bedeutung zu. Im Projekt Agri-Gaia arbeitet nach Auskunft von Claas ein namhaftes Konsortium aus Industrie und Forschung an der Realisierung eines offenen KI-Standards für die Agrar- und Ernährungswirtschaft auf Basis der europäischen Cloud-Initiative &bdquo;Gaia-X". Gemeinsam mit Verbänden, Forschung, Politik und Industrie arbeitet die strategische Allianz unter der Leitung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz daran, eine offene und dezentrale Infrastruktur für die Entwicklung und den Austausch von KI-Algorithmen in der Landwirtschaft zu entwickeln. Projekt kommt der gesamten Agrarbranche zugute So kommt das Projekt der gesamten Agrarbranche zugute und ermöglicht innovative Geschäftsmodelle. Das Vorhaben wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie mit rund zwölf Millionen Euro gefördert und ist auf drei Jahre angelegt. Ebenfalls am 1. Januar dieses Jahres fiel der Startschuss für das Projekt Ressourceneffiziente KI für eingebettete Systeme in Landmaschinen. Kern der Projektarbeit wird es sein, eingebettete Systeme, Mini-Computer mit darauf abgestimmter Software einschließlich Funkkommunikation, für Landmaschinen zu entwickeln. KI macht Maschinen intelligenter und steuert Funktionen Diese verarbeiten Sensorsignale und steuern Funktionen der Maschinen – und das bei begrenzten Kapazitäten an Raum und Energie, unter rauen Bedingungen und bei schlechter oder instabiler Verfügbarkeit von Mobilfunknetzen. &bdquo;Dabei muss auf Basis von Steuerungsinformationen eine Reaktion der Maschine innerhalb von Bruchteilen einer Sekunde gewährleistet sein, etwa wenn bei der Ernte ein Hindernis erkannt wird und die Maschine gestoppt werden muss", erläutert Steckel.

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