Nachhaltige Landwirtschaft mit künstlicher Intelligenz
Nachhaltige Landwirtschaft mit künstlicher Intelligenz - kurz NaLamKI - ist ein Projekt, welches Anfang des Jahres durch das Bundeswirtschaftsministerium gestartet wurde.
Das internationale DLG-Pflanzenbauzentrum (IPZ) ist als wichtiger Demonstrator zur Erkennung von pilzlichen Krankheiten im Weizenanbau involviert. Zudem besteht das Projektkonsortium aus anwendungsorientierten Partnern und Herstellern, Datenlieferanten, Dienstleistern und Softwareentwicklern sowie Forschungseinrichtungen, welche die Projektziele für eine praxisorientierte nachhaltige Landwirtschaft unterstützen.
NaLamKI umfasst dabei die Datenmanagement-, Betriebs- und Maschinenebene, um KI basierte Lösungsansätze in der Entscheidungsunterstützung voran zu bringen. Dabei steht das IPZ als wichtiger Demonstrator für eine ressourcenoptimierte Ausbringung von fungiziden Pflanzenschutzmitteln sowie einer Früherkennung von pilzlichen Krankheiten in Weizenbeständen mit im Fokus.
Hierzu werden auf einer Versuchsfläche täglich Daten mittels Multispektralkamera von Weizenpflanzen erhoben. Ziel ist es dabei, zu ermitteln, ob mittels multispektraler Aufnahmen die Anfangsstadien von pilzlichen Schaderregern in Weizenbeständen ermittelt werden können, bevor das menschliche Auge dies erfasst.
Die tägliche Datenermittlung mit der Multispektralkamera werden als Trainingsdaten für KI-basierte Lösungsansätze benutzt. Sollten in der 3-.jährigen Projektlaufzeit Zusammenhänge zwischen multispektralen Eigenschaften und pilzlichen Infektionen in Weizenbeständen ermittelt werden können, wäre dies für einen optimierten und nachhaltigen Pflanzenschutz ein großer Schritt nach vorn.
Denn so können pilzliche Infektionen auf Anbauflächen schon frühzeitig erkannt und dem Landwirt als Informationen zur Verfügung gestellt werden. Mit diesen Informationen kann er im Anschluss den quantitativen Befall auf der Fläche bestimmen und daran seine Pflanzenschutzstrategie anpassen. Dies hilft dem Landwirt bei einer ressourcenangepassten Pflanzenschutzanwendung.