Trotz schwieriger Umweltfaktoren auf dem Feld müssen sich autonome Assistenzsysteme zurechtfinden und Landmaschinen sicher bewegen können. Das ist eine Voraussetzung für die Zulassung derartiger Gerätschaften in der Praxis. Grafik: Maschinenfabrik Bernhard KRONE GmbH & Co. KG

 

Intelligente Assistenzsysteme und hochautomatisierte Maschinen können die Effizienz und Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft steigern.

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) arbeitet in einem neuen Projekt mit Partnern aus Industrie und Forschung an sicheren und zertifizierbaren Sensorsystemen zur semantischen Umgebungswahrnehmung – der dafür wichtigen technologischen Grundlage.

In einem Outdoor-Testfeld auf einer Agrarfläche wird erstmals ein Umfeld geschaffen, das die schwierigen Rahmenbedingungen in der Landwirtschaft reproduzierbar und verifizierbar abbildet, um KI-Algorithmen zur Dateninterpretation entwickeln und systematisch evaluieren zu können.

 

 

Zuverlässige Objekterkennung notwendig

 

Arbeitsprozesse in der Landwirtschaft zeichnen sich durch eine hohe Variabilität der Umgebungsbedingungen aus: Maschinen sind auf dem Feld mit Umwelteinflüssen wie Regen, Staub und Gegenlicht sowie vielfältigen Pflanzen- und Bodeneigenschaften konfrontiert.

Trotz dieser für die technischen Geräte harschen und unsicheren Umgebung muss eine zuverlässige Objekterkennung sichergestellt werden – ein notwendiger Baustein für zielgerichtetes Handeln.

Auf wissenschaftlicher Ebene existieren viele Verfahren im Bereich der semantischen Umfeldwahrnehmung, die bisher aber nicht vor dem Hintergrund dieser spezifischen Anforderungen konzipiert, validiert und optimiert wurden.

In dem vom Bundesministerium für Landwirtschaft und Ernährung (BMEL) geförderten Verbundvorhaben AI-TEST-FIELD erproben die Partner Hochschule Osnabrück, LEMKEN GmbH & Co. KG und Maschinenfabrik Bernard Krone GmbH & Co. KG unter der Leitung des DFKI-Forschungsbereichs Planbasierte Robotersteuerung, wie ein hoher Verlässlichkeitsgrad bei der Sensordatenauswertung erreicht werden kann. Das Projekt bildet damit eine wichtige Brücke, um den Stand der Grundlagenforschung auf die praktischen Bedürfnisse der Agrarbranche zu übertragen und künftige Zertifizierungsprozesse anzustoßen.

 

 

High-Tech-Versuchsumgebung auf landwirtschaftlichem Boden

 

Auf dem zu errichtenden Testfeld soll die Umgebung mit den verschiedenen Randbedingungen in der Landwirtschaft mittels eines mit unterschiedlicher Sensorik (wie Laserscanner, Stereokamera, Time-of-Flight-Kamera, Ultraschall und Radar) ausgestatteten Trägerwagens erfasst werden.

Dieser wird exakt und reproduzierbar entlang eines Schienenparcours durch das Feld-Setting geführt. Zusammen mit den Metadaten der Erhebungen, wie Wetterbedingungen oder Tageszeit, liefern die Rohdaten die nötige Datenbasis für eine Steuerung auf Basis von Algorithmen. Eingebettet ist die Versuchsumgebung in ein größeres Softwareframework, das an die im Förderprojekt Agri-Gaia entwickelte IT-Infrastruktur angebunden werden soll. Später werden die erzeugten und für den Einsatz tauglichen maschinenunabhängigen Algorithmen aus dem Testfeld auf reale Landmaschinen übertragen und bewertet.

 

 

KI optimales Werkzeug zur Optimierung

 

Der DFKI-Forschungsbereich Planbasierte Robotersteuerung befasst sich im Projekt vor allem mit dem Datenhandling und der Entwicklung von KI-Methoden.

Die Hochschule Osnabrück ist für den Aufbau des schienenbasierten Sensorträgers sowie die Integration der Sensorik zuständig. Die deutschen Landtechnikunternehmen LEMKEN und KRONE bringen ihr Domänenwissen im Hinblick auf den industriellen Einsatz der Sensorsysteme und die landwirtschaftlichen Gerätschaften ein. Das Projekt wird von der TÜV Nord AG begleitet und unterstützt.

Prof. Dr. Joachim Hertzberg, Leiter des DFKI-Labors Niedersachsen und des Forschungsbereichs Planbasierte Robotersteuerung: „Die Landwirtschaft ist geprägt vom Unternehmertum. Landwirtinnen und Landwirte sind seit jeher auf die Optimierung ihrer Prozesse angewiesen – Künstliche Intelligenz ist dafür ein optimales Werkzeug. Oftmals reicht es schon, an den kleinen ‚Stellschrauben‘ zu drehen, um mithilfe von KI, Prozesserleichterungen und einen guten Effekt für landwirtschaftliche Betriebe zu erreichen. Uns kommt es darauf an, Projekte zu verwirklichen, die realitätsnah sind. Mit den Ergebnissen von AI-TEST-FIELD und einer optimierten Sensordatenauswertung sollen KI-basierte Unterstützungssysteme sicherer und diese für die Arbeit der Landwirtinnen und Landwirte realistischer werden.“

 

 

DFKI setzt Agrar-Fokus weiter fort

 

Das Projekt AI-TEST-FIELD der Förderlinie „Bekanntmachung zur Förderung der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft, der Lebensmittelkette, der gesundheitlichen Ernährung und den Ländlichen Räumen im Rahmen von Forschungsvorhaben“ wird vom BMEL über eine Laufzeit von drei Jahren mit knapp zwei Millionen Euro gefördert.

AI-Test-Field läuft parallel zum Großprojekt Agri-Gaia, bei dem das DFKI federführend ist und welches vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) finanziert wird. Agri-Gaia baut auf der europäischen Cloud-Initiative GAIA-X auf und möchte ein Ökosystem für die KI-Anwendung in der Landwirtschaft schaffen. Zwischen den beiden Projekten wird es einen Erkenntnisaustausch im Bereich der Daten und Infrastruktur geben.

 

 

 

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