KIBREED – mithilfe von KI standortangepasste Pflanzen züchten
Ertragssicherheit trotz Klimawandel
Im Projekt KIBREED werden Werkzeuge für die Pflanzenzüchtung entwickelt und erprobt. Diese sollen mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) die Sortenwahl für die Landwirtschaft optimieren. Ziel ist, in der landwirtschaftlichen Praxis auch zukünftig die Ertragssicherheit zu erhalten.
In der Pflanzenzüchtung werden KI-Technologien bisher nur sehr begrenzt eingesetzt. Eine datenbasierte KI-Anwendung birgt jedoch enormes züchterisches Potenzial. Sie könnte die Entwicklung widerstandsfähiger und standortangepasster Sorten substanziell voranbringen. Das bringt viele Vorteile – für Mensch und Umwelt gleichermaßen.
Umfangreiche Analyse der vorhandenen Daten
Im Projekt KIBREED werden aus verschiedenen Bereichen alle vorhandenen Datensätze zusammenfließen und gemeinsam analysiert.
Daten:
- zur genetischen Information der Pflanzen (Genotypisierung);
- zu ihrem äußeren Erscheinungsbild (Phänotypisierung);
- zur Umwelt.
Für die umfangreiche Datenanalyse werden im Projekt "Deep Learning"-Ansätze genutzt. Das heißt die Projektverantwortlichen setzen KI-Methoden des maschinellen Lernens KNN (künstliche neuronale Netze) zur Informationsverarbeitung ein.
KIBREED verfolgt dabei viele, wichtige Arbeitsziele:
- verschiedene Standorte werden nach ihren Umweltbedingungen klassifiziert,
- Ursachen für die Ausprägung unterschiedlicher Erscheinungsbilder von Pflanzen analysiert,
- fehlende genetische Datenpunkte abgeschätzt,
- Erträge zu komplexen Situationen (Genotyp×Ort×Jahr×Management-Kombinationen) vorhergesagt,
- Faktoren, die einen wesentlichen Einfluss auf eine erfolgreiche Sortenprüfung haben, identifiziert.
Vorhersagemodelle am Beispiel Weizen
Im Projekt KIBREED wird dies beispielhaft für den Weizen untersucht und entwickelt. Für die Ertragsprognosen werden dabei unterschiedliche Standortfaktoren berücksichtigt, zum Beispiel der Verlauf der Temperatur und Niederschlagsmengen oder die Dauer und Intensität der Sonneneinstrahlung. Aber auch Hinweise auf Stress durch Schadorganismen werden in das KI-gesteuerte Ertragsvorhersagemodel mit eingehen sowie Informationen zu Bodeneigenschaften, der Düngung und des Pflanzenschutzes. So können standortangepasste Pflanzen mit hoher Ertragssicherheit gezüchtet werden - und die Landwirtschaft kann sich an die Bedingungen des Klimawandels anpassen.
- Projektname: KIBREED (Züchtung von standortangepassten Sorten mittels Algorithmen der Künstlichen Intelligenz)
- Ziel: Algorithmen der Künstlichen Intelligenz für Züchtung standortangepasster Sorten nutzbar machen
- Ansatz: Verbesserte Vorhersagen der Genotyp×Ort×Management-Interaktionen
- Eingesetzte Künstliche Intelligenz: Mittels "Deep Learning"-Verfahren Daten aus Methoden des "Genotyping", "Phenotyping" und "Envirotyping" integriert analysieren
- Hauptstandort: Gatersleben, Sachsen-Anhalt
- Projektkoordination: Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung (IPK)
- Projektbeteiligte: Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung (IPK), KWS SAAT SE & Co. KGaA
Adresse
KI-Projekt KIBREED
06466 Seeland, Sachsen-Anhalt
