KINERA – Produktionsprozesse in der Landwirtschaft optimieren
Einfacher, effizienter und umweltschonender
In der normalen landwirtschaftlichen Praxis erweisen sich die heutigen komplexen High-Tech-Landmaschinen oftmals als äußerst schwierig zu nutzen. Dies ist für die Landwirtinnen und Landwirte sehr unbefriedigend. Darüber hinaus wird das volle Potenzial der Maschinen so meist nie ganz ausgeschöpft. Künstliche Intelligenz (KI) soll dies ändern.
Das Ziel des Projekts KINERA ist es, ein digitales Maschinen-Gesamtsystem zu entwickeln sowie das Potential von Schwarmrobotik (mehrere, kleine Roboter in einem koordinierten System) in der Landwirtschaft zu erforschen. Die Prozesse in der Agrartechnik sollen so effizienter und weniger störanfällig werden. Genauer betrachtet wird dies im Projekt am Beispiel einer modernen Bestellkombination bestehend aus Ackerschlepper, Saatbettbereitung und Sämaschine.
Optimierungen durch KI besonders effizient
KI ist besonders gut geeignet, um die hohe Komplexität eines modernen Maschineneinsatzes zu durchblicken. Dabei sollen im Projekt die Kommunikationsprozesse zwischen den Maschinen eines Hofes (Beispiel: Bestellkombination) sowie mit externen Informationsquellen betrachtet werden. Dadurch soll ein sogenanntes Internet-of-Things (IoT)-System über einen kompletten Produktionsprozess realisiert werden. Durch eine KI-Steuerung können in solch kompletten Systemen die relevantesten Parameter äußerst präzise und sehr schnell identifiziert werden.
Unterschiedliche KI für unterschiedliche Zwecke
Um das Projektziel zu erreichen, setzen die Verantwortlichen unterschiedliche Arten von KI ein. So zum Beispiel "Organic Computing" (OC). Dies sind selbstlernende adaptive Systeme. Ähnlich einem Lebewesen können sich solche OCs selbstorganisiert an verändernde Umgebungsbedingungen anpassen. Sie könnten so zum Beispiel eigenständig zu einer optimierten Maschinenauslastung und einem effizienteren Betriebsmitteleinsatz beitragen.
Unterstützungssysteme für Entscheidungen
Sind die für eine Prozessoptimierung wichtigen Stellschrauben einmal identifiziert, können sinnvolle Anpassungen erfolgen. Mit der Entwicklung eines digitalen Maschinen-Gesamtsystems wird der landwirtschaftlichen Praxis ein umfassendes Unterstützungssystem für die Entscheidungsfindung zur Verfügung gestellt. Eine erleichterte und vereinfachte Bedienbarkeit natürlich inbegriffen.
Vorteile für alle landwirtschaftlichen Bereiche
In der gesamten Agrartechnik - Pflanzenbau und Nutztierhaltung - ist der Trend zu immer komplexeren digitalen Systemen wohl unaufhaltbar. Solche Systeme besitzen vielfältige positive ökonomische und ökologische Potenziale. Um diese effizient und effektiv nutzen zu können, bedarf es der Einbindung eines KI-gesteuerten Unterstützungssystems. Nur so werden nach Ansicht der Projektnehmer Produktionsprozesse geschaffen, die gleichzeitig umweltschonend, biodiversitätsfördernd, selbstoptimierend und somit anhaltend produktiv sind.
- Projektname: KINERA (Künstliche Intelligenz für eine effiziente und resiliente Agrartechnik)
- Ziel: Steigerung der Effizienz und Resilienz von verfahrenstechnischen Prozessen der Agrartechnik
- Ansatz: Verbesserung der Maschinenauslastung und Bedienbarkeit, Aufrechterhalten der Betriebsfähigkeit trotz Störungen
- Eingesetzte Künstliche Intelligenz: Selbstlernende adaptive Systeme (Organic Computing), Simulations-basiertes maschinelles Lernen, Kooperatives Lernen, Bestärkendes Lernen, Sensorfusion, Generative Modellierung
- Hauptstandort: Hohenheim, Baden-Württemberg
- Projektkoordination: Universität Hohenheim, Fachgebiet Künstliche Intelligenz in der Agrartechnik
- Projektbeteiligte: Universität Hohenheim (Fachgebiete: Künstliche Intelligenz in der Agrartechnik, Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion und Wirtschaftsinformatik), Smart Site Solutions GmbH, Exatrek - EXA Computing GmbH sowie zusätzliche, assoziierte Partnerschaften mit: Horsch Maschinen GmbH, Claas Vertriebsgesellschaft mbH, VDMA Landtechnik
Adresse
KI-Projekt KINERA
70599 Stuttgart, Baden-Württemberg
