EVENTS

Logo
Aktuell Klimawandel

Hochschule Reutlingen will KI für klimaresiliente Landwirtschaft nutzen

Extreme Wetterlagen wie Dürreperioden oder auch Starkregenereignisse führten in den letzten Jahren zu einer geringeren landwirtschaftlichen Produktivität

Landwirtschaft
Ein Landwirt bereitet ein Feld für die Aussaat vor. Foto: Christian Charisius/DPA
Ein Landwirt bereitet ein Feld für die Aussaat vor.
Foto: Christian Charisius/DPA

REUTLINGEN. Wissenschaftler des Herman Hollerith Zentrums der Hochschule Reutlingen in Böblingen wollen unter anderem durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Algorithmen, Modelle für eine klimaresilientere Landwirtschaft entwickeln. Die Ergebnisse werden innerhalb der Projektlaufzeit bis Februar 2027 in Feldversuchen getestet. Gefördert wird das Projekt Enable durch die Baden-Württemberg Stiftung. Der Klimawandel führte in den letzten Jahren immer öfter zu extremen Wetterlagen. Lang anhaltende Dürreperioden oder auch Starkregenereignisse sorgten für eine geringere landwirtschaftliche Produktivität. Global gesehen sind steigende Lebensmittel- und Rohstoffpreise und eine größere Ernährungsunsicherheit die Folgen. Klimamodellierungen weisen darauf hin, dass Extremwetterereignisse zukünftig voraussichtlich häufiger auftreten und größere Ausmaße annehmen werden.

Vor diesem Hintergrund besteht großer Forschungsbedarf für neue Konzepte und Technologien in der Landwirtschaft, um diese robust gegen klimabedingte Auswirkungen und Extremereignisse aufzustellen. Im Rahmen des Projekts Enable untersucht nun die Forschungsgruppe am Herman Hollerith Zentrum, einem Lehr- und Forschungszentrum der Hochschule Reutlingen in Böblingen, wie die Landwirtschaft durch den Einsatz moderner IT klimaresilient werden kann.

Produktivität auch untere schweren Bedingungen

Im Zuge von Enable werden innovative Bewirtschaftungsmethoden von Ackerflächen erprobt, um die Widerstandsfähigkeit von Pflanzen und Böden zu erhöhen und somit die Produktivität der Landwirtschaft auch unter veränderten klimatischen Bedingungen langfristig sicherzustellen. Das Forschungsprojekt ist dabei so konzipiert, dass die zu erforschenden Systeme und Technologien aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet werden. Darunter unter anderem Künstliche Intelligenz und Algorithmen, Sensorik, Datenströme sowie die Durchführung von Experimenten.

Das Forschungsprojekt arbeitet an ökologischen, ökonomischen und technologischen Zielen und wird zu mindestens sechs der 17 UN-Nachhaltigkeitszielen Ergebnisse liefern. Konkret werden im dem Forschungsprojekt die entwickelten Technologien anhand von zwei unterschiedlichen Experimenten getestet, um das Potenzial von Künstlicher Intelligenz, Sensorik, Robotik (insbesondere im Bereich der Hacktechnik), 5G-Netzen und einer dezentralen Datenverarbeitung aufzuzeigen.

Systeme für Unkraut- und Pflanzenerkennung werden verglichen

Das erste Experiment beschäftigt sich mit der Dammkulturtechnik, welche den klimaresilienten Anbau von Mais, Sonnenblumen, Soja und Zuckerrüben ermöglicht. Im zweiten Experiment wird der Wissensaustausch zwischen relevanten Akteuren (Forschung und Unternehmen) gefördert. Da klimatische Veränderungen und Biodiversität in einem Zusammenhang stehen, werden hier Systeme für Unkraut- und Pflanzenerkennung und maschinelle Steuerungen analysiert und verglichen. So werden einerseits Methoden identifiziert, die dabei helfen, den Einsatz an Pflanzenschutzmittel zu reduzieren und andererseits selektiv wertvolle Ackerbeikräuter zu erhalten.

In beiden Experimenten werden Daten mittels Feld- und Maschinensensoren erfasst. Die Verarbeitung der Informationen geschieht in Echtzeit, sowohl auf den Maschinen als auch im nachgelagerten Schritt der Datenverarbeitung. Die Feldversuche werden auf dem Ihinger Hof der Universität Hohenheim durchgeführt.

Enable ist ein Projekt der Hochschule Reutlingen in Zusammenarbeit mit der Universität Hohenheim und der os4os gGmbH. Das Team vereint Expertisen der Digitalisierung und landwirtschaftlicher Feldforschung. Durch den Einsatz neuester Technologien, in Kombination mit Feldversuchen, sind bis 2027 Innovationen im Bereich von Softwareanwendungen, Cloudsystemen und neuen Anbautechniken zu erwarten. (eg)