KI-Beispiele in der Landwirtschaft

Zu den Anwendungen von KI in der Landwirtschaft zählen

• Präzisionslandwirtschaft,

• autonome Traktoren,

• Drohnen zur Ernteüberwachung,

• vorausschauende Analysen für Wetter- und Markttrends sowie

• intelligente Bewässerungssysteme.

Diese Technologien helfen dabei,

• die Effizienz zu erhöhen,

• Kosten zu reduzieren und

• die Nachhaltigkeit zu verbessern.

Die Frage, ob die künstliche Intelligenz den Weg auf den Acker gefunden hat, lässt sich jedenfalls mit einem "Ja" beantworten.

Präzisionslandwirtschaft und autonome Maschinen

Landwirtschaftliche Betriebe setzen zunehmend auf digitale Lösungen wie satellitengestützte Lenksysteme, um ihre Arbeitsprozesse zu optimieren. Durch „Smart Farming“ und „Precision Farming“ können kostenintensive Ressourcen wie Dünger und Pflanzenschutzmittel effizienter eingesetzt werden. Ein Traktor, der mit einem satellitengestützten Lenksystem ausgestattet ist, kann dank künstlicher Intelligenz mit der Sämaschine in den zuvor programmierten Spuren selbstständig seine Runden ziehen. Diese autonome Technologie reduziert menschliche Fehler und verbessert die Genauigkeit, was zu höheren Erträgen und geringeren Kosten führt.

Effiziente Ressourcennutzung durch digitale Hilfsmittel

Mit Hilfe von Satellitendaten und Bodenkarten kann das Wachstum auf dem Acker genau überwacht werden. Digitale Werkzeuge ermöglichen es, Dünger punktgenau auszubringen, was zu Einsparungen und Umweltschonung führt. Die präzise Ausbringung von Dünger basiert auf genauen Berechnungen, die aus den gesammelten Daten abgeleitet werden. Sensoren und Drohnen liefern Echtzeitdaten über den Zustand der Pflanzen und des Bodens, was eine sofortige Anpassung der Bewirtschaftungsstrategien ermöglicht.

Optimierung durch Wetterbeobachtung

Durch die genaue Beobachtung des Wetters können Landwirt:innen den optimalen Zeitpunkt für landwirtschaftliche Tätigkeiten finden, was die Effizienz steigert und Ernteverluste minimiert. Wettervorhersagemodelle, die durch KI verbessert wurden, bieten präzisere und lokalere Wetterdaten, die Landwirt:innen helfen, besser informierte Entscheidungen zu treffen. So können sie beispielsweise den besten Zeitpunkt für die Aussaat oder Ernte bestimmen, was die Produktivität erhöht und das Risiko von Ernteausfällen verringert.

Rückverfolgbarkeit und Sicherheit von Lebensmitteln

KI trägt zur Rückverfolgbarkeit und Sicherheit von Lebensmitteln bei, indem sie transparente Lieferketten schafft. Dies ermöglicht eine schnelle Verfolgung von Lebensmitteln vom Erzeuger bis zum Verbraucher, was die Sicherheit und Qualität der Produkte erhöht. Blockchain-Technologien, die durch KI unterstützt werden, können jede Phase der Lebensmittelproduktion und -lieferung dokumentieren, wodurch das Vertrauen der Verbraucher gestärkt wird. Im Falle eines Lebensmittelrückrufs kann die Quelle eines Problems schnell identifiziert und isoliert werden, um größere Gesundheitsrisiken zu vermeiden.

Herausforderungen der KI in der Landwirtschaft

Trotz der vielen Vorteile gibt es auch Herausforderungen: In ländlichen Regionen mangelt es oft an ausreichender Mobilfunkabdeckung und Breitbandverfügbarkeit. Auch bezüglich der Datensicherheit gibt es noch einiges an Klärungsbedarf, wie mit Maschinendaten rechtlich umgegangen werden muss. Sie bieten Unternehmen End-to-End-Transparenz bei ihren Verarbeitungsaktivitäten – dies sind kritische Informationen für die EU-Datenschutzgrundverordnung.

Systeme unterschiedlicher Hersteller sind nicht immer kompatibel, und es fehlt oft an technischem Wissen, um die neuen Technologien effektiv zu nutzen. Diese Herausforderungen müssen überwunden werden, um das volle Potenzial der KI in der Landwirtschaft auszuschöpfen.

Der Raiffeisen-MegaTrends-ESG-Aktien weist eine erhöhte Volatilität auf, d. h. die Anteilswerte sind auch innerhalb kurzer Zeiträume großen Schwankungen nach oben und nach unten ausgesetzt, wobei auch Kapitalverluste nicht ausgeschlossen werden können.