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22.07.2021

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Künstliche Intelligenz KI hat längst ihren Platz im Alltag und entwickelt sich zu einer wichtigen Basis von Wirtschaft und Wissenschaft. Maschinelles Lernen ist auch für die Bioökonomie hochrelevant. Dieses Dossier beleuchtet das Potenzial von KI für die Landwirtschaft und die industrielle Biotechnologie. KI hat längst Einzug in unseren Alltag gehalten und durchdringt zunehmend mehr Bereiche von Wirtschaft und Wissenschaft. Vom Navigationssystem im Auto über die Erkennung von Tumoren bis hin zur Übersetzung von Texten dienen Algorithmen dazu, Menschen in ihren Aufgaben zu unterstützen. Künstliche Intelligenz ist eine Informatikanwendung, die einen Ausschnitt menschlicher Intelligenz nachahmen kann. Das Besondere ist die Fähigkeit zu lernen. Das unterscheidet KI-Systeme von herkömmlichen Computerprogrammen. Statt einem Programm genau zu sagen, was es tun soll, bekommt das KI-System eine Aufgabe gestellt, die es selbstständig zu lösen hat. Die Maschine setzt die Informationen neu zusammen, erkennt Muster und kann sie auf vorher unbekannte Situationen anwenden. Das ist das sogenannte Maschinelle Lernen — eine grundlegende KI-Methode. Beim Maschinellen Lernen wird ein Programm zunächst mit Trainingsdaten angelernt. Spezielle Algorithmen lernen aus den vorliegenden Beispieldaten und entwickeln Modelle, die dann auch auf neue, zuvor noch nicht gesehene Daten angewendet werden können. Die Erkennung wird umso präziser, je mehr Daten dem Algorithmus vorliegen.

Erhebliche Fortschritte wurden in den vergangenen Jahren mithilfe künstlicher neuronaler Netzwerke erzielt. Es handelt sich dabei um mathematische Modelle, die von der Arbeitsweise des Gehirns inspiriert sind. In der ersten Schicht wird etwa ein Muster erkannt, in der zweiten Schicht ein Muster von Mustern und so weiter. Je komplexer das Netz, desto höher ist der mögliche Abstraktionsgrad — und desto komplexere Sachverhalte können verarbeitet werden. Damit wird das Maschinelle Lernen in besonders tiefen neuronalen Netzwerken bezeichnet. Angewendet wird Deep Learning bei der Bild-, Sprach- und Objekterkennung sowie dem verstärkenden Lernen. Ein wichtiges Stichwort ist die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse, die die KI liefert.

KI-Experten vergleichen ein neuronales Netzwerk beim Deep Learning gerne mit einer Black Box. In der Praxis resultieren daraus manchmal unerwartete falschpositive Ergebnisse, weil die KI beispielsweise wiederkehrende Muster im Hintergrund eines Fotos heranzieht, die mit dem Objekt im Vordergrund nicht kausal zusammenhängen. Jüngere Forschungsansätze zielen darauf ab, diese Black Box zu öffnen, indem das Programm dokumentiert, in welcher Form Merkmale und Kriterien des Fotos klassifiziert werden Explainable AI. Ein weiteres Problem verbirgt sich in den Trainingsdaten: Bilden diese die Realität nicht repräsentativ, sondern verzerrt ab, liefert auch die KI verzerrte Ergebnisse. Besonders deutlich zeigen sich die Chancen und Risiken des Maschinellen Lernens in der Medizin: Algorithmen können hervorragend anhand von Bildern beurteilen, ob ein Gewebe krankhaft verändert ist. Dabei erkennen sie auch Veränderungen, die selbst dem geschulten Auge von Ärzten entgangen wären. Allerdings ist nicht alles, was die KI für verändert hält, tatsächlich Symptom einer Erkrankung.

Algorithmen produzieren somit wenig falschnegative Resultate, durchaus aber falschpositive. In Kombination mit einem Menschen, der falschpositive Ergebnisse eliminiert, führt eine KI dennoch zu besserer Qualität in viel kürzerer Zeit. Der Begriff Künstliche Intelligenz wurde auf einem Workshop am Dartmouth College in New Hampshire geprägt. Damit ist das Konzept in der Wissenschaft so alt wie in der Unterhaltungsliteratur. Doch erst in den vergangenen zwanzig Jahren ist es gelungen, wirklich leistungsfähige Lösungen zu entwickeln. Beispiele dafür sind die Sequenzdaten aus der Genomforschung und die Bilddaten aus der optischen Fernerkundung in der Landwirtschaft oder Wetterdaten. Künstliche Intelligenz kann in allen Bereichen der Wertschöpfungskette zum Einsatz kommen und wird von Start-ups ebenso genutzt wie von Konzernen: So investiert Microsoft seit über fünf Jahre verteilt 50 Mio. Die Start-up-Datenbank Crunchbase listet weltweit rund Auch die deutsche Bundesregierung hat die Bedeutung des Themas erkannt und eine Nationale Strategie für Künstliche Intelligenz entwickelt. Sie umfasst zwölf Handlungsfelder und 14 Ziele, darunter Ziel Nr.

Euro für die Umsetzung der KI-Strategie bereitstellen. Auch das Wissenschaftsjahr stand unter dem Thema Künstliche Intelligenz. International sind in der KI-Forschung derzeit die USA und China führend. Doch auch aus Deutschland stammen wichtige Entwicklungen. Mit den sechs Kompetenzzentren für KI-Forschung fördert das BMBF die KI-Forschung in ihrer ganzen Breite. Baden-Württemberg hat zehn Professuren für KI-Forschung geschaffen, darunter an der Universität Hohenheim im Bereich Agrarwissenschaften.

In München haben das bayrische Forschungszentrum fortriss und IBM ein KI-Forschungszentrum gegründet, dessen Schwerpunkt die Automation von Maschinen und Fahrzeugen sein soll. Das DFKI forscht unter anderem an smarten Lösungen für die Landwirtschaft und das Wissensmanagement. So betreibt das DFKI in Osnabrück das Kompetenzzentrum Smart Agriculture Technologies - CC-SaAT. Bundesweit gibt es rund Forschungseinrichtungen, die Schwerpunkte in der Entwicklung Künstlicher Intelligenz setzen. Zugleich sollen Landwirte Düngemittel und Pflanzenschutzmittel in möglichst geringer Dosierung einsetzen, um negative Folgen für Umwelt, Klima und die Gesundheit der Konsumenten zu minimieren. Neben züchterischen Optimierungen, die die Pflanzen resistenter gegen Schädlinge und abiotische Stressfaktoren wie Hitze und Trockenheit machen sollen, spielt dafür die Auswertung des jeweils aktuellen Zustands der Pflanzen eine zentrale Rolle. Erdnahe Satelliten, Flugdrohnen und Roboter, die das Feld überfahren, liefern heute kontinuierlich hochaufgelöste Bilder von den Äckern dieser Erde.

Neben Aufnahmen im sichtbaren Licht, aber auch in angrenzenden Spektren, kommen dabei auch Radarmessungen zum Einsatz. So verraten die Bilder beispielsweise die Wuchsdichte, die bereits erreichte Höhe der Pflanzen und aufgrund ihrer Farben, Verfärbungen oder Blattstrukturen viel darüber, ob Wasser oder Nährstoffe fehlen und gegebenenfalls ein Befall mit Schadinsekten oder Pflanzenkrankheiten vorliegt. KI-Systeme hingegen bewältigen diese Datenmengen mit Leichtigkeit. Dazu müssen sie zunächst darauf trainiert werden, wie Pflanzen im jeweiligen Wachstumsstadium aussehen, wenn sie gesund bzw. Oftmals sind KI-Lösungen dann dem Landwirt nicht nur in der Geschwindigkeit der Analyse überlegen: Während erfahrene Landwirte zwar die typischen Veränderungen in Folge von Trockenheit oder bestimmten Infektionen gut deuten können, entdecken selbstlernende Algorithmen oftmals subtilere Hinweise, die bereits ganz zu Beginn eines Problems auftreten.

Dazu zählen beispielsweise auch Veränderungen im Infrarotspektrum der Blätter, die das menschliche Auge gar nicht erkennen könnte. So etwa bei dem Projekt DAKIS. Ziel des Projekts ist es, für die kleinflächige Bewirtschaftung im sogenannten Inselanbau ein weltweit bisher einzigartiges Informations- und Managementsystem zu entwickeln, das Produktionsoptimierungen mit Anforderungen aus dem Umwelt- und Naturschutz in neuen Anbausystemen verbindet. Mithilfe von Robotik, Sensorik und Computermodellen soll dieses digitale Entscheidungssystem für die Praxis Anbausysteme ökonomisch effizienter und gleichzeitig ökologisch nachhaltiger machen. Ein drahtloses Sensornetzwerk aus statischen Sensoren und autonom agierenden Robotern erfasst kontinuierlich wichtige Landschaftsparameter, etwa zur Bodenbeschaffenheit, zum Pflanzenbestand oder zu meteorologischen Daten und verknüpft diese mit satellitengestützter Beobachtung.

So können Veränderungen in der Landschaft kontinuierlich in das Entscheidungssystem rückgekoppelt werden. Das Projekt NoCsPS untersucht einen Zwischenweg zwischen konventionellem und ökologischem Anbau. Damit auf chemischen Pflanzenschutz verzichtet werden kann, setzt das Projekt auf smarte Technologien: Digitalisierte und automatisierte Hacktechniken bekämpfen KI-gesteuert den Unkrautwuchs, und auch der Düngereinsatz wird per KI optimiert. Der Verbund GreenGrass möchte die Weidehaltung digitalisieren und integriert dazu Tierlenkungs-, Fernerkundungs- und Informationstechnologien. So soll der Nutzen entsprechender Produktionssysteme für die Biodiversität ermittelt werden. Damit Landwirte die digitalen Technologien effizient nutzen können, erarbeitet das Projekt Fahrerkabine 4. So soll es unter anderem möglich werden, in teil- autonom arbeitenden Landmaschinen Büroarbeit zu erledigen, um den Arbeitstag zu verkürzen. Denn autonom fahrende Landmaschinen wie Mähdrescher, die von KIs gesteuert werden, sind in der Landwirtschaft seit Jahren Realität. Der nächste Schritt soll die autonome Zusammenarbeit der Maschinen sein. Einen sehr grundlegenden Ansatz mit KI in der Landwirtschaft verfolgt beispielsweise der von der Deutschen Forschungsgemeinschaft finanzierte Exzellenzcluster Phenorob der Universität Bonn.

Gemeinsam mit dem Fraunhofer-Forschungszentrum Maschinelles Lernen haben die Wissenschaftler eine KI entwickelt, die Umweltbedingungen in der Landwirtschaft — wie Trockenheit und Hitze — und deren Auswirkung auf das Pflanzenwachstum ermittelt. So sollen unbekannte Zusammenhänge aufgedeckt werden und die Landwirtschaft sich besser an den Klimawandel anpassen können. In dem vom Bundeslandwirtschaftsministerium geförderten Projekt BeetScan erfassen Satelliten alle ein bis drei Tagen den Zuckerrübenanbau in Deutschland. Eine KI wertet den Entwicklungsstand der Pflanzen aus. Dem Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung und Geomatikern der Berliner Humboldt-Universität ist es sogar gelungen, die Daten mehrerer Satelliten so zusammenzuführen , dass wolkenfreie Bilder von der gesamten Bundesrepublik entstehen.

Eine KI erkennt darin parzellenscharf, welche Pflanzen auf den Ackerflächen angebaut werden und wie diese sich im Zeitverlauf entwickeln. Das ermöglicht Ertragsprognosen für die jeweiligen Feldfrüchte. Für eine optimale Bewässerung will das deutsch-pakistanische Kooperationsprojekt AQUAGRO sorgen. In dem vom DAAD geförderten Projekt wird der optimalen Wasserbedarf abhängig von den Bedürfnissen der Pflanzen, der Bodensituation und den aktuellen Wetterbedingungen vor Ort berechnet.

Das Berliner Start-up Peat hat eine App entwickelt, mit der Landwirte Smartphone-Bilder einspeisen können, um Pflanzenkrankheiten, aber auch Nährstoffmangel und Schädlingsbefall frühzeitig zu erkennen. Kürzlich hat das Start-up mehr als 6 Mio. Euro in einer ersten Finanzierungsrunde eingesammelt. Doch nicht nur der Ackerbau profitiert von KI-Anwendungen. Das automatisierte Diagnosesystem des Start-ups InnoCow erfasst mit selbstlernenden Algorithmen das Verhalten von Kühen ortsunabhängig und in Echtzeit beim Weiden, Wiederkäuen oder im Melkstand. Ähnlich einer Fitnessapp hat der Landwirt so jederzeit den Gesundheitszustand seiner Tiere im Blick, kann eine bevorstehende Brunst frühzeitig erkennen und Futtermengen optimieren. Im Ergebnis lässt sich die Milchproduktion steigern und das Tierwohl verbessern, weil Krankheiten und andere Probleme sehr früh bemerkt werden. Auch Imker setzen auf KI-getriebene Automatisierung. Nicht zuletzt profitiert auch die Fischerei vom Maschinellen Lernen. Rund ein Drittel der globalen Fischbestände gelten als überfischt, was die Zukunft der Branche in Frage stellt. Regeln, welche Arten zeitweise in bestimmten Regionen nicht gefischt werden dürfen, sollen den Beständen helfen sich zu erholen. Doch dazu sind Daten erforderlich, wie es um die Bestände bestellt ist. Verknüpft mit den GPS-Daten der Fangposition können Fangflotten so automatisch den Zustand der jeweiligen Gewässer bestimmen und Quoten oder Fangverboten können rechtzeitig angepasst werden, damit Bestände nicht aussterben.

In der Pflanzenzüchtung gibt es zwei Schritte, die sehr zeitaufwendig sind: die Identifikation interessanter Pflanzenmerkmale und deren Verifikation anhand des Phänotyps der neuen Züchtungen. Beide Aufgabenbereiche sind geradezu prädestiniert für den Einsatz von Maschinellem Lernen, das seine Stärken in der Mustererkennung ausspielen kann.

Beispielsweise haben züchterisch begehrte Eigenschaften wie Resistenzen gegen einen Schädling immer eine Entsprechung im Genom der Pflanzen. Oft ist jedoch nicht nur ein einzelnes Gen, sondern das Zusammenspiel verschiedener Gene und Regulationsmechanismen beteiligt. Aus dem Abgleich verschiedener Pflanzenvarianten mit dem gewünschten Merkmal und deren Genomen können KI-Systeme Zusammenhänge aufdecken. So will das Tübinger Biotech-Unternehmen Computomics mithilfe von KI neue resistente Reissorten identifizieren.

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