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AVO im agronomischen Test bei KWS

KWS ist eines der weltweit führenden Pflanzenzüchtungsunternehmen mit mehr als 5500 Mitarbeitern in 70 Ländern. Seit 160 Jahren wird KWS als unabhängiges und eigenverantwortliches Familienunternehmen geführt. Sein Schwerpunkt liegt auf der Pflanzenzüchtung sowie der Produktion und dem Verkauf von Mais, Zuckerrüben, Getreide, Raps, Sonnenblumen und Gemüsesamen.

Im Rahmen des Projekts „Future Live – Robotische Unkrautbekämpfung im Feld“ organisierte KWS in Zusammenarbeit mit der Universität Göttingen und dem Institut für Zuckerrübenforschung (IFZ) einen agronomischen Test von Robotersystemen zur Unkrautbekämpfung bei Zuckerrüben. So fuhren wir mit AVO zu KWS, in der Nähe von Northeim in Deutschland, 1000 km von unserer Werkstatt entfernt.

Das Ziel dieses Projekts “ war es, zu analysieren, wie gut jeder Roboter das Unkraut beseitigen kann, und die Technologie an Bord zu bewerten.

Während wir auf die Testergebnisse warten, haben wir Zeit, Ihnen etwas mehr darüber zu verraten, was sich unter der Haube von AVO verbirgt und wie es funktioniert.

Was bedeutet Machine Learning?

Machine Learning, auch maschinelles Lernen genannt, ist eine Form von künstlicher Intelligenz. Dadurch können Computer lernen, ohne explizit dafür programmiert worden zu sein. Diese Technologie ermöglicht die Entwicklung von Computerprogrammen, die sich ändern können, wenn sie neuen Daten ausgesetzt werden.

Der Algorithmus, ohne den nichts funktionieren könnte, ist das Herzstück des Systems. In Analogie zu unserem menschlichen Gehirn simuliert er neuronale Netze.

In der Praxis

Der Roboter ist mit Kameras ausgestattet. Dies sind die Blitze, die Sie wahrscheinlich in einem unserer Videos gesehen haben.

Mehrere hundert Fotos werden pro Quadratmeter ausgelöst.

Der Computer stellt zuerst fest, ob sich eine Pflanze auf dem Bild befindet und bestimmt dann, ob es sich um eine Kulturpflanze oder ein Unkraut handelt. Sobald das Ziel identifiziert ist, scannt er dessen Position ab, um die Information an das Sprühmodul auf der Rückseite des Roboters zu übertragen. Die Düse, die sich auf der Höhe des Unkrauts befindet, besprüht sein Ziel mit einer Mikrodosis Unkrautvernichtungsmittel.

 

Der Algorithmus entwickelt sich dank der Pilotprojekte

Das zentrale Element dieser Technologie liegt in der Eingabe von Daten in die Datenbank (Big Data). Wir arbeiten mit der Natur, deren grosse Vielfalt in den Augen eines Computers sehr komplex sein kann. Es gibt viele „Störfaktoren“ wie zum Beispiel meteorologische Phänomene, aber auch die Vielfalt der Pflanzen und die verschiedenen Wachstumsstadien sowie die Geländetopographie und die dort vorkommende Biodiversität.

Je mehr Pilotprojekte unter verschiedenen Bedingungen durchgeführt werden, desto leistungsfähiger wird der Algorithmus. Obwohl viele Einschränkungen in unseren Gewächshäusern simuliert werden können, ist jeder Pilot ein phänomenaler Beschleuniger im Entwicklungsprozess einer Technologie, die es vor einigen Jahren noch nicht gab.

 

Foto 1 ©SpiekerFotografie / Video : von KWS

KWS-PM-2020-09-10-kws-testet-unkrautroboter