Digital Farming – Digitalisierung der Landwirtschaft mittels moderner Robotik und Al­go­rith­mik

Die moderne digitale Landwirtschaft befasst sich längst nicht mehr ausschließlich mit der Fernsteuerung von Erntegeräten oder sensorischen Überwachung von Anbaugebieten. Es geht um eine vollständig digital gesteuerte Ernte- und Anbauprozesse, bei denen unterschiedliche fortschrittliche Software Systeme (sogenannte Eingebettete Systeme) zum Einsatz kommen.

Der Farmbot Demonstrator

Der neue Lehrstuhl Digital Farming der Technischen Universität Kaiserslautern entwickelt, in Kooperation mit dem Lehrstuhl Software Engineering: Dependability, wirtschaftlich und biologisch effiziente Software Programme, welche auf der Plattform Farmbot betrieben werden. Dabei steht die Projekt Erfahrung für Studenten im Vordergrund, in der der Mehrwert von Digitalisierung in der Landwirtschaft hautnah vermittelt wird. Die modernen digitalen Methoden erlauben Software gesteuertes Säen, Düngen, Unkrautbekämpfung sowie Bewässern – präzise und dynamisch ausgeführt von dem programmierten Farmbot des Lehrstuhls.

Ebenso wie Menschen unterschiedliches Wissen sowie Fähigkeiten mit in den Garten oder auf das Feld bringt, ist der Erfolg des Farmbots von der Implementierung der Software abhängig. Durch eine Vielzahl von Sensoren, können die nötigen Informationen erhoben werden – doch ist es Sache der Programmlogik die daraufhin richtigen Entscheidungen zu treffen. Die richtige Programmierung kann somit zwischen Ernteerfolg und -Misserfolg entscheiden, wobei die Plattform selbst (der Farmbot) unverändert bleibt. Im Zuge dieser Experimente werden Heuristiken rund um das digitale Ernten entwickelt und aufgezeichnet, die es langfristig ermöglichen werden optimale Erträge in Abhängigkeit der externen Einflussfaktoren (Luftfeuchtigkeit, Temperatur, Bodenbeschaffenheit, etc.) zu erzielen.

Quelle: farm.bot

Selbst Loslegen

Neben den Studenten der TU Kaiserslautern, können sich Interessierte zu jedem Zeitpunkt in die Software Dokumentation einlesen und bereits mit dem kostenlos zur Verfügung stehenden offenen Quelltext des Farmbot Roboters loslegen. Die so entstehenden Programme können im laufenden Lehrstuhl Projekt in Gruppen getestet und auf dem Farmbot ausgeführt werden. So können Teilnehmer ihre Software Implementierungen testen, und zu gleich die besten Heuristiken zum Verhalten des Roboters finden und austauschen. Das Ergebnis ist eine stetig wachsende Quelltext-Basis, die zunehmend verbessert und erweitert wird. Die Voraussetzung ist Spaß an der Sache und bestenfalls vorhandene Software Entwicklungs-Erfahrung, um den Einstieg zu erleichtern.

Weitere Ziele des Lehrstuhls Digital Farming

Während es sich bei dem Farmbot um eine offene und erweiterbare Hardware Plattform handelt, sieht die Realität der modernen digitalen Landwirtschaft anders aus. Es herrscht starke Heterogenität zwischen den einzelnen Akteuren, sowie der eingesetzten Systeme. Als Resultat dessen können die Systeme häufig nicht ausreichend vernetzt werden (fehlende Interoperabilität), wodurch der Informations- bzw. Entscheidungsfluss technisch bedingt unterbrochen wird. Zusätzlich zu dieser Hürde, führt der Mangel an Transparenz vieler kommerzieller Digital Farming Lösungen (z. B. Farm-Management-Systeme, Entscheidungsunterstützungssysteme, Landmaschinen) zu geringer Nutzungsakzeptanz bei den Anwendern, da das Softwareverhalten nicht oder nur schwer vorhergesagt und nachvollzogen werden kann. Aufgrund dieser Herausforderungen konzentriert sich der Lehrstuhl auf den Schwerpunkt des Software- und Systems Engineering im Bereich Digital Farming. Hierfür ist die Betrachtung von Systemen in der gesamten Wertschöpfungskette, sowie eine Anforderungsanalyse aller unterschiedlichen Akteure, unerlässlich. Unser Standort in Rheinland-Pfalz bietet durch die vielseitige Abdeckung verschiedener Bereiche, wie Wein-, Gemüse- und Getreideanbau, aber auch der unmittelbaren Nähe zu Forschung und Industrie, eine hervorragende Grundlage.

KI in der digitalen Landwirtschaft

Eine grundlegende Voraussetzung für KI ist eine ausreichend große und qualitative Datenmenge. Zur Zeit gibt es jedoch nur wenige großflächige Projekte, die auf die Erstellung einer solchen Datenbank abzielen, da die notwendige Sensorik zu Meist nicht flächendeckend ausgebaut ist. Eine Lösung dieses Problems besteht in der Integration neuer Messmethoden und deren Fusion mit vorliegenden Daten (Bodenradar, Geologie, Witterungsverlauf), um anschließend mittels KI Bodeninformationen für Landwirte interpretierbar aufzubereiten. Auch hier wird das Farmbot Projekt wichtige Erkenntnisse liefern können, da die dazu notwendigen Sensoren vorhanden sind und somit die von der KI interpretierten Daten überprüfbar werden. In diesem Zusammenhang ist der Lehrstuhl Digitale Landwirtschaft an dem Projekt NaLamKI (Nachhaltige Landwirtschaft mittels KI) beteiligt, welches das Ziel verfolgt die Digitalisierung der Landwirtschaft, insbesondere im Bereich der KI, zu fördern.

Aktueller Fortschritt des Farmbot Deployments

Zur Zeit warten die Lehrstühle (Digital Farming und Software Engineering: Dependability) auf die nötigen Teile des Farmbot Roboters, die aufgrund der gegenwärtigen weltweiten Situation erst im August diesen Jahres geliefert werden. Um die Zeit zu überbrücken, werden zur Zeit Anforderungen, mögliche Herausforderungen und konkrete Ziele festgelegt, die in der Zukunft von den Studenten und interessierten umgesetzt werden.