Industry Trends: Farming Forward – Smart Agri

Künstliche Intelligenz hält Einzug in die Obstproduktion: Von 3D-Scans, die Obstrisse vorhersagen, bis hin zu transparenten Farmmanagementmodellen, die Vertrauen schaffen, ist alles dabei. Weitere Innovationen sind Bio-Beschichtungen und Apps zur Bekämpfung von Hitzestress. Auf der FRUIT LOGISTICA 2025 zeigten Expert:innen, wie Obstplantagen mithilfe von Deep Learning, Sensoren und mobilen Tools in datengesteuerte Ökosysteme verwandelt werden können. KI ist heute ein alltägliches Werkzeug und nicht mehr nur ein Schlagwort.

Den Code knacken: 3D-Scans und Fruchtgesundheit

Dr. Sören Discher von Point Cloud Technology demonstrierte, wie 3D-Punktwolken, also digitale Rekonstruktionen von Obstplantagen, die mithilfe von LiDAR- und Bildsensoren erstellt werden, eine Echtzeit-Überwachung der Früchte ermöglichen. Mithilfe der Analyse von Faktoren wie Form, Oberflächenglätte, Temperatur und Feuchtigkeitsgrad können KI-Modelle das Risiko von Fruchtrissen vorhersagen. Fruchtrisse sind eine der Hauptursachen für Ernteausfälle.

Vorläufige Versuche mit Granatäpfeln, Äpfeln und Kirschen haben vielversprechende Ergebnisse geliefert. So ist die automatisierte Segmentierung bereits in der Lage, Fruchtbüschel zu identifizieren und ihr Rissrisiko zu bewerten. Das Unternehmen plant, noch in diesem Jahr einsatzbereite Lösungen auf den Markt zu bringen, um Landwirt:innen den Zugang zu modernster Computer-Vision-Technologie zu ermöglichen.

Von der Black Box zur vertrauenswürdigen KI

Dr. Sezer Kutluk vom Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie (ATB) lenkte den Fokus auf erklärbare KI (XAI). Seiner Meinung nach ist dies ein entscheidender Schritt, um Vertrauen in die digitale Landwirtschaft aufzubauen. Obwohl herkömmliche Deep-Learning-Modelle genaue Ergebnisse liefern, sind sie oft „Black Boxes”, deren Entscheidungsprozesse undurchsichtig bleiben.

Anhand praktischer Beispiele demonstrierte Dr. Kutluk, wie Algorithmen fälschlicherweise auf irrelevante Hinweise zurückgreifen können. Dieses Phänomen ist als „Shortcut Learning” bekannt. XAI-Methoden visualisieren, welche Merkmale die Modelle verwenden. Dadurch können Wissenschaftler:innen Verzerrungen identifizieren und Landwirt:innen können den Vorhersagen vertrauen. „Genauigkeit allein reicht nicht aus”, betonte Dr. Kutluk. Er hob hervor, dass Transparenz für Anwendungen in den Bereichen Lebensmittelsicherheit, Nachhaltigkeit und Einhaltung künftiger Vorschriften unerlässlich sein wird.

Bio-Beschichtungen: Ein natürlicher Schutz vor Sonnenbrand

Zunehmende Hitze und Sonneneinstrahlung beeinträchtigen die Qualität von Obst. Dies wirkt sich auf verschiedene Eigenschaften aus, darunter Festigkeit und Pigmentierung. Dr. Helene Fotouo Makouate vom ATB stellte eine vorläufige Studie über die Anwendung von Bio-Beschichtungen in Obstplantagen vor.

Mithilfe von Mikroklimasensoren unterschied ihr Team innerhalb der Baumkronen zwischen beschatteten und exponierten Früchten und zeigte, wie Beschichtungen Äpfel vor Sonnenbrand, verzögerter Reifung und Lagerungsproblemen schützen können. In Kombination mit einer Lagerung unter kontrollierter Atmosphäre trugen die Beschichtungen dazu bei, die Festigkeit und den Zuckergehalt der Äpfel zu erhalten. Somit bieten sie eine kostengünstige Strategie, um die Haltbarkeit der Früchte zu verlängern und sie in einem sich erwärmenden Klima zu schützen.

Mobile Apps für das Hitzestressmanagement

Zum Abschluss der Sitzung stellte Dr. Manuela Zude-Sasse vom ATB ein Konzept für eine mobile Anwendung vor. Diese soll das Pflanzenmanagement unter klimatischen Stressbedingungen unterstützen. Mithilfe von 3D-Laserscannern in Kombination mit Wärmebildkameras können Forscher:innen die Temperaturverteilung einzelner Früchte innerhalb des Blätterdachs nun kartieren.

Diese Daten werden in thermodynamische und neuronale Netzwerkmodelle eingespeist, um das Risiko von Hitzeschäden vorherzusagen. In eine benutzerfreundliche App integriert, gibt das System bei Hitzewellen Echtzeit-Warnungen aus und empfiehlt Gegenmaßnahmen wie reflektierende Beschichtungen, Mikro-Sprinkler oder Hagelnetze. Landwirt:innen haben auch die Möglichkeit, Feedback zu geben, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern. Dadurch entsteht ein partizipativer Kreislauf aus Datenerfassung und Modellverfeinerung.

Smart Agri: Der Weg in die Zukunft

Eines wurde während der Sitzung deutlich: Digitale Tools für Obstplantagen sind bereit, die Forschungsphase zu verlassen. Von automatisiertem Obstscannen und transparenter KI bis hin zu biologischen Beschichtungen und prädiktiven Apps: Bei Smart Agri geht es darum, Landwirt:innen mit datengestützten Entscheidungshilfen zu unterstützen.

Die Herausforderungen liegen nun in der Einführung, der Zusammenarbeit und der Unterstützung durch die Regulierungsbehörden. Angesichts zunehmender klimatischer Belastungen werden diejenigen widerstandsfähiger, die sich für Innovationen öffnen, während diejenigen, die dies nicht tun, Gefahr laufen, ins Hintertreffen zu geraten.

Dieser Newsblog-Artikel wurde in Zusammenarbeit mit Fruitnet Media International erstellt.