• Laufzeit: 01.06.2023 – 31.05.2025
  • Schwerpunkt: Landnutzung

A Multi-tasking AI-assisted Robot System for Individualized Management of Crops and Weeds (AmAlzed)

Ein KI-gestütztes Multitasking-Robotersystem für die individuelle Bewirtschaftung von Nutzpflanzen und Unkraut

Ziel des Projekts ist es, ein KI-gestütztes Robotersystem mit mehreren Aufgaben für die individuelle Bewirtschaftung von Nutzpflanzen und Unkräutern zu entwickeln, mit der Zukunftsvision einer vollautomatisierten Bearbeitung eines landwirtschaftlichen Feldes ohne Arbeitskräftebedarf.

Hintergrund

Der Einsatz von Agrochemikalien einschließlich Düngemitteln und Pestiziden wurde als eine der Hauptursachen für den Rückgang der biologischen Vielfalt ermittelt. Die EU hat sich zum Ziel gesetzt, den Einsatz und das Risiko chemischer Pestizide zu verringern und den Einsatz gefährlicherer Pestizide um 50 % zu reduzieren. Bestehende Technologien wie die integrierte Schädlingsbekämpfung (IPM) und die sensorgestützte Anwendung von Herbiziden mit variabler Dosierung haben das Potenzial, den Pestizideinsatz um 10 – 20 % zu senken, ohne die Erträge zu beeinträchtigen. Die Fortschritte sind jedoch begrenzt, und es gibt sogar Berichte über einen verstärkten Einsatz von Pestiziden.

Mit den derzeitigen Praktiken der Unkraut- und Schädlingsbekämpfung lässt sich das Ziel, den Pestizideinsatz um 50 % zu reduzieren, nicht erreichen. Es sind technologische Innovationen für die Unkraut- und Schädlingsbekämpfung erforderlich, um die landwirtschaftlichen Praktiken so umzugestalten, dass ein nachhaltiger Einsatz von Agrochemikalien oder sogar eine Landwirtschaft ohne gefährliche Chemikalien erreicht wird, ohne die Ernteerträge zu beeinträchtigen.Mit anderen Worten: Wenn Pestizide und Düngemittel nicht nur präzise (z. B. durch punktuelles Sprühen und Jäten), sondern auch individuell (Behandlungen entsprechend dem Gesundheitszustand der einzelnen Pflanzen) eingesetzt werden können, kann neben einer Verringerung dieser Agrochemikalien auch die Produktivität gesteigert werden.

Die mechanische Beikrautbekämpfung wird für die Landwirtinnen und Landwirte in Deutschland zunehmend zu einer praktikablen Alternative. Die klassische mechanische Beikrautbekämpfung bewirkt jedoch keine punktuelle Tötung einzelner Beikräuter und führt durch den Einsatz von Traktoren und schweren Maschinen häufig zu einer Bodenverdichtung. In jüngster Zeit werden deshalb zunehmend Jätroboter auf dem Markt angeboten. Bislang verfügen diese jedoch nur selten über Multitaskingfunktionen, da sie nur in geringem Maße in die Entscheidungsfindung integriert sind. Sie sind daher nicht in der Lage, eine einzelne Pflanze zu behandeln. Der Einsatz eines Landwirtschaftsroboters ist weit weniger benutzerfreundlich als die Verwendung eines Staubsaugerroboters.

Es ist noch unklar, welche Robotertechniken effizienter und welche Daten und Modelle erforderlich sind, um einzelne Pflanzen und Beikräuter präzise und effizient zu behandeln. Neben den oben genannten Fragen muss auch bewertet werden, ob die neue Technologie ein breites Anwendungs- und Integrationspotenzial im Vergleich zu bestehenden Technologien hat.

Problematische Punkte der derzeitigen Agrarroboter

  • gleichzeitige Lösung einzelner Aufgaben
  • niedriges Niveau der KI-Funktionen
  • geringe Arbeitsgeschwindigkeit aufgrund der Unfähigkeit, Aufgaben selektiv zu erledigen
  • keine Benutzerfreundlichkeit
  • unbequemer Transport
  • geringe Zuverlässigkeit
  • geringe Programmierbarkeit: nur eingeschränkter Zugang zu allen Funktionen und Merkmalen (Hauptproblem in der Forschung)

Zielsetzungen

Um die oben genannten Probleme und die damit verbundenen wissenschaftlichen Fragen anzugehen, forschen Expert:innen aus den Bereichen Agrar- und Bioingenieurwesen, Pflanzenbau, Gartenbau, Pflanzenschutz und Landwirtschaftsmanagement von HSWT, TUM und LfL im Verbund. Ziel ist es, ein KI-gestütztes Robotersystem mit mehreren Aufgaben für die individuelle Bewirtschaftung von Nutzpflanzen und Unkräutern zu entwickeln, mit der Zukunftsvision einer vollautomatisierten Bearbeitung eines landwirtschaftlichen Feldes ohne Arbeitskräftebedarf.

In den zwei Jahren konzentriert sich das Projekt darauf, die technischen Erfordernisse der Integration von Spektralbildgebung, Umweltsensoren, Laboranalysen und KI-basierten Entscheidungsunterstützungswerkzeugen zu verstehen und die Aufgaben auf einen programmierbaren Bodenroboter mit einem Multi-Tasking-Arm zu übertragen, der eine präzise Behandlung einer einzelnen Pflanze ermöglicht (z. B. Besprühen oder Pflücken eines Blattes, Herausziehen von Unkraut aus dem Boden).

Projektleitung HSWT-Verbund

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