Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaftsindustrie – Schulungs-Ppt

Folie 1

Diese Folie zeigt den Lebenszyklus von Agrarinformationen und zeigt, wie die Implementierung von KI zur Steigerung der Produktivität beitragen kann.

Hinweise für den Kursleiter: Die Landwirtschaft umfasst Prozesse und Phasen, die größtenteils manuell durchgeführt werden. KI kann sowohl bei den komplexesten als auch bei Routineaufgaben helfen, indem sie die vorhandene Technologie ergänzt. Durch die Integration mit anderen Technologien kann es riesige Datenmengen auf einer digitalen Plattform sammeln und auswerten, die beste Vorgehensweise bestimmen und diese sogar einleiten.

Folie 2

Auf dieser Folie werden die Vorteile von KI im Agrarsektor aufgeführt, z. B. die Analyse der Marktnachfrage, das Risikomanagement, der Schutz von Pflanzen, die Ernte usw.

Anmerkungen des Kursleiters:

• Analyse der Marktnachfrage: KI kann die Pflanzenauswahl erleichtern und Landwirte dabei unterstützen, herauszufinden, welches Produkt am profitabelsten ist
• Risikomanagement: Prognosen und prädiktive Analysen können Landwirten dabei helfen, Fehler in Geschäftsprozessen zu reduzieren und das Risiko von Ernteausfällen zu verringern
• Züchtung von Saatgut: KI kann bei der Entwicklung von Nutzpflanzen helfen, die weniger anfällig für Krankheiten sind und sich besser an Umweltbedingungen anpassen lassen, indem sie Daten über das Pflanzenwachstum sammelt
• Fütterung von Pflanzen: KI kann dabei helfen, die besten Bewässerungsmuster und Düngemittelbehandlungszeiten zu bestimmen und den besten agronomischen Produktmix vorherzusagen
• Überwachung der Bodengesundheit: KI-Systeme können chemische Bodenanalysen durchführen; Auf dieser Grundlage können zuverlässige Schätzungen fehlender Nährstoffe erstellt werden
• Pflanzen schützen: KI kann den Gesundheitszustand von Pflanzen verfolgen, um Krankheiten zu erkennen und sogar vorherzusagen, Unkräuter zu identifizieren und zu beseitigen und Empfehlungen zur Schädlingsbekämpfung abzugeben
• Ernte: Mithilfe von KI ist es möglich, die Ernte zu automatisieren und sogar den idealen Zeitpunkt dafür vorherzusagen

Folie 3

Diese Folie listet Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der Landwirtschaft auf, die dazu beitragen, gesündere Pflanzen zu produzieren, Schädlinge zu bekämpfen, Boden- und Wachstumsbedingungen zu überwachen, Daten für Landwirte zu organisieren, den Aufwand zu reduzieren und die Effizienz einer breiten Palette landwirtschaftlicher Vorgänge entlang der Lebensmittelbranche zu steigern Lieferkette.

Folie 4

Auf dieser Folie werden Probleme im Zusammenhang mit der Einführung künstlicher Intelligenz im Agrarsektor erörtert. Einige dieser Probleme sind ein langwieriger Technologieeinführungsprozess, mangelnde technische Erfahrung sowie Datenschutz- und Sicherheitsprobleme.

Anmerkungen des Kursleiters:

• Langwieriger Technologieeinführungsprozess: Landwirte müssen erkennen, dass künstliche Intelligenz eine fortschrittlichere Version wesentlicher Technologien für die Verarbeitung, Erfassung und Analyse von Felddaten ist. Damit KI funktioniert, ist eine technologische Infrastruktur erforderlich. Daher kann es sogar für Betriebe mit vorhandener Technologie schwierig sein, diese aufzurüsten
• Mangelnde technische Erfahrung: Die Agrarindustrie in Schwellenländern unterscheidet sich von Westeuropa und den Vereinigten Staaten. Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft könnte einigen Standorten helfen, aber es kann schwierig sein, sie in Gebieten zu verkaufen, in denen Agrartechnologie nicht beliebt ist. Landwirte und Agrarunternehmer, die bereit sind, innovative Lösungen einzuführen, benötigen Schulungen und kontinuierliche Unterstützung durch digitale Unternehmen und ihre Produkte
• Datenschutz- und Sicherheitsprobleme: Präzisionslandwirtschaft und Smart Farming führen zu mehreren rechtlichen Schwierigkeiten, die oft unbeantwortet bleiben, da es keine definierten Richtlinien und Vorschriften für den Einsatz von KI gibt, nicht nur in der Landwirtschaft, sondern im Allgemeinen. Landwirte können aufgrund von Datenschutz- und Sicherheitsbedrohungen wie Cyberangriffen und Datenschutzverletzungen mit erheblichen Herausforderungen konfrontiert werden

Folie 5

Auf dieser Folie geht es um den Umfang der künstlichen Intelligenz und wie sie mit anderen Technologien kombiniert werden kann, um die Landwirtschaft zu unterstützen.

Anmerkungen des Kursleiters:

• Big Data für fundierte Entscheidungsfindung: Datenanalysen in der Landwirtschaft können zu großen Produktivitätssteigerungen und erheblichen Kostensenkungen führen. Durch die Zusammenführung von KI und Big Data können Landwirte glaubwürdige Empfehlungen erhalten, die auf gut sortierten Echtzeitinformationen zum Pflanzenbedarf basieren. Dadurch entfällt das Rätselraten, was eine höhere Präzision bei landwirtschaftlichen Methoden wie Bewässerung, Düngung, Pflanzenschutz und Ernte ermöglicht
• IoT-Sensoren zur Erfassung und Analyse von Daten: Landwirte können mithilfe von IoT-Sensoren und anderen unterstützenden Technologien (wie Drohnen, GIS und anderen Tools) Daten von Feldern in Echtzeit überwachen, messen und speichern. Landwirte können schneller genauere Informationen erhalten, indem sie KI-Landwirtschaftstechnologien mit IoT-Sensoren und -Software kombinieren. Bessere Daten bedeuten bessere Urteile und weniger Versuch und Irrtum. Unter dem Strich ergeben sich Nettoeinsparungen an Zeit und Geld
• Automatisierung und Robotik zur Minimierung manueller Arbeit: Eines der größten Probleme in der Landwirtschaft ist der Arbeitskräftemangel, der mit KI, autonomen Traktoren und dem Internet der Dinge gelöst werden kann. Da diese Technologien genauer sind und somit Fehler eliminieren, haben sie das Potenzial, kostengünstig zu sein. In Kombination sind KI, autonome Traktoren und das Internet der Dinge der Schlüssel zu einer Präzisionslandwirtschaft mit weniger Zeit- und Geldaufwand für Versuch und Irrtum