Nutzpflanzen gezielter düngen

Die wachsende Weltbevölkerung benötigt mehr Nahrung als jemals zuvor. Ackerflächen aber sind begrenzt. Zudem wirken sich Hitze und Trockenheit – hervorgerufen durch den Klimawandel – sowie die Verwendung von Pestiziden schädlich auf die Landwirtschaft aus. Forscherinnen und Forscher der Universität Bonn und des Forschungszentrums Jülich wollen mit Hilfe von KI-Methoden und Robotik Wege hin zu einer nachhaltigen Agrarwirtschaft aufzeigen.

Das Exzellenzcluster PhenoRob forscht an einer ressourcen-effizienteren und nachhaltigeren Produktion von Nutzpflanzen. Das Projekt vereint dabei Robotik, Digitalisierung und maschinelles Lernen mit moderner Phänotypisierung, Modellierung und Pflanzenproduktion. Landwirtschaftliche Nutzpflanzen werden mit neuen Methoden und Technologien beobachtet, analysiert und gezielter behandelt. Erforscht werden auch die jeweilige Bodenbeschaffenheit, die lokale Biodiversität und weitere wichtige Umweltfaktoren. Seit März 2020 führen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler dafür an 15 Standorten unterschiedliche Feldexperimente durch und messen dabei u.a. den Wasserverbrauch, die Hitzebeständigkeit und den Ertrag der Feldfrüchte.

„Mit dem Projekt PhenoRob versuchen wir, den negativen Einfluss der Nutzpflanzenproduktion auf die Umwelt zu vermindern, wie den übermäßigen Eintrag von Nitrat in den Boden oder das Ausbringen von zu viel chemischem Pflanzenschutz“, so Prof. Heiner Kuhlmann von der Universität Bonn. „Mit diesen Techniken möchten wir den Dünger direkt bis an die Pflanze bringen, Unkraut mechanisch oder per Laser durch Roboter entfernen sowie Pflanzenkrankheiten schon direkt am Blatt behandeln.“

Pflanzenwachstum mit maschinellem Lernen erforschen

Mit Drohnen dokumentieren die Wissenschaftler die Vegetation auf unterschiedlichen Feldern. © Universität Bonn/Exzellenzcluster PhenoRob

Mit Bodenrobotern und speziell entwickelten Drohnen überwachen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler systematisch alle wesentlichen Aspekte des Pflanzenwachstums. Die riesigen Datenmengen, die sich dabei in kurzer Zeit ansammeln, werten sie mit Methoden des maschinellen Lernens aus. Auf diese Weise soll das Verständnis über das Pflanzenwachstum sowie die Nährstoff- und Wassernutzungseffizienz verbessert werden. Die Forscherinnen und Forscher arbeiten zudem an 4D-Modellen ihres Datenbestands, welche in Zukunft für weitere Simulationen genutzt werden sollen.

Ziel ist es, das Wachstum von Pflanzen besser zu verstehen. Für die Praxis auf dem Feld kann dies bedeuten, dass Dünger und Pflanzenschutz künftig gezielter und damit umweltfreundlicher und wirtschaftlicher eingesetzt werden können. Außerdem erforschen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler Methoden, um die Anpassungsfähigkeit von Nutzpflanzen an veränderte Klimabedingungen zu stärken und die Artenvielfalt zu erhalten.

Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn

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So funktioniert PhenoRob (englisch)