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Date: Nov 12, 2021

Wie KI genutzt werden kann, um Biodiversität zu erfassen Prof. Dr. Ribana Roscher über neue Verfahren und Managementstrategien für die Datenerfassung und -auswertung in der Landwirtschaft.

Biodiversität lasse sich KI-gestützt nicht allein dadurch erfassen, bestimmte Pflanzen und Insekten zu zählen, sagt Ribana Roscher. Im Moment gebe es für die Analyse großflächiger Daten noch nicht genügend geeignete Methoden, auch sei teilweise noch nicht bekannt, welche Art von Daten und Informationen erfasst werden müssen, um etwa Aussagen zur Biodiversität zu erlauben.


Prof. Dr. Ribana Roscher

Ribana Roscher erläuert, wie man KI zur Erfassung von Biodiversität nutzen kann (© Foto: Video-Screenshot)

 

Die Hauptherausforderung bestehe darin, die Anforderungen der jeweiligen Anwender zu verstehen und in messbare Ereignisse zu übersetzen. Im Exzellenzcluster PhenoRob werden derzeit für eine nachhaltige Landwirtschaft in einem inter- und transdisziplinären Ansatz neue Verfahren und Managementstrategien für die Datenerfassung und -auswertung entwickelt. Erst nach zwei Jahren Projektzeit konnten die Grundlagen für eine interdisziplinäre Verständigung gelegt werden, die einen effizienten und zielführenden Versuchsaufbau und -ablauf ermöglichen. Im Rahmen des Projekts werden auch sozioökonomische Einflüsse berücksichtigt, um die Anwendung unter Berücksichtigung lokaler Randbedingungen großflächig skalieren zu können.

 


Das Interview mit Ribana Roscher führte die Journalistin Christiane Schulzki-Haddouti im Rahmen eines vom Bundesministerium für Bildung und Forschung beauftragten Publikationsprojektes zum Thema „KI und Nachhaltigkeit“.


 

 Genügt es, Pflanzen und Insekten zu zählen, um Biodiversität KI-gestützt zu erfassen?

Ribana Roscher: Wir befassen uns momentan im Bereich der nachhaltigen Landwirtschaft mit der Schwierigkeit, wie wir Biodiversität erfassen können. Wir können beispielsweise mit automatischen Verfahren Pflanzen zählen, die Art bestimmen und im besten Fall erkennen, wie groß die Pflanzen sind. Aber es ist noch eine große Frage, wie wir das, was KI-gestützte Programme uns liefern, in Parameter umsetzen können, die verwertbare Aussagen zur Biodiversität erlauben, die dann als Grundlage für Entscheidungen dienen können. Wir wissen teilweise noch gar nicht, was wir überhaupt alles erfassen müssen, um Informationen wie die globale Pflanzengesundheit detailliert zu bestimmen. Im Moment gibt es noch keine effizienten Methoden zur großflächigen Erfassung, die auch viele Details auf kleiner Skala liefern.

 Wie nähern Sie sich dieser Frage an?

Ribana Roscher: An der Universität Bonn gibt es mit PhenoRob den einzigen Exzellenzcluster im Bereich der Landwirtschaft in Deutschland. Dort sehe ich die Top-Herausforderung darin, ganz genau auf die Anwender zu hören, um verstehen zu können, was gebraucht wird. Wir müssen die Sprache des Anwenders übersetzen in das, was wir überhaupt messen können und aus den Messungen bestimmen können. Das ist ein Lernprozess für alle. Um nachhaltig auf dem Feld agieren zu können, entwickeln wir in einem inter- und transdisziplinären Ansatz neue Verfahren und Managementstrategien für die Datenerfassung und -auswertung.

 Was könnte ein Ergebnis dieses Projekts sein?

Ribana Roscher: In PhenoRob zielen wir auf verschiedenartige Ergebnisse ab, ein gutes Beispiel ist aber folgendes: Momentan werden Felder oftmals rechteckig designt, was einerseits durch die Erntemaschinen bedingt ist, aber auch, weil Alternativen bisher schwer zu motivieren waren. Darüber hinaus werden momentan größtenteils Einzelkulturen angebaut. Wir zielen nun auf Erkenntnisse ab, wie sich kompatible Sorten zusammen anbauen lassen, um einerseits den Ertrag zu steigern, aber auch die positiven Effekte der Biodiversität auszunutzen, um Ressourcen wie Pestizide einzusparen. Darüber hinaus wollen wir Alternativen zu rechteckigen Anbauflächen vorschlagen, um etwa die Lage und Bodenqualität besser zu berücksichtigen [...]

 

 

... das vollständige Interview lesen:

www.plattform-lernende-systeme.de

 

... als PDF-Veröffentlichung:

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