IoT und 5G werden die Präzisionslandwirtschaft vorantreiben

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Die Agrarwirtschaft hat sich in den letzten 50 Jahren radikal verändert. Dank landwirtschaftlicher Geräte, die die effizientere Bewirtschaftung einer größeren Fläche ermöglichen, hat sie an Geschwindigkeit, Produktivität und Umfang gewonnen. Im späten 19. und 20. Jahrhundert waren es mechanische Innovationen, wie Traktoren und Erntemaschinen, die den Fortschritt brachten. Heute ist es das Internet der Dinge (IoT), das eine treibende Kraft bei der Steigerung der landwirtschaftlichen Erzeugung zu geringeren Kosten darstellt. Aber auch Saatgut, Bewässerung und Düngemittel haben die Produktion stark verbessert. Die Landschaft auf den Feldern erinnert heute an Science-Fiction – Technologie ist in jedem Winkel präsent. Und der Effekt ist erstaunlich: Aus jeder bepflanzten Fläche wird viel mehr herausgeholt.

Nun steht die Landwirtschaft vor einer weiteren Revolution, bei der diesmal Konnektivität und Daten im Mittelpunkt stehen: Künstliche Intelligenz, Big Data, Analytik und neue Technologien wie IoT und 5G versprechen, die Leistung, Nachhaltigkeit und Belastbarkeit ländlicher Grundstücke zu steigern. Einer der großen Vorteile dabei ist, aus der Ferne und in Echtzeit auf Produktionsdaten zuzugreifen zu können. So kann der Erzeuger schnelle Entscheidungen treffen und muss nicht bis zum Ende der Ernte warten, um Anpassungen vorzunehmen.

Zu den IoT- und 5G-Anwendungsmöglichkeiten in der Landwirtschaft gehören die Verfolgung von Wirtschaftsgütern wie landwirtschaftlichen Fahrzeugen, die Überwachung des Viehbestands, die Lagerüberwachung und vieles mehr. Ein Beispiel:

  • Viehbestandssensoren können Landwirte benachrichtigen, wenn Tiere ausreißen und die Herde verlassen, damit sie wieder eingehegt werden können.
  • Bodensensoren können Landwirte auf unbeständige Bodenbedingungen wie zu geringe Bewässerung und mangelnden Säuregehalt hinweisen, sodass der Landwirt Zeit hat, das Problem zu beheben und bessere Ernten zu erzielen
  • Autonome Traktoren können aus der Ferne gesteuert werden, was zu erheblichen Einsparungen bei den Arbeitskosten führt.

Die Überwachung des Zustands von Pflanzen und Böden ist ein einfacher Einsatzbereich, kann aber für Landwirte eine enorme Investitionsrendite bedeuten. Wir haben mehrere großartige Anwendungen für das IoT in diesem Bereich der Landwirtschaft gesehen:

  1. Bodenfeuchtigkeits- und Nährstoffsensoren
  2. Steuerung des Wasserverbrauchs für optimales Pflanzenwachstum
  3. Erstellung von maßgeschneiderten Düngerprofilen auf der Grundlage der Bodenchemie
  4. Bestimmung des idealen Zeitpunkts für Aussaat und Ernte
  5. Meldung der Wetterbedingungen

Allerdings hat sich herausgestellt, dass die meisten IoT-Netzwerke heute weder die Bildübertragung zwischen Geräten unterstützen, geschweige denn eine autonome Bildanalyse. Zudem können sie nicht genügend Geräte vernetzen, um große Felder genau zu überwachen.

Die Entfernung, die die Daten zurücklegen müssen, hat einen großen Einfluss auf die Art der zu verwendenden Technologie. Wenn man etwas in 10 Metern Entfernung misst, verwendet man nicht die gleiche Technik wie bei einer Distanz von 1.500 Metern.

Für kurze Entfernungen lässt sich die Radiofrequenz-Identifikation (RFID) oder die Nahfeldkommunikation (NFC) verwenden, die auch in Mobiltelefonen üblich ist. Beide eignen sich zum Beispiel, wen Sie Säcke mit Futtermittel etikettieren wollen und wissen müssen, wie viele Kilo Soja sich in jedem Sack befinden.

Wenn Sie Daten an ein Objekt senden wollen, das 10 Meter oder mehr entfernt ist, können Bluetooth oder Bluetooth Low Energy (BLE) eine gute Option sein. Ein gutes Beispiel hierfür wäre die Entwicklung einer Bluetooth-Ohrmarke für Schweine, die in einem kleinen Gebiet leben. So erfährt der Endnutzer über die Marke des Tiers nicht nur das Alter der Schweine, sondern auch andere wichtige Informationen.

Wenn Ihre Anwendung Daten über Hunderte oder gar Tausende von Metern übertragen muss, können Sie sich alternativ mit den Optionen für Low-Power-Langstreckennetze (LPWAN) befassen.

In jüngster Zeit sind das schmalbandige Internet der Dinge (NB-IoT) und 5G auf den Markt gekommen, um Probleme mit der Bandbreite und der Verbindungsdichte zu lösen.

In Mobilfunknetzen werden bereits viele dieser IKT-Technologien eingesetzt, um die oben genannten Vorteile für die Landwirtschaft zu erzielen. 5G wird die Wirkung der Kollektoren aufgrund der geringen Latenzzeit, der hohen Bandbreite und der Unterstützung für die gleichzeitige Kommunikation vieler Sensoren verstärken. In Kombination mit Bilderkennung, Satellitenfernerkundung und Big Data ermöglicht 5G so beispielsweise den automatisierten Betrieb mehrerer unbemannter landwirtschaftlicher Maschinen. Auf diese Weise lassen sich alle Phasen des Pflügens, Pflanzens und der Bewirtschaftung von Anbauflächen abdecken.

Darüber hinaus können hochauflösende Bilder und Videos, die von Drohnen und autonomen Fahrzeugen aufgenommen und in Echtzeit übertragen werden, den Schutz von Nutztieren und Ernten verbessern. Durch die höhere Datenübertragungsrate, die geringere Latenzzeit und die Möglichkeit, zahlreiche Geräte zu verbinden, erhöht 5G nicht nur die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Datenübertragung, sondern verbessert darüber hinaus die Präzision und Zuverlässigkeit der Drohnen- und Robotersteuerung. Zusammen mit KI und Cloud treibt die fünfte Generation so die Präzisionslandwirtschaft und das intelligente Farmmanagement voran.

In Brasilien erleben die Erzeuger in Rio Verde, im Landesinneren des Bundesstaates Goiás, bereits diese Revolution. Sie ist dank eines Projekts der FAPEG (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás) in Zusammenarbeit mit Claro und Huawei möglich, da diese Organisationen wichtiges Know-how und landwirtschaftliche Anwendungen beisteuern. Der Betreiber wiederum ist für die Installation des 5G-Netzes zuständig, das mit Produkten des chinesischen Unternehmens aufgebaut wird, das im Übrigen auch Cloud- und KI-Lösungen bereitstellt.

5G, Cloud und KI verbessern die Effizienz und verkürzen die Inspektionszeit für landwirtschaftliche Flächen von einer Woche auf eine Stunde. Eine umfassende Analyse der Anbauflächen kann zudem den Einsatz von Düngemitteln, Pestiziden und Herbiziden reduzieren. Intelligente Bewässerungssysteme sorgen für die richtige Befeuchtung an den richtigen Stellen zur richtigen Zeit.

Intelligente Landwirtschaft

Intelligente Landwirtschaft ist für ein nachhaltiges Lebensmittelsystem von entscheidender Bedeutung und sollte daher so bald wie möglich umgesetzt werden. Das bedeutet große Veränderungen und große Chancen in den kommenden Jahren. Laut     Berechnungen der Credit Suisse sprechen wir hierbei von möglichen Produktivitätssteigerungen von 70 % bis 2050. Der Markt für vernetzte landwirtschaftliche Produkte und Dienstleistungen könnte das globale BIP bis 2030 um 500 Milliarden Dollar erhöhen.

Credit Suisse Research Institute

Intelligente landwirtschaftliche Lösungen können helfen, Geld zu sparen und die Ernteerträge durch verschiedene Instrumente zu verbessern.

Drohnen

Die Landwirtschaft könnte einer der größten potenziellen Märkte für den Einsatz kommerzieller Drohnen sein, da für die Kartierung, Überwachung und Besprühung große Flächen benötigt werden.

Drohnen in Kombination mit fortschrittlichen KI-Algorithmen können eine effiziente Technik für die Überwachung von Nutzpflanzen und -tieren aus der Luft, die Präzisionsbewässerung, das Pflanzen und Besprühen sowie die Erkennung von Krankheiten werden. Zudem sammeln die Drohnen auch Daten in Form von Bildern oder Videos. Diese werden dann in einer Cloud gespeichert, um Vorhersagemodelle zu erstellen und die Landwirte bei ihren Entscheidungen zu unterstützen. Dieses Vorgehen lässt darauf schließen, dass Daten zum wichtigsten Element bei der Steigerung des wirtschaftlichen Werts von landwirtschaftlichen Betrieben werden: Sie ermöglichen es den Landwirten, rentablere und nachhaltigere Entscheidungen zu treffen.

Autonome Maschinen

Der Einsatz autonomer Fahrzeuge steigert die Effizienz, da sie Zeit sparen und weniger menschliche Arbeitskraft erfordern. Darüber hinaus senken autonome Maschinen den Kraftstoffverbrauch (aufgrund einer präziseren Routenführung als bei von Menschen gesteuerten Traktoren). Sie können für Ernte, Pflanzung, Besprühung und andere Aufgaben eingesetzt werden, die auf Sensoren, GPS und Radar in Kombination mit Lernalgorithmen für Maschinen beruhen.

Zudem lassen sich autonome Fahrzeuge an verschiedene Vorgänge anpassen, zum Beispiel um die Pflanzenentwicklung zu überwachen (Pflanzung, Düngung, Ernte) oder bei wetterbedingten Veränderungen in der Umgebung zu unterstützen (Schutt, Trockenheit, Staub, Schlamm).

Intelligente Bewässerungssysteme

Unter Präzisionsbewässerung versteht man Sensoren, die genau die von den Pflanzen benötigte Wassermenge ausbringen. Dies ermöglicht bessere Erträge bei geringerem Wasser- und Stromverbrauch.

In verschiedenen Klimazonen, besonders aber in den heißesten, gehen fruchtbare Böden durch falsche Bewässerungspraktiken verloren. Wo es kaum Niederschläge gibt, wird Grundwasser in die Felder gepumpt. Die im Boden enthaltenen natürlichen Salze werden dabei gelöst und steigen mit der Verdunstung des Wassers auf. Diese nicht nachhaltigen Methoden haben dazu beigetragen, dass in den letzten 25 Jahren etwa ein Viertel der landwirtschaftlich genutzten Fläche verlorengegangen ist.

Vertikale Landwirtschaft

Nach Schätzungen der Vereinten Nationen wird die Verstädterung zwischen 2020 und 2030 zu einem jährlichen Verlust von 1,6 bis 3,3 Millionen Hektar landwirtschaftlicher Nutzfläche führen. Vertikale Landwirtschaft kann dazu beitragen, die Landknappheit zu beheben. Dabei handelt es sich um einen Indoor-Anbau, bei dem alle Umweltfaktoren wie Licht, Feuchtigkeit und Temperatur kontrolliert werden, um durch vertikale Ernte mehr Nahrungsmittel zu produzieren. Wir schätzen, dass die vertikale Landwirtschaft 80 % des Lebensmittelbedarfs in städtischen Gebieten decken könnte.

Darüber hinaus können verschiedene Hightech-Anbaumethoden zur Bodensubstitution (z. B. Aeroponik, Hydroponik, Aquaponik) zur Entwicklung einer nachhaltigen Landwirtschaft beitragen.

Viele dieser Smart-Farming-Lösungen werden heute durch den verstärkten Einsatz von Blockchain (zur Überwachung der Lieferkette und der Lebensmittelsicherheit), IoT und drahtlosen Technologien (zur Abfrage und Interpretation von Ernte-, Boden- oder Wetterdaten) unterstützt.

Mit Smart Farming können Landwirte hochwertigere Pflanzen anbauen, mehr produzieren und die Landwirtschaft berechenbarer und nachhaltiger machen. Viele Organisationen sind bereits dabei, verschiedene Technologien aktiv in ihre Geschäftsmodelle zu integrieren. Ziel ist es, in den nächsten 50 Jahren zu 100 % autonome landwirtschaftliche Betriebe zu haben, die eine wichtige Rolle bei der Verringerung von Umweltproblemen, der Lösung des Mangels an landwirtschaftlichen Arbeitskräften und der Erzielung wirtschaftlicher Vorteile spielen werden. Dazu müssen jedoch einige Probleme gelöst werden, wie z. B. instabile Sensoren, ineffiziente Roboter, KI-Anwendungen in komplexen Umgebungen sowie Datenschutz- und Verwaltungsprobleme, die durch Big Data entstehen.

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