KI-Zukunft im Landschaftsbau
Die Zukunft von Large Language Models (LLMs) und weiterer Künstlicher Intelligenz (KI) im Garten- und Landschaftsbau verspricht eine Revolution in der Art und Weise, wie Planungs- und Wartungsaufgaben durchgeführt werden. Durch die Integration fortschrittlicher KI-Technologien können Landschaftsarchitekten und Gärtner präzisere Vorhersagen treffen, effizientere Designs erstellen und nachhaltigere Pflegepläne entwickeln, was zu einer harmonischeren und ökologischeren Gestaltung von Grünflächen führt.
AI-gestützte Vorhersagen für Landschaftsentwicklung
AI-gestützte Vorhersagen für die Landschaftsentwicklung bieten innovative Möglichkeiten, um die Planung und Pflege von Grünflächen zu optimieren. Diese Technologien nutzen fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um präzise Prognosen über das Wachstum und die Entwicklung von Pflanzen sowie die Auswirkungen von Umweltfaktoren zu erstellen.Ein Beispiel für den Einsatz von KI in der Landschaftsentwicklung ist die Nutzung von UAV-gestützten Systemen zur Überwachung und Analyse von Unkrautbefall. Diese Systeme kombinieren Drohnentechnologie mit KI, um selektive und teilflächenspezifische Herbizidanwendungen zu ermöglichen, was zu einer effizienteren und umweltfreundlicheren Unkrautbekämpfung führt.
Darüber hinaus unterstützt das Projekt GeoSenSys die Optimierung der Bewässerung im Freilandgemüsebau durch die Integration von Wetterdaten, Bodenfeuchtedaten und spektralen Messungen. Die KI „ANNI“ analysiert diese Daten, um den tatsächlichen Bewässerungsbedarf präzise abzuleiten und gleichzeitig Empfehlungen zur Stickstoff-Düngung zu geben.Auch im Bereich der Absatzprognosen zeigt sich das Potenzial von KI. KI-gestützte Absatzprognosen helfen kleinen und mittleren Gartenbauunternehmen, ihre Bestellungen und Lagerbestände effizienter zu verwalten, was zu einer besseren Planungssicherheit und einer Reduzierung von Überbeständen führt.Insgesamt tragen AI-gestützte Vorhersagen dazu bei, die Effizienz und Nachhaltigkeit in der Landschaftsentwicklung zu steigern, indem sie datengetriebene Entscheidungen ermöglichen und Ressourcen schonen.
Intelligente Bewässerungssysteme durch KI
Intelligente Bewässerungssysteme, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, bieten innovative Lösungen zur Optimierung des Wasserverbrauchs in der Landwirtschaft und im Gartenbau. Diese Systeme nutzen Sensoren und Algorithmen, um den Wasserbedarf präzise zu ermitteln und die Bewässerung effizient zu steuern. Hier sind einige bemerkenswerte Beispiele:
- Projekt in Erlangen: Ein System aus 70 Feuchtesensoren und 16 Niederschlagssensoren liefert Daten an eine Kontrollstation, wo ein KI-Algorithmus die besten Gießrouten für städtische Baumpfleger erstellt.
- GeoSenSys und ANNI: Das ANNI-Modell schätzt den Wasserbedarf im Freilandgemüsebau präzise, um Wasserverschwendung zu vermeiden und die Pflanzengesundheit zu optimieren.
- AQUAGRO: Dieses System nutzt Sensoren für Bodenfeuchte, Bodentemperatur, Niederschlag und Sonneneinstrahlung, um Landwirten optimale Bewässerungspläne zu bieten. Feldtests zeigten eine Einsparung von 40% Wasser.
- heliopas.ai: Das Start-up analysiert Satellitenbilder mit KI und liefert präzise Daten über den Zustand von Pflanzen und Böden direkt auf das Smartphone der Landwirte, um gezielte Bewässerungsmaßnahmen zu ermöglichen.
Diese Technologien tragen erheblich zur Ressourcenschonung und Effizienzsteigerung in der Bewässerung bei.
Einsatz von Deep Learning in der Gartenpflege
Deep Learning revolutioniert die Gartenpflege durch seine Fähigkeit, große und komplexe Datensätze zu verarbeiten und präzise Vorhersagen zu treffen. In der Gartenbauwissenschaft wird Deep Learning zunehmend für Aufgaben wie Sortenerkennung, Ertragsschätzung, Qualitätskontrolle und Stressphänotypisierung eingesetzt. Diese Technologie ermöglicht es, genaue Ertragskarten zu erstellen, die räumliche Variationen in Echtzeit anzeigen und so effiziente Ernte- und Pflegeentscheidungen unterstützen.Ein bemerkenswertes Beispiel ist die Anwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs) zur Erkennung und Schätzung des Ertrags von Gartenbauprodukten. Diese Modelle bieten eine hohe Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Objekterkennung und sind besonders nützlich für die Klassifizierung von Pflanzenarten und die Lokalisierung von Schlüsselorganen.
Darüber hinaus wird Deep Learning für die frühzeitige Erkennung von Pflanzenstress und Krankheiten eingesetzt, indem digitale Bilddaten oder spektrale Daten analysiert werden. Dies verbessert die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit der Stress- und Krankheitsdiagnose erheblich.Ein weiteres innovatives Projekt ist der Weihnachtsbaumroboter „WeBaRo“, der mithilfe von Deep Learning und Sensordaten autonom arbeitet, um mechanische Unkrautbekämpfung durchzuführen und den Einsatz von Betriebsmitteln zu reduzieren. Solche autonomen Systeme entlasten die Arbeitskräfte und tragen zur Nachhaltigkeit bei.Insgesamt zeigt der Einsatz von Deep Learning in der Gartenpflege großes Potenzial, die Effizienz und Nachhaltigkeit zu steigern, indem es präzise und datengetriebene Entscheidungen ermöglicht.
Automatisierte Bodenanalyse
Automatisierte Bodenanalyse bietet eine effiziente und präzise Methode zur Bestimmung der Bodenqualität und -zusammensetzung. Hier sind einige bemerkenswerte Technologien und Methoden:
- Sensorspaten: Ein innovatives Werkzeug, das eine Bodenanalyse in Laborqualität ermöglicht und Anwendungen wie Unkrautbekämpfung und punktgenaue Düngung unterstützt.
- Laborroboter: Automatisierte Systeme, die mithilfe nasser chemischer Methoden Nährstoffe im Boden messen und so die Bodenanalysen im Labor optimieren.
- Mikrofluidik: Diese Technologie ermöglicht eine ortsspezifische und variable Ausbringung von Düngemitteln und Sprühgeräten, was die Präzisionslandwirtschaft erheblich verbessert.
- WESSLING GmbH: Bietet umfassende Bodenanalysen, einschließlich der Untersuchung von mineralischen Abfällen und der Erfüllung gesetzlicher Vorgaben wie der Bundes-Bodenschutzverordnung (BBodSchV).
- Wintex Agro: Entwickelt automatische Bodenprobenehmer, die schnelle und effiziente Probenentnahmen bis zu einer Tiefe von 30 cm ermöglichen, selbst in gefrorenem Boden.
Diese Technologien tragen dazu bei, die Effizienz und Genauigkeit der Bodenanalyse zu steigern, was zu besseren landwirtschaftlichen Entscheidungen und nachhaltigerem Bodenmanagement führt.
Matthias Mut
Experte in KI und Automatiserung. Spaß an Entwicklung, Fortschritt & Rapid Prototyping.