Felderfahrung

Der Präzisionsackerbau gehört zu den Pionieren in der Nutzung der Datenanalyse.

Auf einen Blick

  • Die Landwirtschaft ist eine der ersten Branchen, die durch Datenverarbeitung einen kompletten Wandel erfährt.

  • Fortschritte in der Hardware und der Analyse ermöglichen es Landwirten, umweltschonendere Verfahren einzuführen und wohlschmeckendere Nahrungsmittel zu produzieren.

  • Farmer verwirklichen jetzt Ziele, wie sie nach Expertenmeinung auch fast alle anderen Branchen erreichen werden.

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Beim Begriff „Internet der Dinge“ denkt Nathan Stein zuerst an Mais und Sojabohnen. Diese Pflanzen passen sich ständig an die Wetter- und Bodenverhältnisse an und erzeugen einen stetigen Datenstrom, der ihm hilft, die Farm seiner Familie in Iowa leichter zu führen. Mithilfe von Analysesoftware, die speziell für die Landwirtschaft entwickelt wurde, kann er die Auswirkungen einer Änderung von Wasser-, Dünger- und Pestizidmengen simulieren.

„Im Grunde kann ich den gesamten Anbau virtualisieren“, sagt Stein.

Stein gehört zur wachsenden Zahl der Landwirte, die von der Datenerfassung in Echtzeit und der computerbasierten Analyse profitieren. Dank Landwirten wie Stein – und den Forschern und Firmen, die für sie die Technik entwickeln – wird die Landwirtschaft als ältester Wirtschaftszweig zu einem ersten wichtigen Testumfeld für Sensoren, Drohnen und die Big-Data-Analyse.

Diese Methoden helfen den Landwirten, ihren Ertrag, den Gewinn und die Effizienz in erheblichem Maße zu steigern – Ergebnisse, wie sie in jeder Branche beabsichtigt sind.

Vin Sharma, Director of Strategy, Product, and Marketing for Big Data Solutions bei Intel, sagt, dass etwas, das im Kontext von großen Farmen funktioniert, auch in anderen Bereichen Anwendung finden könnte.

So könnte zum Beispiel ein Einzelhändler einen einfachen Sensor für den Publikumsverkehr verwenden, um die Videoanalyse für die Bewertung und Verbesserung der Wirkung von Displays im Geschäft zu ersetzen. Der Leiter eines Auslieferungslagers könnte einen Sensor in eine Standarddrohne integrieren, um den Lagerbestand zu prüfen. Und in vielen anderen Branchen könnten CIOs die Analyse der von Sensoren gelieferten Daten implementieren, um Unternehmensressourcen – von Rohstoffen bis zur Rechenleistung – präzise zu kontrollieren. Gezielte Steuerung verspricht nicht nur für den eigenen Betrieb höhere Effizienz, sondern potenziell für die gesamte Lieferkette.

„Im Grunde kann ich den gesamten Anbau virtualisieren.“

Nathan Stein, Farmer im US-Bundesstaat Iowa

Wir erwarten, dass sich das Rechenzentrum und die Endgeräte gemeinsam weiterentwickeln.

Vin Sharma, Director of Big Data Solutions bei Intel

Seit 2010 hat Farmer Stein in Iowa Luftbildaufnahmen von Satelliten und Flugzeugen genutzt, um Informationen über Höhenverlauf, Temperatur, Bodenfeuchte und Chlorophyllwerte zu erhalten. Er exportiert Bilder und Daten in eine Kartografie- und Analysesoftware von senseFly* (er arbeitet im Rahmen einer Kooperation von Kunden und Technikern der Firma für das schweizerische Unternehmen), um ungesunde Bereiche seiner Felder zu identifizieren.

Durch die Erfassung und Analyse von Daten ist Stein aufgefallen, wie sehr sich die Bedingungen auf seiner Farm im Laufe eines Tages verändern können. Während sich der Einfallswinkel der Sonne verändert und sich die Wärme im Boden aufstaut, „sieht man die Veränderung der Temperaturwerte und man sieht, wie die Verdunstung bei den Pflanzen beginnt und abbricht“, sagt er.

Die Daten, die Nathan Stein aus den Luftbildaufnahmen der Farm seiner Familie gewann, „zeigten uns im Frühjahr schnell, welch großer Schaden unserem Maisfeld durch zu wenig [installierte] Entwässerung entstand“ – fast 40 Bushel pro Acre (umgerechnet ca. 2,5 t/ha).

„Allein schon diese Tatsache veranlasste uns, mehrere tausend Dollar für neue Haupt- und Nebenleitungen auszugeben, um wassergetränkte Böden adäquat zu entwässern“, sagt Stein.

Schon bald möchte er die Drohnen und die Software von senseFly* einsetzen, um die Düngerverteilung auf seiner Farm zu optimieren. Mit der Software von senseFly und einer nach dem Flug der Drohne erstellten Karte könnte er einen selbstfahrenden Traktor programmieren, der auf dem ganzen Feld eine vorbestimmte Menge von Dünger ausbringt.

Geräte wie smarte Drohnen und selbstfahrende Traktoren werfen die Frage auf, wo die Maschinenintelligenz sitzt und wo die Datenverarbeitung stattfinden soll – in den Endgeräten auf den landwirtschaftlichen Flächen oder in einem Cloud-basierten Rechenzentrum? Sharma sagt: sowohl als auch.

„Da gibt es ein etwas zweifelhaftes Entweder-oder-Argument in einigen Teilen der Branche“, meint er. „Wir erwarten, dass sich das Rechenzentrum und die Endgeräte gemeinsam weiterentwickeln.“

Sharma vergleicht das menschliche Nervensystem als treffendes Bild dafür. Man möchte ausreichende „reflexive Intelligenz“ an den Enden haben, um die Hand schnell von einer heißen Herdplatte wegzuziehen, ohne darüber nachdenken zu müssen. Doch die zentrale Intelligenz des Gehirns kann helfen, Aktionen zu verbessern oder zu übergehen, um Nützlicheres zu erreichen. In zukünftigen Farmen werden smarte, halbautonome Geräte gepaart sein mit einem cloudbasierten, zentralen Befehlssystem, das durch die Analyse ortsübergreifender Daten Vorteile bietet.

Stein schließt sich dem an. „Daten in der Landwirtschaft sind sehr zeitnah und müssen zu einem präzisen Zeitpunkt erfasst werden und das muss jederzeit funktionieren“, sagt er. Und er fügt hinzu, dass auf einer modernen Farm der Landwirt ein „Datenkenner“ ist.

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