Agrartechnik: Die Landwirtschaft muss schnell nachhaltiger und gleichzeitig effizienter werden. Dabei spielen Daten und Künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle. Um schneller Lösungen zu finden, wurde die Jheronimus Academy of Data Science (JADS) in ’s-Hertogenbosch gegründet, ein Agrifood-Programm, um Talente auszubilden, die kreative Brücken zwischen Datenwissenschaft, künstlicher Intelligenz und dem Agrifood-Ökosystem bauen können.
Im Wettlauf um mehr Nachhaltigkeit und Effizienz setzt die Landwirtschaft zunehmend auf Sensoren, Drohnen und andere Hightech-Lösungen. Der Einsatz von Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz ist dringend erforderlich, um mit allen diesen Daten Lösungen für die großen Herausforderungen zu finden.
Die neu gegründete JADS (Jheronimus Academy of Data Science) in ’s Hertogenbosch konzentriert sich auf die Beschleunigung bahnbrechender Innovationen für eine nachhaltige Lebensmittelproduktion und die Übersetzung von komplexen Daten in Wert. Die Entwicklung und das Zugänglichmachen von Daten und KI-Lösungen für die nachhaltige Agrartechnik und Lebensmittelproduktion ist eine der obersten Prioritäten der JADS. Ein wichtiges Ziel des neuen Zentrums ist es, neue Datentalente auszubilden, die kreative Brücken zwischen der Datenwissenschaft und den aktuellen Herausforderungen des Agrar- & Ernährungssektors bauen können.
Gleichgewicht zwischen Grundlagenforschung und Anwendungen immer wichtiger
JADS ist eine einzigartige Kooperation zwischen der Technischen Universität Eindhoven (TU/e), der Universität Tilburg (TiU), der Stadt ’s Hertogenbosch und der Provinz Noord-Brabant. Das macht die JADS zu einem besonderen wissenschaftlichen Institut, da sie sich sowohl auf „Integrative Data Science“ für interdisziplinäre wissenschaftliche Forschung als auch auf die Entwicklung neuer datengesteuerter Geschäftsmodelle konzentriert. Die Schlüsselwörter sind: „Connecting Data, Scientific Minds and Entrepreneurs“, „Translational science to translate data in value“, „Impact-driven & broad-oriented data scientists“. Die zunehmend komplexe Welt erfordert immer häufiger einen interdisziplinären Ansatz. Daten und künstliche Intelligenz können ein wichtiger Katalysator für wertvolle Ergebnisse sein sowohl für die Wissenschaft als auch für die Gesellschaft.
In der JADS leitet Prof. Dr. Jakob de Vlieg von der TU/e und der JADS die Programmreihe „Nature & AgriFood“, in der Forschung, Bildung und Valorisierung auf der Grundlage von „Triple-Helix-Prinzipien“ zusammenkommen, das heißt in enger Zusammenarbeit mit dem Sektor, Organisationen und Unternehmern.
Der Professor hält es für wichtig, nicht nur auf der Ebene der Grundlagenforschung (für Fachleute: die unteren Technology Readiness Levels, TRL) zu arbeiten, sondern auch an der intelligenten Verbindung von niedrigeren und höheren TRL-Levels (Anwendungen). „Eine effektive Brücke und ein Gleichgewicht zwischen Grundlagenforschung und Anwendungen zu schaffen, ist aufgrund der derzeitigen rasanten und globalen Entwicklungen in den Bereichen KI, Data Science und Hightech immer wichtiger geworden.“
Um schneller Lösungen zu finden, wurde die Jheronimus Academy of Data Science (JADS) in ’s-Hertogenbosch gegründet, ein Agrifood- und Agrartechnik Programm, um Talente auszubilden, die kreative Brücken zwischen Datenwissenschaft, künstlicher Intelligenz und dem Agrifood-Ökosystem bauen können.
Agrartechnik: Datenwissenschaften und Unternehmertum, wie passt das zusammen?
Der Erfolg hängt davon ab, die richtigen Fragen zu stellen, sagt der Professor. „Wie können die Daten in Werte oder neue Geschäftsmodelle umgesetzt werden? Sind die verfügbaren Daten überhaupt ausreichend konsistent und kombinierbar? Oder sind neue Experimente oder neue Datenquellen erforderlich, um die Fragen zu beantworten?“
Es ist Aufgabe der JADS, die richtigen Fragen zu stellen und mögliche Datenlösungen in den Kontext zu setzen. Das erfordert eine neue Art von Wissenschaftlern und Forschungsansätzen. In den Worten des Apple-Gründers Steve Jobs: „Connecting the dots“.
„Um gemeinsam realisierbare, unternehmerische Innovationen und wissenschaftliche Ziele zu formulieren, ist ein kontinuierlicher Dialog zwischen Unternehmern, Forschern und Studenten erforderlich. Aber das Schöne ist, dass gute Fragen aus der Gesellschaft und/oder der Wirtschaft immer häufiger zu einzigartigen Ideen für wissenschaftliche Spitzenforschung im Zeitalter von Digitalisierung und Agrartechnik führen“, sagt De Vlieg.
Bei JADS in ’s Hertogenbosch wird derzeit ein „Cybercommon“ entwickelt, eine Umgebung, in der Forscher, Studenten und Unternehmer physisch zusammenkommen können, um gemeinsam Fragen und Forschungswege zu formulieren und mögliche datengesteuerte Geschäftsmodelle zu validieren. Cybercommon ist aber auch ein digitales Labor, in dem einschlägige datenwissenschaftliche Methoden und Werkzeuge für Agrartechnik entwickelt und bewährte Verfahren für das AgriFood-Ökosystem online verfügbar gemacht werden. „Im Cybercommon bündeln wir unsere Kräfte, um zu verhindern, dass das Datenrad an verschiedenen Stellen immer wieder neu erfunden wird, aber auch um zu verhindern, dass die häufig globalen Entwicklungen in Data Science und KI von der Branche verpasst werden.“
Roboter werden in der Agrartechnik immer normaler
Ein Traktor mit GPS (Global Positioning System) ist heutzutage das selbstverständlichste der Welt. Das GPS zum Beispiel dafür, dass Traktoren während der Arbeit gerade und effizient fahren, sodass keine Überschneidungen oder leere Flächen zwischen den Arbeitsgängen entstehen. Die Entwicklung von Robotern steckt noch in den Kinderschuhen und wird in den kommenden Jahrzehnten noch weiter zunehmen.
Es ist Aufgabe der JADS, die richtigen Fragen zu stellen und mögliche Datenlösungen in den Kontext zu setzen. Das erfordert eine neue Art von Wissenschaftlern und Forschungsansätzen. In den Worten des Apple-Gründers Steve Jobs: „Connecting the dots“.
In den Niederlanden arbeiten derzeit mindestens sechs Unternehmen an der Entwicklung eines Agrarroboters. Zwei davon befinden sich in Brabant: in Almkerk und Deurne, um genau zu sein, sagt De Vlieg. „Mit dem Einsatz von Robotern und Drohnen intensiviert man die Landwirtschaft, sorgt aber auch dafür, dass nicht mehr Land benötigt wird und dass weniger Dünger und Pestizide, weniger Wasser und weniger Arbeitskräfte eingesetzt werden.“
Agrartechnik- und Naturspezialisten miteinander verbinden
Das Nature&AgriFood-Programm der JADS konzentriert sich auf Daten- und KI-Lösungen für die Präzisionslandwirtschaft und die nachhaltige Lebensmittelproduktion und folgt der Methode der translationalen Forschung, um absolute Spezialisten in Bereichen wie künstliche Intelligenz, Computer Vision, Sensortechnologie, Deep Learning und Anwendungen mit konkreten Geschäftsfällen im Agrar- und Ernährungssektor zu verbinden. „In dieser Hinsicht kann der Agrar- und Ernährungssektor viel von der Pharmaindustrie lernen, die vor etwa 17 Jahren erfolgreich das Konzept der „translationalen Medizin“ eingeführt hat, um den größtmöglichen Nutzen aus den Durchbrüchen der „Grundlagenforschung“ im Bereich der Genomforschung und der Kenntnisse des menschlichen, genetischen Bauplans zu ziehen“, so der Professor.
Bei der Untersuchung des individuellen Verhaltens von Hühnern und Schweinen in einem großen Stall kommen zum Beispiel viele verschiedene wissenschaftliche und soziale Disziplinen zusammen. Wie kann man individuelles Verhalten messen, analysieren und dann mit der Genetik verknüpfen, um den Tierschutz zu verbessern?
Zu sagen, dass dies eine große Herausforderung ist, wäre eine Untertreibung. „Wie trennt man all diese Tausende Hühner oder Truthähne mit Kameras, und wie stellt man fest, dass sich ein Tier aggressiver verhält als ein anderes?“ Mit der Weiterentwicklung von Computer Vision und fortschrittlichen KI-Algorithmen wird es möglich, Verhalten besser zu untersuchen, zu verstehen und vorherzusagen.
„Dies kann letztendlich zu einer Verbesserung des Wohlbefindens der Tiere führen und den Zuchtprozess auf der Grundlage ihrer Genetik und ihres individuellen Verhaltens im Stall optimieren.“
Dieser Trend ähnelt in gewisser Weise der personalisierten Medizin, erklärt er. „Durch die Verknüpfung und Analyse von Phänotyp-, Genotyp- und Umgebungsdaten gelangen wir schließlich zu neuen Erkenntnissen über das Verhalten einzelner Tiere in unterschiedlichen Umgebungen. Die Viehwirtschaft bewegt sich ebenfalls in diese Richtung.“
Die Digitalisierung und Daten führen auch zu einer zunehmenden Integration der Ketten. „Weil wir mehr messen, wissen wir mehr über die Produktion, aber auch über die Lebensmittelverarbeitung, die Logistik und schließlich den Einzelhandel“, sagt der Professor.
Auch im Ackerbau oder in der Viehzucht kann die Pflanze oder das Tier zunehmend damit rechnen, individuell behandelt zu werden. „Mit Hilfe von Agribots, Computer Vision, Sensorik und KI-Algorithmen sind wir immer besser in der Lage, maßgeschneiderte Lösungen anzubieten und auf diese Weise Krankheiten zu verhindern. Das ist besser für die Pflanze oder das einzelne Tier, aber letztlich auch kostengünstiger für den Landwirt und besser für die Umwelt, weil man zum Beispiel viel weniger Pestizide, Antibiotika oder andere Mittel einsetzen muss.“
Streifenanbau und Mehrfachanbau
Ein weiteres Beispiel ist das sogenannte Multicropping, der Mehrfachanbau. Eine Form der Landwirtschaft, wobei das Land in kleinere Stücke oder Streifen aufgeteilt wird. Darauf wachsen verschiedene Pflanzen zusammen. Sie schützen sich auf natürliche Art und Weise gegenseitig vor Krankheiten. Auf diese Weise werden sie gemeinsam auch für wichtige Insekten attraktiver.
Mehrfachanbau ist durch die rasante Entwicklung in vielen Bereichen möglich geworden: Robotik, künstliche Intelligenz sowie Sensor- und Visionstechnologie. Mehrfach- und Streifenanbau können dazu beitragen, knappe landwirtschaftliche Flächen effizienter zu nutzen, die Bodenqualität zu verbessern, die Artenvielfalt zu erhöhen und den Einsatz von Pestiziden zu verringern.
In Zukunft wird sich ein Schwarm von Robotern um das Feld kümmern und die Arbeit auf Grundlage verschiedener Sensormessungen und der Nutzung von Big Data an die jeweilige Situation anpassen. Denken Sie an Klimadaten und die rechtzeitige Vorhersage von Krankheiten. Der Roboter sieht, dass es zu trocken oder zu nass ist. Diese Arbeitsweise ist gut für die biologische Vielfalt, gut für den Boden, gut für die Natur und besser für den Landwirt, denn diese Arbeitsweise kann zu 20 % mehr Ertrag auf demselben Boden führen. Außerdem bei dieser Methode werden kein Kunstdünger und weniger Pestizide eingesetzt.
Ein Beispiel für diese Art von Agrarroboter ist der Robot One des Unternehmens Pixelfarming Robotics aus Almkerk, West-Brabant (Siehe Foto am Anfang dieses Artikels). Der Robot One wird mit Solarenergie betrieben und kann rund um die Uhr arbeiten.
Das andere Roboterunternehmen, Farmertronics aus Deurne, gewann 2017 den Innovationspreis der Provinz Nord-Brabant mit einem unbemannten Traktor, der elektrisch angetrieben wird. Auch Drohnen werden in der Landwirtschaft heute häufig eingesetzt. Farmertronics arbeitet daran mit.
Zahl der Agrarroboter in den Niederlanden verdreifacht sich innerhalb von 10 Jahren
Laut einer Studie der ABN AMRO Bank vom August letzten Jahres könnte sich der Markt für Agrarroboter in den Niederlanden in den nächsten zehn Jahren verdreifachen, von 715 Millionen Euro auf 2,5 Milliarden Euro. Die Bank sieht den zunehmenden Arbeitskräftemangel als wichtigsten Beschleuniger für ihren Durchbruch, ebenso wie die Umstellung auf eine nachhaltige Nahrungsmittelproduktion.
Die Digitalisierung und Daten führen auch zu einer zunehmenden Integration der Ketten. „Weil wir mehr messen, wissen wir mehr über die Produktion, aber auch über die Lebensmittelverarbeitung, die Logistik und schließlich den Einzelhandel“, sagt der Professor. Außerdem nimmt durch das Internet das Wissen der Verbraucher zu. „Dies führt zu einer Kettenumkehrung, die es dem Sektor viel leichter macht, Produkte zu entwickeln, die vom Verbraucher gewünscht werden.“ Der Druck zur Automatisierung ist sehr hoch, stellt der Professor fest. „Diese Entwicklung scheint noch schneller zu verlaufen als die Mechanisierung der Landwirtschaft.“
Künstliche Intelligenz und andere rasante Entwicklungen in der Datenwissenschaft werden es in Zukunft zum Beispiel ermöglichen, dass ein Schwarm spezialisierter und kleiner Agrarroboter und Drohnen zusammenarbeitet, um gemeinsam verschiedene Aufgaben zu erfüllen.
Übrigens gibt es in Brabant auch Unternehmen, die Spargelstechmaschinen herstellen, die ebenfalls eine Art Roboter sind. Dazu gehören Cerescon aus Heeze und AvL Motion aus Westerbeek bei Uden.
Agrartechnik: Goldene Kombinationen zwischen Deutschland und den Niederlanden möglich
Professor De Vlieg ist der Meinung, dass goldene Kombinationen zwischen Deutschland und den Niederlanden möglich sind. „Denken Sie an die komplementären Hightech-Cluster in Deutschland und den Niederlanden, die zum Beispiel durch die in Nord-Brabant entwickelten Datenlösungen und Software für den Sektor ergänzt werden. Ökosysteme können sich gegenseitig verstärken.“
Um mit diesen Entwicklungen Schritt zu halten, sucht die JADS aktiv die Zusammenarbeit mit anderen Schulen, Universitäten und Disziplinen.
Der Professor möchte daher Wissenseinrichtungen und Forschungsprogramme miteinander verbinden, auch im Hinblick auf Horizon Europe Projekte. „Wir können Experimentier- und Versuchsfelder zum Beispiel mit dem Brabanter Bauernhof der Zukunft verbinden. Außerdem werden wir Unternehmen und Cluster durch Handelsmissionen miteinander in Kontakt bringen. Wir erwarten schon jetzt deutsche Besucher zur DDAFF-Konferenz im Herbst 2021.“
Zusammenarbeiten mit Brabant
Um mit diesen Entwicklungen Schritt zu halten, sucht die JADS aktiv die Zusammenarbeit mit anderen Schulen, Universitäten und Disziplinen. „Früher waren die wissenschaftliche Ausbildung (Universitäten), die höhere Berufsausbildung (hbo) und die praktische Ausbildung (mbo) klar voneinander getrennt. Das ist nicht mehr möglich. Um voranzukommen, müssen wir die verschiedenen Talente kombinieren“, sagt De Vlieg. „Wir brauchen einander.“
Für den Professor für Angewandte Datenwissenschaft gilt dies auch für internationale Kooperationen. „Dies geschieht bereits beim Thema Lebensmittel(-verarbeitung), hier gibt es eine Zusammenarbeit von Brabant mit der Food Processing Initiative (FPI) und der Technischen Hochschule Ostwestfalen Lippe (TH OWL) unter anderem in der Partnerschaft Smart Sensors 4 Agri-Food und dem H2020 Projekt S3FOOD.“
Seitens BOM Brabant bestehen Kontakte mit FPI durch das Food2020-Projekt, das sich auf die deutsch-niederländische Grenzregion konzentriert (www.food2020.eu) und im Rahmen des H2020-Projekts PROTEIN besteht eine Zusammenarbeit mit der Charité (medizinische Fakultät der Humboldt-Universität und der Freien Universität Berlin) im Bereich der Förderung gesünderer Lebensstile.
Drei Elemente für die Entwicklung von Agrarrobotern: Robotik, Sensoren und Vision
„Brabant hat eine sehr gute Ausgangsposition, wenn es um die Entwicklung von Agrarrobotern geht“, sagt De Vlieg, „aber das muss im Zusammenhang geschehen. Meiner Meinung nach geht es um drei untrennbare Elemente: die Entwicklung der Robotik, die Entwicklung von Sensoren und Bildverarbeitungstechnologie sowie die Fähigkeit, die großen Datenmengen miteinander zu verknüpfen und sie dann durch künstliche Intelligenz in verwertbares Wissen umzuwandeln. In Brabant gibt es viele Möglichkeiten, innovative Brücken zwischen dem Agrar- und Ernährungssektor und dem Hightech-Sektor zu schlagen. Daten und künstliche Intelligenz sind dabei ein mächtiger Beschleuniger“, sagt De Vlieg.
Die Niederlande müssen international zusammenarbeiten, um alle Ambitionen zu verwirklichen, so der Professor. „Wir arbeiten am Aufbau einer internationalen Zusammenarbeit im Bereich von Datenlösungen für den Agrar- und Ernährungssektor, unter anderem mit Kalifornien, Neuseeland, Belgien und Deutschland. Der Ausgangspunkt ist dabei nicht: Was kann getan werden, sondern, worin besteht das Problem, das gemeinsam gelöst werden soll?“
An diesem Beitrag haben mitgewirkt:
- Produktion: Emma van Harten
- Partnerships: Derk Marseille
- Redaktion: Bertus Bouwman und Peter Oehmen (sprachliche Adaption)
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