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06.09.2017 10:01

Künstliche Intelligenz für Bewässerungssysteme – Feldtests in Pakistan belegen Einsparung von 40%

Udo Urban DFKI Kaiserslautern
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, DFKI

    Nach Angaben der World Wildlife Foundation verschwendet die globale Landwirtschaft fast 60% des jährlich genutzten Wassers. Schuld daran sind vor allem ineffiziente Bewässerungssysteme. Der auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende mobile Begleiter AQUAGRO kann Landwirten in Zukunft dabei helfen, ihren Wasserverbrauch zu optimieren. AQUAGRO errechnet den optimalen Bedarf abhängig von den Bedürfnissen der Pflanzen, der Bodensituation und den aktuellen Wetterbedingungen vor Ort.

    Internet der Dinge auf dem Acker: Deutsch-Pakistanisches Projekt WARM
    Das Projekt wird seit 18 Monaten vom Deutschen Akademischen Austauschdienst (DAAD) im Rahmen der Deutsch-Pakistanischen Forschungskooperation gefördert. Projektpartner sind, neben dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI GmbH) in Kaiserslautern, die NED University of Engineering & Technology und das Research Center for Artificial Intelligence (RCAI), beide in Karachi.

    „Wir haben auf den Feldern Sonden installiert, um die Bodenfeuchte aufzuzeichnen und den Wasserstand zu überwachen. Die Daten der Sonden werden per Funk an einen Server oder Cloud-Service des Systems geschickt. Mit der neuen KI-Technologie von AQUAGRO soll der Landwirt elektronische Bewässerungsventile über seinen Computer, Smartphone oder Tablet kontrollieren und steuern können“, so Professor Andreas Dengel, Leiter des DFKI-Forschungsbereichs Smarte Daten und Wissensdienste in Kaiserslautern, der das Projekt gemeinsam mit Dr. Muhammad Khurram, dem Leiter des RCAI an der NED University verantwortet.

    Kabelloses Sensornetzwerk und Expertensystem
    Das Team vom RCAI hat das kabellose Sensornetzwerk von AQUAGRO entwickelt, das die Daten der Sensoren auf dem Feld über die notwendigen Protokolle an einen Server oder die Cloud schickt. Am DFKI wurde unter Leitung von Dr. Saqib Bukhari die dazugehörige Datenanalyse entwickelt, die AQUAGRO zu einem Entscheidungsunterstützungsystem macht, das dem Farmer optimale Angaben zu Bewässerungsdauer und -menge liefert. Die KI-Software nutzt dazu Sensoren für Bodenfeuchte, Bodentemperatur, Niederschlag und Sonneneinstrahlung. Die Batterien werden durch einen Sonnenkollektor geladen. Nach der Analyse der verschiedenen Parameter der Sensordaten unterbreitet AQUAGRO dem Landwirt einen Vorschlag, um die Wassermenge intelligent zu dosieren und somit Kosten zu sparen. Durch die besseren Prognosen des KI-Systems wird eine Überwässerung vermieden.

    Der Einsatz des neuen Systems benötigt keine neue Infrastruktur: Die vorhandenen Bewässerungssysteme können herstellerunabhängig genutzt werden.

    Feldtests belegen Einsparung von 40% Wasser
    AQUAGRO wird seit August 2016 in der pakistanischen Provinz Sindh auf einem Feld zum Anbau von Bittermelonen getestet. Dazu wurde das Feld geteilt: Auf der einen Hälfte wurde das herkömmliche Bewässerungssystem eingesetzt, die andere Hälfte wurde mit der neuen Technologie bewässert. Im letzten Erntezyklus wurde mit der neuen Technologie 40% Wasser gegenüber der herkömmlichen Methode bei gleichem Ernteresultat eingespart.

    In den nächsten Monaten soll die Wirksamkeit des Systems weiter verbessert und auf ein breiteres Spektrum von Kulturen übertragen werden. Auch an eine KI-gesteuerte vollautomatische Bewässerung ist in Zukunft gedacht.

    Pressekontakt DFKI:
    Team Unternehmenskommunikation

    Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
    Trippstadter Straße 122
    67663 Kaiserslautern

    Tel.: 0631 20575 -1700/1710
    uk-kl@dfki.de

    Kontakt:
    Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas Dengel
    Forschungsbereich Smarte Daten und Wissensdienste
    Trippstadter Straße 122
    67663 Kaiserslautern

    Tel.: 0631 20575 -1010
    andreas.dengel@dfki.de


    Bilder

    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten
    Ernährung / Gesundheit / Pflege, Informationstechnik, Tier / Land / Forst, Umwelt / Ökologie
    überregional
    Forschungsprojekte, Kooperationen
    Deutsch


     

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