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Drohnen, KI und Roboter-Picker: Treffen Sie die vollständig autonome Farm | William Boston, WSJ Neue Technologien ebnen den Weg für selbstlaufende Farmen mit minimalem menschlichen Input. In den grünen Hügeln der Palouse-Region im Bundesstaat Washington summt Andrew Nelsons Traktor durch die Weizenfelder seiner 7.500 Hektar großen Farm. Im Führerhaus hält er nicht das Lenkrad—er ist in einem Zoom-Call oder überprüft Nachrichten. Als Software-Ingenieur und Landwirt in fünfter Generation steht Nelson, 41, an der Spitze einer Transformation, die die Art und Weise verändert, wie wir unsere Lebensmittel anbauen und ernten. Der Traktor fährt nicht nur selbst; sein Sensoren-, Kamera- und Analysesoftware-Array entscheidet auch ständig, wo und wann Dünger gespritzt oder Unkraut gejätet werden soll. Viele moderne Farmen nutzen bereits GPS-gesteuerte Traktoren und digitale Technologien wie Farm-Management-Software-Systeme. Jetzt bedeuten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, dass der nächste Schritt—die autonome Farm, die nur minimal menschliche Pflege benötigt—endlich in den Fokus rückt. Stellen Sie sich eine Farm vor, auf der Flotten autonomer Traktoren, Drohnen und Erntemaschinen von KI geleitet werden, die die Abläufe von Minute zu Minute basierend auf Boden- und Wetterdaten anpasst. Sensoren würden die Pflanzen Gesundheit über Tausende von Hektar verfolgen und präzise Sprüh- oder Bewässerungsmaßnahmen genau dort auslösen, wo sie benötigt werden. Landwirte könnten lange Stunden im Führerhaus gegen die Überwachung von Dashboards und das Treffen von Entscheidungen auf hoher Ebene eintauschen. Jeder Samen, jeder Tropfen Wasser und jede Unze Dünger würden optimiert, um die Erträge zu steigern und das Land zu schützen—gesteuert von einem vernetzten System, das mit jeder Saison intelligenter wird. Ein Großteil der Technologie, die eine autonome Revolution in der Landwirtschaft antreiben könnte, existiert bereits oder steht kurz vor der Markteinführung. „Wir erreichen gerade einen Wendepunkt in der kommerziellen Rentabilität vieler dieser Technologien“, sagt David Fiocco, ein Senior Partner bei McKinsey & Co., der die Forschung zu landwirtschaftlicher Innovation leitet. Eine McKinsey-Umfrage aus dem Jahr 2022 ergab, dass etwa zwei Drittel der amerikanischen Farmen digitale Systeme zur Verwaltung ihrer Betriebsabläufe nutzen, aber nur 15 % der großen Farmen und nur 4 % der kleineren Farmen haben bisher signifikant in Robotik oder Automatisierung investiert. Fiocco erwartet, dass der Einsatz von Robotern in den kommenden Jahren dramatisch zunehmen wird. Trotz des Versprechens digitaler Werkzeuge und autonomer Maschinen ist der Preis ein großes Hindernis. Konnektivität ist ein weiteres Hindernis. Roboter müssen miteinander kommunizieren. Daten in die Cloud zu übertragen, erfordert Breitband-Internet, und von einem abgelegenen Feld aus muss es wahrscheinlich drahtlos sein. Aber drahtloses Internet und landgestütztes Breitband sind nicht überall in ländlichem Amerika verfügbar. In Entwicklungsländern ist die digitale Kluft noch größer. Einige Landwirte experimentieren mit Edge-Computing, einem Netzwerkdesign, das Daten näher an ihrem Ursprungsort speichert. Aber Experten sagen, dass letztendlich Farmen mit cloudbasierten Systemen verbunden sein müssen. Hier ist ein Blick auf einige der wesentlichen Komponenten in der Vision der autonomen Farm. Autonome Traktoren Traktoren, die mit wenig oder nur fernmenschlicher Aufsicht pflanzen, pflügen und ernten können, bewegen sich von Prototypen in die Praxis. Traditionelle Hersteller und Tech-Startups setzen große Wetten. Monarch Tractor, ein Unternehmen aus Livermore, Kalifornien, hat einen vollelektrischen, „fahreroptionalen“ Traktor auf den Markt gebracht, der jetzt in Weinbergen arbeitet. Sein MK-V-Modell kann bis zu 14 Stunden mit einer Ladung fahren und ist nach sechs Stunden Ladezeit wieder einsatzbereit. Farmwise, ein weiteres kalifornisches Unternehmen, hat einen KI-gesteuerten mechanischen Unkrautjäger und Pflüger entwickelt, der Computer Vision und Robotik nutzt, um Unkraut zu identifizieren und zu entfernen, und das Tag und Nacht, wodurch der Bedarf an Herbiziden reduziert wird. Im April erwarb der Salatgigant Taylor Farms Farmwise und verwies auf das Versprechen der Technologie, die Arbeitskosten zu senken und nachhaltigeres Farming zu unterstützen. Deere & Co. verfolgt einen schrittweisen Ansatz, indem es Schichten der Automatisierung hinzufügt, um Landwirte mit der Technologie vertraut zu machen—und sofortige Erträge zu sehen—während der Weg zur vollständigen Autonomie geebnet wird. Einige von Deeres großen Sprühgeräten verwenden die „See & Spray“-Technologie, die Computer Vision und maschinelles Lernen integriert, um Unkraut in Soja-, Mais- und Baumwollkulturen zu zielen. Trainiert auf Tausenden von Bildern, um Unkraut in Echtzeit zu identifizieren und einzelne Düsen nur dort zu sprühen, wo es nötig ist, reduziert es den Herbizideinsatz um bis zu zwei Drittel, sagt das Unternehmen. Sechsunddreißig Kameras, die an einem Sprühbalken montiert sind, scannen Felder mit 2.100 Quadratfuß pro Sekunde—weit über das hinaus, was das menschliche Auge bewältigen kann. Die Verwendung von Daten und KI zur Analyse einzelner Pflanzen könnte schließlich zu einer gängigen Praxis in der Landwirtschaft werden. Eine 5.000 Hektar große Farm kann etwa 750 Millionen Pflanzen enthalten, und die Herausforderung besteht darin, jeder einzelnen ihre Portion liebevolle Pflege zukommen zu lassen. „Sensortechnologie gepaart mit Modellen, gepaart mit Automatisierung und schließlich Autonomie, wo es sinnvoll ist—da gibt es viel Potenzial“, sagt Sarah Schinckel, Direktorin für aufkommende Technologien bei dem in Moline, Illinois, ansässigen Unternehmen. Fruchtpflückroboter und Drohnen Automatisierung, die jetzt am häufigsten auf großen Farmen mit Weizen oder Mais in ordentlichen Reihen verwendet wird, ist eine größere Herausforderung für Kulturen wie Früchte und Beeren, die zu unterschiedlichen Zeiten reifen und auf Bäumen oder Sträuchern wachsen. Die Pflege und Ernte dieser sogenannten Spezialkulturen ist arbeitsintensiv. „In Spezialkulturen könnte die kleine Armee von Unkrautjätern und Pflückern bald durch nur ein oder zwei Personen ersetzt werden, die die Technologie überwachen. Das mag ein Jahrzehnt entfernt sein, aber das ist der Weg, den wir einschlagen“, sagt Fiocco von McKinsey. Zarte Früchte wie Erdbeeren und Trauben stellen eine große Herausforderung dar. Tortuga, ein Agrartechnologie-Startup in Denver, hat einen Roboter entwickelt, der die Arbeit erledigt. Tortuga wurde im März von dem vertikalen Landwirtschaftsunternehmen Oishii übernommen. Der Roboter ähnelt dem Mars Rover von NASA mit dicken Reifen und verlängerten Armen. Er rollt über ein Bett von Erdbeeren oder Trauben und verwendet einen langen Greifarm, um in die Rebe zu greifen und eine einzelne Beere oder eine Traube abzuschneiden, die er vorsichtig in einen Korb legt. „Roboterernte kann eine größere Konsistenz und Effizienz bieten als manuelle Arbeit, während sie die Kosten senkt und die Arbeitskräftemangel, der die Branche insgesamt betrifft, angeht“, sagte Brendan Somerville, Chief Operating Officer und Mitbegründer von Oishii, in einer E-Mail und fügte hinzu, dass die langfristige Vision des Unternehmens darin besteht, seine Ernteoperationen vollständig zu automatisieren. Das israelische Unternehmen Tevel Aerobotics Technologies zielt darauf ab, Obstbauern zu helfen, den Bedarf an Arbeitskräften mit seinen „Fliegenden Autonomen Robotern“ zu reduzieren, die Pflanzen beschneiden, ausdünnen und ernten können. Mithilfe von KI und maschineller Vision lokalisieren die Roboter die Früchte, bestimmen, ob sie reif sind, und pflücken sie dann vom Baum. „Bauern, die keine Robotik übernehmen, werden nicht überleben—sie haben einfach keine Wahl“, sagt Tevels CEO und Gründer Yaniv Maor. Die Skalierung bleibt jedoch eine Kostenherausforderung für das Unternehmen. Fernüberwachung, Bildanalyse Drohnen und Satelliten, die von künstlicher Intelligenz geleitet werden, verwandeln Farmen in datengestützte Betriebe. Durch das Erfassen detaillierter Bilder und Sensormessungen erstellen sie „digitale Zwillinge“—virtuelle Nachbildungen von Feldern, die genau zeigen, wo die Pflanzen zu trocken, zu nass oder von Krankheiten oder Schädlingen befallen sind. Diese Technologie ermöglicht es Landwirten, Probleme frühzeitig zu erkennen und Interventionen präziser zu zielen, Abfall zu reduzieren und die Erträge zu steigern. Während Teile dieses Systems bereits vorhanden sind, besteht der nächste Schritt in einem vollständig vernetzten Netzwerk von Maschinen, das nicht nur Probleme erkennt, sondern auch aus ihnen lernt. Ranveer Chandra, ein leitender Microsoft-Manager, der die Anwendungen der Agrartechnologie leitet, sieht eine Zukunft, in der Traktoren und Drohnen Hand in Hand arbeiten, Aufgaben wie Pflanzen oder Sprühen ausführen und kontinuierlich neue Daten in KI-Modelle einspeisen, die auf die Bedingungen jeder Farm zugeschnitten sind. „Es wird mehr Automatisierung, mehr Einsatz von Drohnen, mehr Robotik geben—es werden keine Farmen ohne Landwirte sein, aber KI wird die Produktivität jedes Erzeugers erheblich steigern“, sagt Chandra. „Jedes Mal, wenn eine Drohne fliegt oder ein Traktor pflanzt, sammelt sie Daten, die das einzigartige KI-Modell der Farm aktualisieren.“ Mehr lesen: