Anmerkung des Herausgebers: Die VISION Konferenz 2022 wird eine erweiterte Erkundung der Bereiche beinhalten, in denen Innovation den Wandel schnell vorantreibt, einschließlich Trends bei hochwertigen Sonderkulturen, Nachhaltigkeits- und Kohlenstoffbindungsprogrammen sowie Hightech-Produktionssystemen mit kontrollierter Umgebung. Ein aufstrebendes Thema auf dem Veranstaltungen sind visuelle Daten. Im Folgenden erhalten Sie einen Einblick in die Bedeutung von visuellen Sensoren und Computer Vision, um der gesamten Branche zu helfen, den Nahrungsmittelbedarf einer wachsenden Weltbevölkerung zu decken.
Computer Vision hat einen wahren Boom erlebt. Erkenntnisse aus Daten von Drohnen, Satelliten und Flugzeugen sammeln Daten vom Himmel. Gerätemontierte Sensoren sind in der Lage, Veränderungen von Pflanzeneigenschaften oder Bodenparametern mit optischer Reflexionsmessung zu messen. LiDAR-Sensoren sind nun in der Lage, die Struktur von Pflanzen in 3D zu vermessen.
Computer Vision hilft nicht nur Agronomen mit Daten, sondern ist auch das Herzstück, um autonome Maschinen im Feld zu ermöglichen, Maschinen zu helfen, auf Situationen auf dem Feld zu reagieren oder sogar Hindernisse zu erkennen. Die Technologie ermöglicht es uns sogar, auf eine hypergenaue Ortung zu reagieren Daten aus Satellitenbildern, die in der Lage ist, zentimetergenaue Details zu liefern. Werden bei all dieser Technologie, die uns zur Verfügung steht, menschliche Augäpfel überhaupt benötigt?
Sobald diese Kameras, Sensoren und Satelliten in großem Maßstab in Feldern und Gewächshäusern eingesetzt werden, werden sie rund um die Uhr eine 100-prozentige Überwachung gewährleisten. Wenn dies geschieht, könnten Fernlandwirtschaft und weitgehend Fernlandwirtschaft Realität werden. Da autonome Maschinen und Roboter immer mehr Rollen übernehmen, kann die Notwendigkeit einer großen Belegschaft entfallen. Während heute die meisten Obst- und Gemüsesorten von Hand geerntet und verpackt werden, prognostiziert ein Bericht von S&P Global, dass bis 2025 Wahrnehmungssysteme und Erntealgorithmen Aspekte der autonomen Ernte in der kontrollierten Umgebungslandwirtschaft (CEA) ermöglichen werden.
Dieser Boom der Computer Vision ist nicht nur in der Landwirtschaft relevant. Tatsächlich durchdringt es als das ausgereifteste Feld der modernen KI jeden Sektor der Wirtschaft. Die Möglichkeiten, die die Automatisierung visueller Funktionen bietet, bieten endlose Marktchancen in allen Sektoren. Als Menschen ist das Sehen unser am weitesten entwickelter Sinn – der, den wir am meisten nutzen, um die Welt um uns herum wahrzunehmen. Professor für medizinische Optik David Williams , erklärt dass „Mehr als 50 Prozent des Kortex, der Oberfläche des Gehirns, der Verarbeitung visueller Informationen gewidmet ist.“
Es ist kein Zufall, dass der Teil des menschlichen Gehirns, der für die Analyse visueller Informationen zuständig ist, der größte von anderen Sinnen ist. Künstliche neuronale Netze sind ein wesentlicher Bestandteil des maschinellen Lernens und das Rückgrat moderner visueller Technologien. Mit den Worten von Professor Williams: „Zu verstehen, wie das Sehen funktioniert, kann ein Schlüssel zum Verständnis der Funktionsweise des gesamten Gehirns sein.“
Visuelle Technologien treiben bereits Entwicklungen in den Bereichen Ernährung und Landwirtschaft an, die die Art und Weise verändern werden, wie die Welt Nahrung anbaut, herstellt, transportiert und konsumiert. Computer Vision ist wohl der technologisch fortschrittlichste Bereich, wenn es um KI geht. Diese beispiellose Fülle an visuellen Daten kann durch maschinelles Lernen genutzt und verarbeitet und dann an Lebensmittelerzeuger oder autonome Maschinen wie Bewässerungszapfen zurückgegeben werden. Computer Vision stellt auch nach der Ernte eine Technologie bereit, die bereits für wichtige Schlüsselaufgaben wie den Prozess der Sortieren und Sortieren von Obst und Gemüse, eine Aufgabe, die, wenn sie von Menschen ausgeführt wird, inkonsistent, zeitaufwendig, variabel und teuer ist.
Die Wirkung dieser Technologie ist enorm. Visuelle Sensoren und Computer Vision werden entscheidend sein, um der gesamten Branche zu helfen, den Nahrungsmittelbedarf einer wachsenden Weltbevölkerung zu decken. Daten der Weltbank deuten darauf hin, dass bis 2025 die meisten Lebensmittel- und Landwirtschaftssektoren stark von der Einführung visueller Technologien wie Bilderkennung, Kameras, Robotik und vielem mehr betroffen sein werden. Es überrascht nicht, dass Computer Vision und KI-Technologien das Herzstück eines neuen Welle vielversprechender Tech-Startups in vielen Branchen wie Einzelhandel, Bau, Versicherung, Sicherheit und Landwirtschaft.
Verbesserung bestehender Prozesse als Ausgangspunkt für eine Revolution
Es gibt eine Fülle von visuellen Technologien für Lebensmittelanbauer. Dazu gehören alle Geräte oder Tools, die visuelle Daten erfassen, analysieren, filtern, anzeigen oder verteilen. Diese Systeme wurden entwickelt, um Computer Vision, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz zu nutzen, um alle visuellen Daten zu verstehen und entweder umsetzbare Erkenntnisse zu liefern oder autonom darauf zu reagieren.
Eine kürzlich Bericht von LDV Capital on Visual Technologies hebt einige wichtige zukunftsweisende Trends hervor, die sich aus der Einführung visueller Technologien bei Lebensmittelerzeugern in den nächsten fünf Jahren ergeben werden. Das Interessanteste an diesen ist, dass sie hauptsächlich die Verbesserung und Einführung bestehender Technologien betonen. Es wird keine Revolution, sondern eine progressive Evolution sein, da visuelle Technologien zum Mainstream werden. Der Bericht weist beispielsweise auf maschinelle Lernalgorithmen hin, die Drohnen-, Flugzeug- und Satellitenbilder mit erhöhter Auflösung und größerem Spektralbereich aufnehmen und so die Fernlandwirtschaft weiter ermöglichen. Wenn die Verarbeitungsgeschwindigkeiten steigen, wird die gerätemontierte Sensorik auch Entscheidungen auf Pflanzenebene ermöglichen, wie z. B. das präzise Unkrautbesprühen und die Saatgutplatzierung.
Kann jeder vorhandene Prozess automatisiert und aus der Ferne verwaltet werden?
Können Landwirtschaft und Agronomie mit so vielen „Augen“, die Pflanzen rund um die Uhr überwachen und beurteilen, und visuellen Technologien, die weitläufig ganze Felder oder Gewächshäuser abdecken, in naher Zukunft aus der Ferne verwaltet werden? Aus Erfahrung mit unseren Kunden weiß ich, dass viele Lebensmittelproduzenten aufgrund von Erkenntnissen oder Bildern, die von Maschinen aufgenommen und an sie geliefert werden, bereits viel weniger Fahrten zum Feld machen müssen. Zudem können sie Probleme wie Schädlinge gezielter und präziser angehen. Anstatt routinemäßige Stichprobenkontrollen durchzuführen, sind diese Geräte in der Lage, 24 % ihrer Ernten zu 7 % der Zeit zu überwachen.
Computer Vision ist zwar ein wichtiger Durchbruch, der die Art und Weise, wie Lebensmittel angebaut und verarbeitet werden, neu definieren wird, aber sie ist nicht das Ende. Es werden andere ergänzende Technologien benötigt, damit wir unter das Blatt und unter den Boden sehen können, die für ein vollständiges Bild ebenso wichtig sind. Zum Beispiel die Überwachung und Analyse des Mikrobioms durch spezielle Sensoren, die die Häufigkeit, Diversität und Besiedlung von Mikroorganismen in ober- und unterirdischen Pflanzenorganen messen.
Das Sammeln, Integrieren und Verwerten all dieser Daten wird eine zentrale Herausforderung sein, um die Leistungsfähigkeit des wachsenden Technologiestapels zu nutzen, auf den sich die Lebensmittelerzeuger verlassen werden. Lebensmittelproduzenten haben sich immer auf Hunderte von Signalen aus der Praxis verlassen, aber diese neuen Tools und Plattformen bedeuten, dass sie Erkenntnisse aus einer wachsenden Anzahl von Quellen orchestrieren müssen. Das ultimative Ziel besteht darin, ein einheitliches System zu schaffen, das ein vollständiges, klares Bild liefert, das für bessere agronomische Entscheidungen auf hoher Ebene erforderlich ist.