Fachbeiträge im Rahmen des Projektes

Das vorliegende Whitepaper ist im vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) geförderten und der Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) als Projektträger begleiteten Vernetzungs- und Transferprojekt X-KIT entstanden. Ziel des Projektes ist eine übergreifende Vernetzung und Unterstützung für die vom BMEL geförderten KI-Projekte zur Ernährungs- und Landwirtschaft sowie für den ländlichen Raum zu ermöglichen, sodass Synergieeffekte möglichst umfänglich genutzt und unkoordinierte Parallelentwicklungen und inkompatible Lösungen vermieden werden. Somit soll das Potenzial der Digitalisierung für die Ernährungs- und Landwirtschaft, gesundheitlichen Ernährung, sowie dem ländlichen Räumen bestmöglich ausgeschöpft werden. Zu diesem Zweck wurden in X-KIT themenspezifische Cluster für eine gezieltere Vernetzung der Projekte und die Ermöglichung von Synergieeffekten aufgebaut. Der nachfolgende Bericht beschreibt die Projektergebnisse im technischen Cluster Computer Vision.

Das vorliegende Whitepaper ist im vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) geförderten und der Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) als Projektträger begleiteten Vernetzungs- und Transferprojekt X-KIT entstanden. Ziel des Projektes ist eine übergreifende Vernetzung und Unterstützung für die vom BMEL geförderten KI-Projekte zur Ernährungs- und Landwirtschaft sowie für den ländlichen Raum zu ermöglichen, sodass Synergieeffekte möglichst umfänglich genutzt und unkoordinierte Parallelentwicklungen und inkompatible Lösungen vermieden werden. Somit soll das Potenzial der Digitalisierung für die Ernährungs- und Landwirtschaft, gesundheitlichen Ernährung, sowie dem ländlichen Räumen bestmöglich ausgeschöpft werden. Zu diesem Zweck wurden in dem Projekt themenspezifische Cluster für eine gezieltere Vernetzung der Projekte und die Ermöglichung von Synergieeffekten aufgebaut. Der nachfolgende Bericht beschreibt die Projektergebnisse im fachlichen Cluster Pflanzenschutz.

Angrenzend an die 44. GIL-Jahrestagung in Hohenheim trafen sich am 25. und 26. Februar 2024 25 Personen im Impact Hub Stuttgart, um gemeinsam für 24 Stunden an drei Challenges zu arbeiten. Die Challenges wurden vorab beim Organisationsteam eingereicht, anschließend konnten sich die Teilnehmer selbst für jeweils eine präferierte Challenge sowie eine Zweitwahl registrieren. Veranstalter des Hackathon waren die Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft e.V. (GIL e.V.), IBM, Dienstleistungszentrum Ländlicher Raum Rheinhessen-Nahe-Hunsrück, Projekt Experimentierfeld Südwest, sowie das Vernetzung- und Transferprojekt X-KIT.

Auf der GIL-Tagung 2024 haben wir im Rahmen einer Projektpräsentation das Thema Nachhaltigkeit verschiedener KI-Methoden vorgestellt. Methoden der Künstlichen Intelligenz haben in den letzten Monaten eine große öffentliche Aufmerksamkeit erfahren, wobei insbesondere die Vorteile für die Nachhaltigkeit hervorgehoben wurden. In dieser Debatte müssen jedoch auch die negativen ökologischen Auswirkungen von KI-Methoden berücksichtigt werden. In diesem Beitrag geben wir einen Überblick über verschiedene Ansätze zur Nachhaltigkeitsbewertung und vertiefen insbesondere Fragen des Energieverbrauchs und der damit verbundenen CO2-Emissionen.

Das Vernetzungs- und Transferprojekt (VuT) X-KIT beschäftigt sich mit übergreifenden Querschnittsthemen zum Einsatz von KI-Methoden in der Landwirtschaft, der Lebensmittelkette, der Ernährung und dem ländlichen Raum. Darunter fällt auch eine Kosten-Nutzen-Analyse der eingesetzten KI-Methoden. Die verwendeten KI-Methoden in den KI-Projekten sind vielschichtig, genauso wie die Anwendungsfälle (z. B. Textverarbeitung, Bildverarbeitung) und Anwendungsbereiche (z. B. Pflanzenbau, Tierhaltung, Lebensmittelvertrieb). Somit ist die Erfassung von wesentlichen Kosten- und Nutzenfaktoren der eingesetzten KI-Methoden komplex. Es wurde eine Online-Befragung der KI-Projekte durchgeführt, um erste Einblicke und Hinweise über Kosten und Nutzen im Kontext von KI-Methoden zu bekommen. Aufgrund der unterschiedlichen Projektphasen und Anwendungsfällen wurden im Rahmen der Online- Umfrage keine monetären Beträge auf der Kosten- und Nutzenseite erfasst und verglichen.

Vom 19.02.24 bis 20.02.24 fand am Fraunhofer-Institut für Großstrukturen in der Produktionstechnik das Clustertreffen des technischen Clusters Robotik und des fachlichen Clusters Robotik und Prozessautomation statt. Am Treffen nahmen die KI-Projekte KRIBL, KINERA und Hackroboter 2 teil. Neben der Leitung des Workshops durch das Fraunhofer IGP wurde der erste Tag durch externe Experten der Themen Robotik und Pflanzenschutz begleitet. Die Expertenrolle der Robotik übernahm Herr Bühnemann, welcher mit dem Gebiet Feldrobotik in der Agravis Technik AG betraut ist. Im Gebiet Pflanzenschutz stellte sich Herr Peters, Dezernatsleiter Pflanzenschutz-Anwendungstechnik vom Landesamt für Landwirtschaft, Lebensmittelsicherheit und Fischerei Mecklenburg-Vorpommern als Experte zur Verfügung.

Daten in der Landwirtschaft sind oft fragmentiert und in verschiedenen Silos gespeichert, die private Standards und geschlossene Architekturen aufweisen. Der daraus resultierende Mangel an Interoperabilität und Vertrauen behindert die gemeinsame Nutzung von Daten, die notwendig ist, um ihr volles Potenzial zu erschließen. Eine vielversprechende Lösung zur Bewältigung dieser Herausforderungen ist das Konzept der Datenräume. Im Rahmen des X-KIT-Projekts erforschen wir Gaia-X und seine Möglichkeiten für den Agrarbereich. Eine technische Lösung, auf die wir auf unserer Reise gestoßen sind, ist der »sovity Community Edition EDC« Connector, eine gebrauchsfertige Connector-Implementierung, die auf den Eclipse Dataspace Components (EDC) basiert. Um die Möglichkeiten solcher Konnektoren zu erforschen und besser zu verstehen, haben wir einen Demonstrator erstellt. Die erste Version unseres Demonstrators wird im folgenden Video vorgestellt.

Vom 20. bis 21. Februar 2024 fand am Fraunhofer FOKUS in Berlin der Präsenzworkshop zum Thema »Aktuelle Entwicklungen generativer KI und Technologietransfer in die Landwirtschaft, den ländlichen Raum und in die Lebensmittelkette« statt. Eingeladen hatten die fachlichen Cluster Lebensmittelkette, Ländlicher Raum und Qualitätsmanagement und -bewertung aus dem Vernetzungs- und Verbundprojekt X-KIT. Die Vertreterinnen und Vertreter der KI-Projekte aus den Clustern trafen sich über zwei Tage zu einem spannenden und produktiven Workshop mit einem umfangreichen Programm an Fachvorträgen und Diskussionen.

Ländliche Regionen in Deutschland sind mit einer Reihe typischer Herausforderungen konfrontiert, wie Landflucht, fehlende Beschäftigungsmöglichkeiten, unzureichende Bereitstellung von Dienstleistungen und mehr. Neue Technologien bieten besondere Chancen für den ländlichen Raum. In vielen Berufszweigen ist es möglich, im Home-Office zu arbeiten, was die ländlichen Gegenden attraktiver macht. Weitere nennenswerte Bereiche, die das Potenzial haben, räumliche Gegenden zu verbessern, sind Telemedizin, (Aus-)Bildung, Roboter, E-Government oder E-Commerce.

Vom 11. bis 12. Dezember fand am Fraunhofer IFF in Magdeburg der Präsenzworkshop zum Thema »Transfer und Generalisierbarkeit von KI-Anwendungen in der Landwirtschaft, Ernährung, Lebensmittelkette und dem ländlichen Raum« statt. Eingeladen hatten die Verantwortlichen der X-KIT-Cluster Feature Recognition (Gesa Götte und Dr. Andreas Herzog, Fraunhofer IFF), Datenanalyse und -algorithmen (Dr. Bastian Kubsch, Fraunhofer IGD-R), Computer Vision (Lorenz Wickert und Dr. Stefan Rilling, Fraunhofer IAIS) und Plattformen (Jens Henningsen, Fraunhofer IESE). Die Vertreterinnen und Vertreter der KI-Projekte aus den Clustern trafen sich über zwei Tage zu einem spannenden und produktiven Workshop mit einem umfangreichen Programm an Fachvorträgen und Diskussionen.