AI läutet eine neue Ära für den Erdbeeranbau ein und hat Auswirkungen auf die gesamte Landwirtschaft

KI könnte bald mit Menschen zusammenarbeiten, um die perfekte Erdbeere zu züchten.

Forscher der Western University haben ein KI-System entwickelt, das den Anbau einer der beliebtesten Früchte der Welt - der Erdbeere - zu verändern verspricht, was sich auf den gesamten Agrarsektor auswirken könnte.

Und nein, das hat nichts mit der OpenAIDas Modell o1, früher unter dem Codenamen "Projekt Strawberry" bekannt.

Die Studiedie in der Zeitschrift Foods veröffentlicht wurde, zeigt einen bemerkenswerten Fortschritt in der Agrartechnologie. 

Mithilfe fortschrittlicher maschineller Lernverfahren hat das Team ein System entwickelt, das den Reifegrad und Krankheiten von Erdbeeren mit einer Genauigkeit von fast 99% erkennen kann - und das alles durch einfache Kameraüberwachung.

"Wir wollten die Größe dieser KI-Modelle reduzieren, um sie für Landwirte und die lokale Produktion praktikabel zu machen", so Joshua Pearce, Inhaber des John M. Thompson Lehrstuhls für Informationstechnologie und Innovation an der Western Engineering and Ivey Business School. 

"Wir wollten nicht nur die Genauigkeit erhöhen, die über 98% liegt, sondern auch die Größe der Modelle reduzieren."

Das Besondere an dieser Forschung ist, dass sie sich auf die Zugänglichkeit konzentriert. Im Gegensatz zu vielen Hightech-Lösungen für die Landwirtschaft, die sich an Großbetriebe richten, haben Pearce und sein Kollege Soodeh Nikan ihr System für kleine und mittlere Betriebe entwickelt.

Die Methodik des Teams kombiniert innovative KI-Techniken mit praktischem landwirtschaftlichem Wissen:

1. Sie begannen damit, verschiedene Bilder von Erdbeeren zu sammeln, darunter gesunde Früchte und solche, die von verschiedenen Krankheiten betroffen sind.
2. Diese Bilder wurden dann verarbeitet und ergänzt, um einen robusten Trainingsdatensatz zu erstellen.
3. Die Forscher haben drei verschiedene KI-Modelle - Vision Transformer, MobileNetV2 und ResNet18 - aufeinander abgestimmt, die jeweils einzigartige Stärken für diese Aufgabe mitbringen.
4. Um sicherzustellen, dass die KI mit den Schwankungen in der realen Welt zurechtkommt, wurden Techniken wie Klassengewichtung und synthetische Bilderzeugung eingesetzt.
5. Am wichtigsten ist vielleicht, dass sie "Aufmerksamkeitsmechanismen" in die Modelle integriert haben, die es der KI ermöglichen, sich auf die wichtigsten Teile jedes Bildes zu konzentrieren.

Das System zeichnet sich durch zwei Hauptaufgaben aus:

1. Erkennung des Reifegrads: Es kann Erdbeeren genau als reif oder unreif klassifizieren und hilft den Landwirten, den Erntezeitpunkt zu optimieren.
2. Identifizierung der Krankheit: Die KI kann sieben verschiedene Arten von Erdbeerkrankheiten erkennen und identifizieren: eckige Blattflecken, Anthraknose-Fruchtfäule, Blütenfäule, Grauschimmel, Blattflecken, Mehltau-Frucht und Mehltau-Blatt.

Die Ergebnisse sprechen für sich. Mit Genauigkeitsraten von rund 98% übertrifft das System frühere Versuche der automatischen Erdbeerüberwachung bei weitem.

Die Auswirkungen dieser Forschung gehen jedoch weit über die Verbesserung der Erdbeererträge hinaus. 

Das Potenzial zur Verringerung der Lebensmittelverschwendung ist ebenfalls offensichtlich. Nach Angaben der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen, etwa 14% der produzierten Lebensmittel gehen zwischen Ernte und Einzelhandel verloren. 

Technologien wie dieses KI-System könnten helfen, dieses Problem zu lösen, indem sie den Erntezeitpunkt optimieren und Verluste durch Krankheiten oder Überreife reduzieren.

"Die Verringerung von Lebensmittelverschwendung und -kosten ist heutzutage offensichtlich ein großes Thema. Wie jeder bin auch ich immer wieder überrascht, wenn ich in den Supermarkt gehe und die Preise für frisches Obst und Gemüse sehe", sagt Nikan. 

"Bei der Auswahl von Projekten suche ich in der Regel nach sicherheitskritischen Projekten oder nach Projekten, die eine gesellschaftliche Notwendigkeit darstellen. Mit meiner Erfahrung in anderen Bereichen habe ich die Chance ergriffen, mein Wissen und meine Erfahrung auf die Ernährungssicherheit anzuwenden.

Für die Zukunft plant das Team bereits, sein System in Außenbereichen zu testen und möglicherweise Drohnen für eine umfassendere Feldüberwachung einzusetzen. 

Sie erforschen auch die Verwendung von KI-generierten synthetischen Bildern, um die Datenanforderungen für das Training effektiver Modelle weiter zu reduzieren.

"Im Gegensatz zur Aufnahme von Millionen von Erdbeeren, einem wenig effizienten und kostspieligen Ansatz, verwenden wir synthetische Bilder und Open-Source-Software, um selbst Millionen von Bildern mit relativ geringer Computerleistung zu erstellen, was es uns nun ermöglicht, sehr genaue Beobachtungen über Reifegrad und Krankheiten für ganz bestimmte Pflanzen zu machen", so Nikan.

Pearce fügte hinzu: "Die Software ist völlig kostenlos und quelloffen, und Landwirte jeder Art können sie herunterladen und dann an ihre Bedürfnisse anpassen. Sie können es vorziehen, dass das KI-System ihnen eine E-Mail schickt oder ihr Telefon anpingt, wenn sie eine Krankheit entdecken, oder sogar ein Bild einer bestimmten Pflanze weiterleitet, die bereit für die Ernte ist. Die Software ist so offen, dass man sie selbst gestalten kann.