Das Potenzial der intelligenten Landwirtschaft voll ausschöpfen
Da das Ackerland aufgrund einer Reihe menschlicher und klimatischer Faktoren immer knapper wird, der globale Bedarf an Nahrungsmitteln aber gleichzeitig steigt, wird die Notwendigkeit einer nachhaltigen und produktiven landwirtschaftlichen Betriebsführung immer dringender. Das Internet der Dinge hat das Potenzial, eine Umwandlung hin zur datengesteuerten Landwirtschaft zu ermöglichen. Daher gilt es als leistungsstarkes Instrument zur Bewältigung dieser Probleme. So können zeitnah kostengünstige und effiziente landwirtschaftliche Betriebssysteme geschaffen und gleichzeitig die Auswirkungen auf die Umwelt angegangen werden. Zu den immer häufiger eingesetzten Lösungen der Präzisionslandwirtschaft zählen Bewirtschaftungspraktiken auf der Grundlage räumlicher Messungen mithilfe von Signalen globaler Positionsbestimmungssysteme (GPS). Mittels Präzisionslandwirtschaft könnten Düngemittel beispielsweise nur dort angewandt werden, wo sie wirklich erforderlich sind. In der intelligenten Landwirtschaft, auch Landwirtschaft 4.0 genannt, werden diese Anwendungen weiterentwickelt und der Einsatz räumlicher Daten mit Echtzeit-Ereignissen erweitert. Mit solchen Systemen, bei denen Sensoren, intelligente Landmaschinen, Drohen sowie autonome Roboter zum Einsatz kommen, können Landwirte schnell auf relevante Veränderungen in der Witterung, der Feuchtigkeit und der Luftqualität sowie auf die Gesundheit der einzelnen Pflanzen oder der Erde auf dem Feld reagieren. Das Internet der Dinge erleichtert die Dokumentation und Überwachung der verschiedenen Aktivitäten solcher Anwendungen. Außerdem ermöglicht es die Rückverfolgbarkeit der Produkte durch Datenanalysen, Visualisierungen und Verwaltungssysteme. Trotz dieser Vorteile ist die Nutzung des Internets der Dinge in der Landwirtschaft mit mehreren Herausforderungen verbunden, die von der Größe der landwirtschaftlichen Betriebe, dem gehäuften Einsatz von Maschinen, umfangreichen Datenmengen und extrem unterschiedlichen Bedingungen herrühren. Mit Unterstützung des EU-finanzierten Projekts IoF2020 (Internet of Food and Farm 2020) analysierte ein Forschungsteam diese Probleme und ermittelte mögliche Lösungen. Die Ergebnisse der Studie wurden in der Fachzeitschrift „Biosystems Engineering“ veröffentlicht. Dort heißt es: „Aktuelle Aspekte wie Smartphones, intelligente Verwaltung drahtloser Sensornetzwerke, Middleware-Plattformen, integrierte Landwirtschafts-Verwaltungssysteme für die gesamte Lieferkette sowie autonome Landmaschinen und Robotertechnik heben sich aufgrund ihres Potenzials hervor, den Ackerbau in einen intelligenten Ackerbau umzuwandeln.“ Weiter heißt es: „Bei der Umsetzung treten verschiedene Probleme auf. Dabei stellt die Interoperabilität auf allen Ebenen der Architektur des Systems Internet der Dinge die größte Hürde dar. Eine mögliche Lösung ist die Anwendung gemeinsamer Standards und Protokolle. Auch Herausforderungen wie u. a. die Erschwinglichkeit, der Energieverbrauch der Geräte, die Netzwerklatenz, die Big Data-Analyse, Datenschutz und -sicherheit wurden in den begutachteten Artikeln herausgestellt und im Detail besprochen.“
Internet der Dinge für große und kleine Produzenten
Bei den in der Studie vorgeschlagenen Lösungen stehen Technologien wie maschinelles Lernen, Middleware-Plattformen und intelligente Datenverwaltung im Mittelpunkt. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler kommen zu dem Schluss: „Technologieentwickler müssen sicherstellen, dass die Lösungen für die Landwirte wirklich einen Vorteil bieten und sowohl für große als auch für kleine Produzenten verfügbar und anwendbar sind.“ Das Projekt IoF2020, das die Studie unterstützte, erforscht das Potenzial von Technologien des Internets der Dinge für die europäische Lebensmittel- und Agrarindustrie. In seinem nunmehr letzten Jahr werden Studien in den Bereichen Kulturpflanzen, Milchprodukte, Obst, Gemüse und Fleisch durchgeführt, die ein breites Spektrum von Anwendungsfällen in mehreren EU-Ländern umspannen. Weitere Informationen: IoF2020-Projektwebsite
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