Künstliche Intelligenz in landwirtschaftlichen Kommunikationsnetzen
Das Projekt »KILANKO« des Fraunhofer-Instituts für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut, HHI strebt die Entwicklung einer IT-Infrastruktur für die Landwirtschaft der Zukunft an. Eine vielversprechende Lösung besteht in einem Netzwerk von Mobilfunk-Drohnen, die die Maschinen auf dem Feld begleiten und so eine effiziente Datenübertragung ermöglichen. Große landwirtschaftliche Betriebe nutzen bereits eigene Netzwerke zur Erfassung und Verarbeitung von Daten, um Arbeitsabläufe zu optimieren. Mit selbstständig arbeitenden Maschinen und Künstlicher Intelligenz (KI) bewegt sich die Landwirtschaft in Richtung Smart Farming, um Aufwände durch automatisierte Entscheidungsprozesse zu minimieren. Die noch unzureichende Mobilfunkversorgung stellt jedoch eine Herausforderung dar, die innovative Lösungen erfordert, um vorhandene Automatisierungstechnologien voll auszuschöpfen.
Moderne Landwirtschaft nutzt die Vorteile der Digitalisierung. Auf Bauernhöfen agieren deshalb mittlerweile auch Sensoren, Router und Computer. Was aber ist, wenn ein Landwirt oder eine Landwirtin dort arbeiten will, wo der eigentliche Schwerpunkt der Aufgaben liegt: auf dem Feld. Wer smartes Farming betreiben will, benötigt auch hier eine zuverlässige Vernetzung externer und vor Ort erhobener Daten. Ein Netzwerk aus Mobilfunk-Drohnen könnte Abhilfe schaffen, wenn sie die Maschinen auf den Acker begleiten. Sida Dai vom Fraunhofer HHI erklärt, wie das funktioniert.
Hallo Herr Dai, Sie sind Leiter des Projekts »Künstliche Intelligenz in landwirtschaftlichen Kommunikationsnetzen« am Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut, HHI. KILANKO hat sich zum Ziel gesetzt, für die Landwirtschaft der Zukunft eine IT-Infrastruktur zu entwickeln.
Landwirtschaftliche Betriebe arbeiten auch heute schon verstärkt mit Netzwerken, die Daten erfassen und verarbeiten, um die Prozesse effektiver zu planen und umzusetzen. Und in naher Zukunft werden wir vermehrt auch selbstständig arbeitenden Maschinen auf den Äckern sehen, die von Künstlicher Intelligenz gesteuert werden.
Der Bauernhof wird zur smarten Farm, bei dem sich der morgendliche Blick eines Landwirts oder einer Landwirtin nicht mehr auf das Wetter, sondern auf Analyseergebnisse richtet.
Ganz so prosaisch würde ich das nicht formulieren, aber im Prinzip stimmt das natürlich: Die Landwirtschaft weltweit bewegt sich hin zu sogenanntem smart Farming, bei dem Aufwände durch automatisierte, intelligente Entscheidungsprozesse reduziert werden.
Dafür aber fehlt mitunter noch die Infrastruktur. Denn wir haben immer noch keine flächendeckende Mobilfunkversorgung, um smart Farming überall auf dem Feld betreiben zu können.
Es geht nicht allein um die Mobilfunkversorgung, sondern auch um die Leistungsfähigkeit der Übertragung zwischen den Geräten. Landwirtschaftliche Maschinen arbeiten immer dezidierter und sind damit auf eine punktuelle und schnelle Datenversorgung angewiesen. Dabei ändern sich die Voraussetzungen vor Ort immer wieder: Hier gibt es 5G, dort LTE oder sogar gar kein Netz. Und zwei Kilometer weiter ist die Situation wieder eine andere.
Im Projekt KILANKO arbeiten Sie und Ihr Team deshalb an Möglichkeiten, den Traktor durch Drohnen begleiten zu lassen, die so ausgestattet sind, dass sie ein lokal funktionstüchtiges Netzwerk mit jeweils bestmöglicher Verbindung zum Internet erzeugen können.
Wir wollen sicherstellen, dass Daten von Sensoren und Maschinen effizient ausgetauscht und mit der Cloud verknüpft werden können. Das aber ist im Detail deutlich komplexer als man sich das zunächst vorstellt …
… denn es ist nicht damit getan, dass ein oder zwei Drohnen mit einem Mobilfunk-Router bestückt werden und als Kommunikationsschirm über das Feld fliegen.
Im Grundsatz stimmt dieses Bild eigentlich: Wir nutzen leichtgewichtige Hardware-Gateways, die wir in handelsübliche Drohnen verbauen. Das aber ist der einfache Teil. Technisch kompliziert wird es dann aber alleine dadurch, dass wir durch den Drohneneinsatz ein dreidimensionales Netz aufspannen, was bislang eher unüblich ist. Netze etwa zur Verkehrssteuerung arbeiten eher zweidimensional. Und dieses 3D-Netz muss nun auch zeitkritische Vorgänge absolut zuverlässig steuern können. Unabhängig davon, ob nun 5G, LTE oder ein älterer Mobilfunkstandard zur Verfügung steht. Zudem wollen wir auch andere Netzwerktechnologien wie beispielsweise B2Access berücksichtigen, dass in Szenarien wie dem Internet of Things (IoT) oder in der Device-to-Device-Kommunikation genutzt wird. Die Drohnen müssen also in der Lage sein, sich der jeweiligen Funk-Situation anzupassen und die jeweils besten und schnellsten Verbindungen zwischen den Devices zur Verfügung stellen.
Der Impuls einen bestimmten Quadratmeter mit einer vorher kalkulierten Menge an Samen, Dünger oder Pflege zu versorgen, muss genau dann kommen, wenn die Landmaschine sich genau über diesen Quadratmeter befindet.
Richtig. Die Landwirtschaft arbeitet mehr und mehr punktuell und wir reden hier eher von Quadratzentimetern als von Quadratmetern. Dass heißt, dass jeder einzelne Fleck Ackerland individuell analysiert und bearbeitet wird. Dafür werden die Daten von Satelliten ebenso genutzt wie Daten der Kameras auf den Maschinen oder von – allerdings noch zu platzierenden – Tausenden von Sensoren auf dem Feld. Ein gutes Beispiel ist die Regelung komplexer Vorgänge wie etwa das gezielte Besprühen von Feldabschnitten, bei dem mehrere Fahrzeuge lokalisiert und in ihrem Einsatz koordiniert werden müssen.
Um hier hochzuverlässig das jeweils beste, lokale Kommunikationsnetz zur Verfügung zu stellen, setzen Sie eine intelligente Steuerung.
Das ist wichtig, denn die Menschen auf dem Feld haben anderes zu tun, als sich um Verbindungen zu kümmern. Deshalb wollen wir das Netzwerkmanagement der Drohnen mit der Fähigkeit zur Selbstorganisation ausstatten. Es muss sich selbst und immer wieder neu konfigurieren können.
Dafür nutzen Sie Künstliche Intelligenz?
Wir nutzen föderiertes Lernen, um unsere maschinelles Lernen Modelle zu trainieren. Jede der Drohnen erhält lokale Daten, auf deren Grundlage ein lokales Modell trainiert wird. Und diese lokalen Modelle werden anschließend an die Basisstation übertragen, wo alle lokalen Modelle zur Berechnung des globalen Modells aggregiert werden.
Wie groß ist das Problem von Störungen durch Strommasten auf den Feldern?
Strommasten sind für uns im Grunde irrelevant. Die Funkfrequenzen werden nicht gestört und Drohnen können bis zu 150 Meter hoch fliegen, sodass keine Gefahr des Zusammenpralls durch Windstöße ausgeht.
Und wie lange können die Drohnen in der Luft bleiben, bevor Ihnen die Energie ausgeht?
Rund eine Stunde.
Aber zeichnet sich in der Praxis so nicht ein größeres Problem ab? Ein Landwirt der eine Landwirtin ist oftmals mehr als zehn Stunden auf dem Feld.
Diese Frage ist nicht Gegenstand des Projekts. Wir arbeiten nur an der prinzipiellen Machbarkeit. Im Zweifel aber müsste der Landwirt Ersatzdrohnen mit dabei haben. Oder der Akku wird vor Ort gewechselt. Aber das müsste dann durch ein anderes Projekt geklärt werden, dass nicht die Nachrichtentechnik im Fokus hat. Unsere Aufgabe ist es, zunächst die technischen Voraussetzungen dafür zu schaffen, dass ein sich selbst organisierendes, landwirtschaftliches Kommunikationsnetz zuverlässig funktioniert. Und ich denke, mit dem Abschluss des Projekts in diesem Frühsommer können wir zeigen, das und wie ein derartiges Netz zuverlässig arbeiten kann.
(aku)
Expert*in
Sida Dai
Research Associate