Alle reden von Künstlicher Intelligenz (KI). Dabei ist KI "nur" ein Oberbegriff für verschiedene, intelligente Werkzeuge. top agrar erklärt den Begriff.
Künstliche Intelligenz (KI) umfasst Systeme, die ihr Umfeld analysieren und mit einem gewissen Grad an Autonomie Maßnahmen ergreifen, um ein vorab gestecktes Ziel zu erreichen. Die Intelligenz des Systems bezieht sich auf die Fähigkeit, die jeweils beste Maßnahme zu wählen, um das Ziel zu erreichen. Gleichzeitig soll sie dabei zu optimierende Kriterien und verfügbare Ressourcen berücksichtigen.
In (landwirtschaftlichen) Anwendungen kommt nicht „die eine“ KI zum Einsatz. KI ist meist eins von vielen Elementen, die zum Funktionieren einer Anwendung beitragen.
Spot Spraying: Nutzt z. B. maschinelles Lernen. Damit die Spritze die einzelnen Pflanzen und Unkräuter bei der Überfahrt erkennen bzw. unterscheiden kann, trainiert man eine KI mit Fotos von Pflanzen. Irgendwann erkennt die Maschine Gesetzmäßigkeiten in den Bildern und kann entscheiden, wo Pflanzenschutz gesprüht wird und wo nicht.
Autonome Landmaschinen:Nutzen z. B. Robotik. Im Zusammenspiel mit Sensoren- und Kameradaten sollen Feldroboter bzw. Landmaschinen lernen, wie sie sich in welcher Situation auf dem Acker zu bewegen haben, Stichwort Umfelderkennung.
Tiermonitoring: Nutzt z.B. Deep Learning: Mustererkennung in einer unendlichen Menge von Daten, wie z. B. Kameradaten aus dem Stall. Wenn darin nur geringfügige Abweichungen von der Norm auftreten, kann das eine KI erkennen, ohne dass Grenzwerte gerissen werden müssen.
Das ist keine KI
In den Beispielen kommen häufig parallel zu den KI-Elementen andere mathematische Programmierungen zum Einsatz, die nichts mit KI zu tun haben.
Statische Grenzwerte: Der Mensch definiert einen festen Grenzwert, die Maschine schlägt Alarm, wenn dieser über- oder unterschritten wird, z. B. bei Temperaturmessungen.
Komplexe Filter im System: Sie geben einen Alarm aus, wenn mehrere Grenzwerte unterschiedlicher Kategorien kombiniert überschritten werden, z.B. falsche Tierverteilung im Stall, wenn Licht an.
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Künstliche Intelligenz (KI) umfasst Systeme, die ihr Umfeld analysieren und mit einem gewissen Grad an Autonomie Maßnahmen ergreifen, um ein vorab gestecktes Ziel zu erreichen. Die Intelligenz des Systems bezieht sich auf die Fähigkeit, die jeweils beste Maßnahme zu wählen, um das Ziel zu erreichen. Gleichzeitig soll sie dabei zu optimierende Kriterien und verfügbare Ressourcen berücksichtigen.
In (landwirtschaftlichen) Anwendungen kommt nicht „die eine“ KI zum Einsatz. KI ist meist eins von vielen Elementen, die zum Funktionieren einer Anwendung beitragen.
Spot Spraying: Nutzt z. B. maschinelles Lernen. Damit die Spritze die einzelnen Pflanzen und Unkräuter bei der Überfahrt erkennen bzw. unterscheiden kann, trainiert man eine KI mit Fotos von Pflanzen. Irgendwann erkennt die Maschine Gesetzmäßigkeiten in den Bildern und kann entscheiden, wo Pflanzenschutz gesprüht wird und wo nicht.
Autonome Landmaschinen:Nutzen z. B. Robotik. Im Zusammenspiel mit Sensoren- und Kameradaten sollen Feldroboter bzw. Landmaschinen lernen, wie sie sich in welcher Situation auf dem Acker zu bewegen haben, Stichwort Umfelderkennung.
Tiermonitoring: Nutzt z.B. Deep Learning: Mustererkennung in einer unendlichen Menge von Daten, wie z. B. Kameradaten aus dem Stall. Wenn darin nur geringfügige Abweichungen von der Norm auftreten, kann das eine KI erkennen, ohne dass Grenzwerte gerissen werden müssen.
Das ist keine KI
In den Beispielen kommen häufig parallel zu den KI-Elementen andere mathematische Programmierungen zum Einsatz, die nichts mit KI zu tun haben.
Statische Grenzwerte: Der Mensch definiert einen festen Grenzwert, die Maschine schlägt Alarm, wenn dieser über- oder unterschritten wird, z. B. bei Temperaturmessungen.
Komplexe Filter im System: Sie geben einen Alarm aus, wenn mehrere Grenzwerte unterschiedlicher Kategorien kombiniert überschritten werden, z.B. falsche Tierverteilung im Stall, wenn Licht an.
