Künstliche Intelligenz (KI) soll deutsche Landwirte künftig bei Entscheidungen im Kuhstall unterstützen. Was nach einer guten Idee klingt, hapert noch an der Umsetzung. Deutsche Milchviehbetriebe unterscheiden sich stark in ihren Datensystemen. Unterschiedliche Listen, in denen Landwirte ihre Daten (nicht immer digitalisiert) erfassen, stellen das größte Problem dar. Die Hersteller von Technik und Managementsystemen, die Landwirte und auch die Entwickler von KI stehen also vor Herausforderungen: Hersteller von Sensortechniken müssen es schaffen, Datensätze in hoher Qualität über lange Zeiträume zu speichern. Betriebsleiter und Herdenmanager sind gefordert, täglich die Vollständigkeit der Daten zu kontrollieren und selbst Daten einzugeben. Und zwar sehr exakt. Die Entwickler von KI sind in der Pflicht, den Datenfluss zu kontrollieren und einen geeigneten Umgang mit Datenlücken zu entwickeln.
Dringend zu klären ist, wem die Daten gehören. Wie sicher sind die Daten in einer sogenannten Cloud? Wie angreifbar macht sich ein Betrieb?
Viele Berater können auch mit „normalen“ statistischen Methoden hilfreiche Schlussfolgerungen aus erhobenen Daten ermitteln. Dennoch kann KI nützlich sein. Die Milcherzeugung ist ein sehr komplexer Vorgang. Selten hat ein einziger Faktor entscheidende Auswirkungen. KI könnte einen Betrieb in seiner Komplexität darstellen und Ziele umsetzen, die ein Milchviehhalter vorher definiert.
Um das Potenzial zu verdeutlichen, ist es wichtig, Pilotbetriebe zu finden, die bereits eine herausragende Datenstruktur vorweisen. Die Gründer von Analysis Science könnten weiter forschen und ein Format der Datenspeicherung entwickeln, das die Anwendung von KI ermöglicht. Solange das nicht gewährleistet ist, wird die Technologie für viele Milchviehhalter wohl erstmal Zukunftsmusik bleiben.
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Künstliche Intelligenz (KI) soll deutsche Landwirte künftig bei Entscheidungen im Kuhstall unterstützen. Was nach einer guten Idee klingt, hapert noch an der Umsetzung. Deutsche Milchviehbetriebe unterscheiden sich stark in ihren Datensystemen. Unterschiedliche Listen, in denen Landwirte ihre Daten (nicht immer digitalisiert) erfassen, stellen das größte Problem dar. Die Hersteller von Technik und Managementsystemen, die Landwirte und auch die Entwickler von KI stehen also vor Herausforderungen: Hersteller von Sensortechniken müssen es schaffen, Datensätze in hoher Qualität über lange Zeiträume zu speichern. Betriebsleiter und Herdenmanager sind gefordert, täglich die Vollständigkeit der Daten zu kontrollieren und selbst Daten einzugeben. Und zwar sehr exakt. Die Entwickler von KI sind in der Pflicht, den Datenfluss zu kontrollieren und einen geeigneten Umgang mit Datenlücken zu entwickeln.
Dringend zu klären ist, wem die Daten gehören. Wie sicher sind die Daten in einer sogenannten Cloud? Wie angreifbar macht sich ein Betrieb?
Viele Berater können auch mit „normalen“ statistischen Methoden hilfreiche Schlussfolgerungen aus erhobenen Daten ermitteln. Dennoch kann KI nützlich sein. Die Milcherzeugung ist ein sehr komplexer Vorgang. Selten hat ein einziger Faktor entscheidende Auswirkungen. KI könnte einen Betrieb in seiner Komplexität darstellen und Ziele umsetzen, die ein Milchviehhalter vorher definiert.
Um das Potenzial zu verdeutlichen, ist es wichtig, Pilotbetriebe zu finden, die bereits eine herausragende Datenstruktur vorweisen. Die Gründer von Analysis Science könnten weiter forschen und ein Format der Datenspeicherung entwickeln, das die Anwendung von KI ermöglicht. Solange das nicht gewährleistet ist, wird die Technologie für viele Milchviehhalter wohl erstmal Zukunftsmusik bleiben.