In Bayern nutzen Wissenschaftler fortschrittliche Technologien, um den Einsatz von Herbiziden zu minimieren. Ein speziell für den Anbau von Körnerhirse entwickeltes künstliches Intelligenzmodell (KI) ermöglicht es, mithilfe von Drohnenbildern Sorghum präzise von zweikeimblättrigen Unkräutern zu unterscheiden. Dies berichtet der Informationsdienst Wissenschaft (IDW). Die Genauigkeit der KI bei der Erkennung von einkeimblättrigen Unkräutern muss jedoch noch verbessert werden.
Die Anbaufläche für Sorghum in Deutschland ist kontinuierlich gewachsen, mit einem Anstieg von 11 Prozent im Jahr 2023 und weiteren 10 Prozent im Jahr 2024. Sorghum, eine trockentolerante Pflanze, wird zunehmend als Alternative zu Körnermais genutzt, unter anderem als Substrat für Biogasanlagen. Zudem kann Sorghum Mais in der Geflügelfütterung ersetzen und bietet sich als glutenfreie Getreidealternative für die menschliche Ernährung an.
Das Projekt wurde in Straubing in Kooperation mit der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf, der Technischen Universität München, der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft und dem Technologie- und Förderzentrum durchgeführt. Die Grundlage des KI-Modells bilden über 121.000 Drohnenaufnahmen von Sorghum-Feldern, die von Forschern manuell analysiert und annotiert wurden, um die KI präzise zu trainieren. Dieser Prozess war sehr zeitintensiv und erforderte eine genaue Betrachtung verschiedener Wachstumsstadien der Pflanzen, um die Erkennungsgenauigkeit zu steigern und Fehlklassifikationen zu reduzieren.
Externe Umwelteinflüsse wie Wind, Bewegungsunschärfe und direkte Sonneneinstrahlung stellten weitere Schwierigkeiten bei der Bildanalyse dar und beeinträchtigten die Qualität der Aufnahmen. Als nächster Schritt ist geplant, diese KI-Technologie in Agrarroboter zu integrieren, um sowohl chemische als auch mechanische Pflanzenschutzmaßnahmen effizienter zu gestalten. Ein entsprechendes Folgeprojekt ist bereits in Planung.
