KI basiert auf Algorithmen, die Daten analysieren, Muster erkennen und eigenständig handeln. In der Landwirtschaft optimiert KI Prozesse, trifft Entscheidungen und löst Probleme.
Algorithmen – ein alter Schuh, der nie aus der Mode kommt
Die Geschichte der Algorithmen reicht bis ins 9. Jahrhundert zurück. Damals entwickelte der persische Mathematiker al-Chwarizmi ein systematisches Rechenverfahren. Sein Name wurde im Lateinischen zu «Algoritmi» übersetzt und prägte den Begriff.
Im 19. Jahrhundert schrieb die Mathematikerin Ada Lovelace den ersten Computer-Algorithmus und erkannte, dass Maschinen mehr als nur Zahlen verarbeiten können. 2016 markierte das KI-Programm Alpha Go einen Meilenstein, als es den weltbesten Go-Spieler (ein chinesisches Strategiespiel) besiegte – ein Durchbruch, da erstmals eine KI den Menschen übertraf.
So funktioniert KI in der Landwirtschaft
Algorithmen sind heute das Herzstück der KI. Während klassische Programme feste Regeln befolgen («Wenn X passiert, dann mache Y»), verwendet KI Methoden wie maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning, die dem menschlichen Denken beeindruckend nahekommen.
ML bedeutet, dass KI-Systeme aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist eine spezielle Form des ML, bei der komplexe neuronale Netzwerke tiefere Muster erkennen. Der Unterschied liegt darin, dass Deep Learning grössere Datenmengen verarbeitet und selbstständig komplexe Zusammenhänge entdeckt, während ML oft einfachere Modelle verwendet. In der Schweizer Landwirtschaft hilft KI, Prozesse zu optimieren. Zum Beispiel erkennt KI durch Bildanalyse automatisch kranke Pflanzen, indem sie aus vielen Bildern lernt – herkömmliche Programme würden nur vorgegebene Krankheitssymptome abgleichen.
Bei der Tierüberwachung erkennt die KI aus Sensordaten frühzeitig Brunst oder Krankheiten, während traditionelle Systeme nur feste Werte überwachen. In der Lagerhaltung sagt KI durch Temperatur- und Feuchtigkeitsanalyse präzise vorher, wann Kartoffeln keimen.
Autonome Traktoren passen sich dank KI dynamisch den Gegebenheiten an, während herkömmliche Maschinen starr programmiert sind. KI lernt also kontinuierlich dazu, während traditionelle Systeme nur auf festgelegte Parameter reagieren.
Herausforderungen der KI: Daten, Vertrauen und Verantwortung
Doch trotz all dieser Fortschritte gibt es Hürden. Ohne hochwertige, genaue und relevante Daten bleibt KI wirkungslos, und nicht jeder Betrieb kann oder will sich auf die neue Technik einlassen.
Zudem werfen Fragen zu Datensicherheit und Abhängigkeit von grossen Tech-Konzernen neue Herausforderungen auf – hier muss die Balance zwischen Innovation und Verantwortung gefunden werden.
