Neues vom Winzer: Wie KI den Rebschnitt revolutioniert
Bio-News vom 29.05.2024
Inmitten der Pfälzer Weinberge ist eine stille Revolution im Gang. Es ist eine Veränderung, angetrieben durch eine neue KI-Technologie, die nicht nur die Arbeit der Winzer erleichtern soll, sondern Nachwuchsprofis dazu befähigen wird, die Qualität der Weine auf einem hochwertigen Niveau zu halten – und zu verbessern.
Durch die an der RPTU Kaiserslautern unter der Projektleitung von Stephan Krauß vom DFKI entwickelte KI-Anwendung für präzise Schnitttechniken steht ein neues Zeitalter des Weinbaus bevor.
Künstliche Intelligenz bietet vielfältige Möglichkeiten für den Einsatz im Weinbau.
Krauß weiter: „Durch die Automatisierung von Arbeitsprozessen und der Assistenz bei kritischen Arbeitsschritten ist es möglich, weit effektiver und präziser zu Arbeiten – was wiederum die Qualität der Ernte verbessert.“ Um das zu erreichen haben Stephan Krauß und sein Team von Wissenschaftlern am DFKI und der RPTU Kaiserslautern eine KI-Technologie entwickelt, die bei einem besonders anspruchsvollen Prozess während des Weinanbaus unterstützen soll: dem optimalen Rebschnitt. Die technologische Lösung beruht dabei auf mehreren Schritten.
Zunächst werden Bilder von Rebstöcken erfasst und mithilfe von KI-Algorithmen die Bestandteile der Pflanze identifiziert. Nach der Identifizierung der einzelnen Bestandteile folgt die 3D-Rekonstruktion der Weinreben. Hierbei werden die erfassten Bilder verwendet, um ein genaues dreidimensionales Modell der Weinreben zu erstellen. Dieses Modell ermöglicht es, die räumliche Struktur der Reben präzise zu beschreiben und zu analysieren.
Basierend auf diesen Daten werden klare Handlungsempfehlungen für den sogenannten „sanften Rebschnitt“ definiert, also: wo kann und sollte die Pflanze geschnitten werden. Dabei berücksichtigt die KI verschiedene Faktoren wie den Zustand der Reben, das Alter und die entsprechenden Wachstumsmuster. Durch die Anwendung dieser Regeln wird der Winzer dann bei jedem Schnittvorgang präzise geleitet, um die Pflanze möglichst schonend zu schneiden und eine langfristige Gesundhaltung des Rebstocks zu gewährleisten.
Ein zentraler Aspekt der KI im Weinbau ist die kontinuierliche manuelle Verbesserung und Anpassung der Algorithmen. Durch die Analyse von Feedbackdaten aus realen Schnittvorgängen können die Algorithmen laufend optimiert werden, um die Effizienz und Qualität des Rebschnitts weiter zu steigern. Das System optimiert sich dabei nicht selbstständig, sondern sämtliche Anpassungen werden händisch durch die Forschenden vorgenommen.
Bislang läuft die KI-Technologie auf mobilen Endgeräten via einer Android-App, doch die Verarbeitung erfolgt zum Teil auf einem Server, denn: die Rechenleistung auf beispielsweise dem Smartphone allein reicht nicht aus. Die gewünschten Informationen werden innerhalb von rund 3 Minuten geliefert. Eine Übertragung in Echtzeit ist bislang aufgrund der immensen Datenmenge auf besagten Geräten nicht möglich. Daher beschäftigen sich die Wissenschaftler aktuell damit, wie sämtliche Berechnungen schlussendlich vor Ort – auf dem Mobilgerät – vorgenommen werden können.
Trotz gegenwärtiger Limitierungen bietet die Anwendung eine Vielzahl an Use Cases, um den Weinbau nachhaltig zu transformieren. „Ein großes Feld, das wir mit unserer Technologie bereits bedienen können, ist der Ausbildungsbereich von Winzern. Dort können wir für Schulungszwecke ein anschauliches Hilfsmittel anbieten, dass Nachwuchsfachkräften das Erlernen von den anspruchsvollen Schnitttechniken stark erleichtert“, erklärt Stephan Krauß vom DFKI.
In naher Zukunft könnte die DFKI-Entwicklung auch effizient in den Weinbergen zum Einsatz kommen. Ein vielversprechender Ansatz, um dies zu ermöglichen, ist die Entwicklung eines auf dem Kopf tragbaren Displays (AR-Brille), das Bilder direkt in das Auge projiziert. Das könnte es Winzern ermöglichen, ihre Hände beim Schneiden freizuhaben und gleichzeitig visuelle Anleitungen zu erhalten.
Diese Newsmeldung wurde mit Material des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz GmbH, DFKI via Informationsdienst Wissenschaft erstellt.
