Die Nutzung von Sensoren, intelligenten Geräten und KI könnte die Landwirtschaft verändern
Um den Bedarf an sicheren, nachhaltig produzierten Lebensmitteln für eine wachsende Weltbevölkerung zu decken, setzt Azahar Ali, Experte für Biosensorik, auf intelligente, vernetzte Technologien, die noch nicht vollständig erforscht sind.
Die Biosensorik-Ingenieurin Azahar Ali, Assistenzprofessorin für Tierwissenschaften und biologische Systemtechnik an der Virginia Tech, sieht einer vierten landwirtschaftlichen Revolution gelassen entgegen.
Für Assistenzprofessorin Azahar Ali haben drei Technologien das Potenzial, die klimafreundliche Präzisionslandwirtschaft voranzubringen: tragbare Sensoren, intelligente Geräte und künstliche Intelligenz.
Photo by Sam Dean for Virginia Tech.
Es ist eine Ära, in der das transformative Potenzial der vernetzten Technologien, die in der vierten industriellen Revolution entstanden sind, genutzt werden soll. Für Ali stechen drei Technologien heraus, die das Potenzial haben, eine klimafreundliche Präzisionslandwirtschaft voranzutreiben: Sensoren für die Landwirtschaft, die am Körper getragen werden können, Geräte, die das Internet der Dinge unterstützen, und künstliche Intelligenz (KI).
In einem in der Zeitschrift Advanced Intelligent Systems veröffentlichten Übersichtsartikel schreiben Ali und seine Kollegen Matin Ataei Kachouei von der School of Animal Sciences und Ajeet Kaushik von der Florida Polytechnic University, dass die Zusammenführung dieser Spitzentechnologien einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise herbeiführen könnte, wie der Agrarsektor weltweit Lebensmittelsicherheit und -qualität sowie Pflanzengesundheit und Produktivität überwacht.
Für Ali ist eine schnelle, genaue und frühzeitige Überwachung von entscheidender Bedeutung, um die schnell wachsende Weltbevölkerung nachhaltig und sicher zu ernähren, die bis 2050 auf fast 10 Milliarden Menschen anwachsen und 50 Prozent mehr Lebensmittel benötigen wird, um die weltweite Lebensmittelversorgungskette aufrechtzuerhalten, heißt es in dem Artikel.
Laut dem vom College of Agriculture and Life Sciences herausgegebenen Bericht über die globale landwirtschaftliche Produktivität 2023 (Global Agricultural Productivity, GAP) ist das Wachstum der weltweiten landwirtschaftlichen Produktivität deutlich zurückgegangen, und die derzeitigen Bemühungen um eine nachhaltige Ausweitung der Produktion sind unzureichend.
Ali sagte, dass die Forscher zusammenarbeiten müssen, um das volle Potenzial neuer Technologien auszuschöpfen, die den Erzeugern helfen könnten, mit der künftigen Nachfrage Schritt zu halten. Agronomen müssen mit Experten aus den Bereichen Technik, Human- und Veterinärmedizin sowie Materialwissenschaften zusammenarbeiten.
"Es gibt eine große Lücke in dieser Art der Zusammenarbeit", sagte Ali. "Ich entwickle Sensoren, aber ich muss mit Experten für maschinelles Lernen zusammenarbeiten. Wir müssen mehr zusammenarbeiten, um die Nahrungsmittelkrise zu lösen."
In ihrem Artikel erläutern Ali, Kachouei und Kaushik die jüngsten Fortschritte, die Forscher bei der Anwendung von Sensoren, intelligenten Geräten und künstlicher Intelligenz bei der Überwachung von Lebensmitteln und Pflanzen gemacht haben. Sie beschreiben auch das Potenzial und die Herausforderungen der Kombination dieser Technologien.
Die Lebensmittelsensorik hat eine bemerkenswerte Entwicklung durchlaufen, schreiben sie, wobei der Schwerpunkt auf der Messung von Toxinen, Feuchtigkeit, pH-Wert, Frische, Temperatur, Verunreinigungen und Krankheitserregern liegt. Die Überwachung dieser Faktoren ist der Schlüssel zu Lebensmittelsicherheit, Lebensmittelqualität und hohen Verpackungsstandards.
Die Forscher beschrieben, wie diese Sensorfunktionen durch die Kombination mit anderen Technologien verbessert werden können: Durch die Kombination von Sensoren und intelligenten Geräten könnten Sensorsysteme für Lebensmittel, Tiere und Pflanzen Daten in Echtzeit, vor Ort und in großem Maßstab präzise erfassen. Netzwerke der nächsten Generation könnten dann die von diesen Systemen erzeugten großen Datenmengen schnell übertragen.
KI könnte die Datenanalyse durch automatische Datenverarbeitung rationalisieren, schreiben die Forscher. KI könnte die von intelligenten Sensoren erzeugten Datenmengen übernehmen, so Ali. In Kombination bieten intelligente Geräte und KI auch das Potenzial für prädiktive Analysen, die es den Erzeugern ermöglichen, Herausforderungen wie Krankheitsausbrüche und Wettermuster vorausschauend zu erkennen.
Ali und seine Kollegen stellten in ihrem Artikel Beispiele dafür vor, wie Forscher derzeit die Integration verschiedener Technologien erforschen, darunter die Entwicklung elektrochemischer Sensoren zur Erkennung von Krankheits-Biomarkern in Kuhmilch, Orangensaft und Apfelsaft sowie die Verwendung von integrierten Pflanzensensoren auf Mikronadelbasis zusammen mit Smartphone-basierten 3D-gedruckten Geräten zur Erkennung von Viren in Tomaten.
Ali und seine Kollegen sehen in diesen Lösungen vielversprechende Möglichkeiten, wiesen aber auch auf bestehende Probleme bei der Nutzung der Technologien der vierten landwirtschaftlichen Revolution hin: Es gibt Sicherheitsbedenken bei der Datenerfassung mit intelligenten Sensoren; die Kosten für Sensoren, Netzwerkinfrastruktur und Datenverwaltung könnten unerschwinglich sein; und es könnte Probleme mit der Internetverbindung geben, wenn intelligente Geräte in den ländlichen oder abgelegenen Gebieten eingesetzt werden, in denen sich viele landwirtschaftliche Betriebe befinden.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, setzt Ali auf Zusammenarbeit, nicht nur zwischen Wissenschaftlern, sondern auch mit politischen Entscheidungsträgern und Landwirten. "Um unsere gemeinsamen Probleme zu lösen, müssen wir zusammenarbeiten", sagte er.
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.
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