Die Vorhersage von Ernteerträgen ist für die lokale, regionale und globale Entscheidungsfindung von grundlegender Bedeutung, da sie zur Sicherung unserer Nahrungsmittelversorgung beiträgt. Die zukünftigen Erträge ihrer Felder schätzen zu können, hilft nicht nur Landwirten, fundierte wirtschaftliche und verwaltungstechnische Entscheidungen zu treffen, sondern auch Nationen bei ihren Bemühungen, den Hunger zu bekämpfen.

Im Rahmen des Projekts AgrarIA arbeiten wir an einem Proof of Concept zur Vorhersage von Ernteerträgen in der Landwirtschaft mit Hilfe von Quantencomputern. Das Ziel dieses gemeinsamen Pilotprojekts von GMV und CSIC ist die Verarbeitung von Satellitenbildern, um ein Ernteertragsvorhersagesystem zu entwickeln, das auf Quanten-Maschinenlernen (QML) basiert.

Zur Durchführung dieses Konzeptnachweises wird ein vorverarbeiteter öffentlicher Satellitenbilddatensatz verwendet, ein QML-basierter Prädiktor entwickelt und eine Auswertung und Interpretation der Ergebnisse durchgeführt. Das Vorhersagemodell wird zudem durch die Einbeziehung anderer Daten wie Klimadaten, Multispektralbilder, Risikodaten usw. erweitert.

„Dabei werden wir Vergleiche zwischen den Vorhersagen der Quantenmodelle und denen des klassischen Stands der Technik anstellen. So werden wir neue Methoden zur Einbeziehung von Bildinformationen in Quantenalgorithmen sowie neue Paradigmen für maschinelles Quantenlernen und quanteninspirierte Paradigmen erforschen und gleichzeitig den Stand der KI in der Landwirtschaft voranbringen“, erklären die CSIC-Forscher Ángela Ribeiro und Juan José García Ripoll.

In der Landwirtschaft wird die ständige Entwicklung von Instrumenten angestrebt, die beim Erntemanagement helfen und Vorhersagen über die Wetterbedingungen machen können, die die Ernte beeinflussen werden, um immer effizientere und besser angepasste Systeme zu implementieren.

Worin besteht das Projekt AgrarIA?

AgrarIA ist ein von GMV geleitetes Projekt, das durch das F&E-Missionsprogramm für künstliche Intelligenz des Staatssekretariats für Digitalisierung und künstliche Intelligenz (SEDIA) des spanischen Ministeriums für Wirtschaft und digitale Transformation im Rahmen des Programms für Erholung, Widerstandsfähigkeit und Transformation finanziert wird. Dabei geht es darum, die Anwendbarkeit und Realisierbarkeit von Künstlicher Intelligenz (KI) zusammen mit anderen Technologien im Zusammenhang mit Industrie 4.0 in realen Lösungen zu untersuchen, um neue landwirtschaftliche Produktionsmethoden zu definieren, die den spanischen Agrar- und Lebensmittelsektor in Zukunft technologischer, innovativer und nachhaltiger machen und zu mehr Energieeffizienz und weniger CO2-Emissionen führen.

An dem Konsortium sind 24 Unternehmen beteiligt, darunter Großunternehmen, KMUs und Forschungszentren, die ein gemeinsames Interesse daran haben, die Produktivität des spanischen Agrar- und Ernährungssektors durch F&E-Aktivitäten zu steigern. Weiterhin die Ingenieur- und Technologieunternehmen (1A Ingenieros, Agerpix, Codesian Software Tech, Celtiberian Solutions, Dronetools, Emergya Grupo, GMV, HelixNorth, Hispatec, I-Solagua, LB-Bagging, Secmotic und TEPRO); die Produzenten und Verarbeiter (Familia Torres und Florette Ibérica); Biotechnologieunternehmen (Sylentis und Kimitec) und Vertriebsunternehmen (Casa Ametller der Gruppe Ametller Origen, Kivnon Logística und Primafrio), mit der Unterstützung von zwei Forschungsorganisationen (CSIC und ITCL) und zwei öffentlichen Universitäten (Universität von Salamanca und der Abteilung für Physische Geographie und regionale geographische Analyse der Universität von Sevilla).

Über CSIC

Der Oberste Rat für Wissenschaftliche Forschung (Consejo Superior de Investigaciones Científicas, CSIC) ist die größte öffentliche Forschungseinrichtung in Spanien, die viertgrößte in Europa und die siebtgrößte der Welt. Aufgabe des CSIC ist die Förderung, Koordinierung, Entwicklung und Verbreitung wissenschaftlicher und technologischer Forschung, die zum Fortschritt des Wissens und zur wirtschaftlichen, sozialen und kulturellen Entwicklung beiträgt.