KI hilft beim Düngerstreuen

Das Forschungsprojekt MobiDA der Hochschule Düsseldorf (HSD) ist erfolgreich abgeschlossen worden. Ziel des Projekts war es, Landwirtinnen und Landwirte mithilfe künstlicher Intelligenz bei der optimalen Einstellung von Düngerstreuern zu unterstützen und so den Düngereinsatz präziser und ressourcenschonender zu gestalten. Im Mittelpunkt stand die Entwicklung einer mobilen Mess- und Auswerteeinheit, die verschiedene Düngemittel automatisch erkennen kann. Mithilfe von Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) analysiert das System die physikalischen Eigenschaften der Streugüter und leitet daraus deren spezifische Flugeigenschaften ab. Auf dieser Grundlage können passende Einstellungen für Streumaschinen ermittelt werden, um eine möglichst gleichmäßige Verteilung auf dem Feld zu erreichen.

KI-System erkennt Dünger und optimiert Streumaschineneinstellung

„Mit MobiDA konnten wir zeigen, dass der Einsatz Künstlicher Intelligenz einen wichtigen Beitrag zu einer effizienteren und umweltgerechteren Düngung leisten kann“, erklärt Prof. Dr. André Stuhlsatz, Leiter des Instituts für Produktentwicklung und Innovation (FMDauto) an der HSD.

Praxispartner im Projekt war die RAUCH Landmaschinenfabrik GmbH, ein Hersteller moderner Düngestreutechnik. Gemeinsam entwickelten die Partner Lösungen, die künftig in der Präzisionslandwirtschaft eingesetzt werden können. Neben mineralischen und organischen Düngern lässt sich die Technologie auch für Kalk, Saatgut oder Bodenhilfsstoffe nutzen. Langfristig könnte das System direkt in landwirtschaftliche Maschinen integriert werden. Dadurch ließe sich die Ausbringung automatisch an die Eigenschaften des jeweiligen Materials anpassen – ein Schritt zu präziserer Düngung, geringeren Nährstoffverlusten und einer nachhaltigeren Landwirtschaft.