Innovative Düngererkennung durch künstliche Intelligenz

Gerade in sehr umfangreichen Streutabellen den passenden Dünger zu finden, ist für Beschäftigte in der Landwirtschaft eine Herausforderung. Der Prozess ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Falsche Einstellungen können nicht nur Erträge mindern, sondern auch unnötige Umweltbelastungen verursachen. Der Bedarf an einer zuverlässigen, praxistauglichen Lösung ist entsprechend hoch.

Düngemittelklassifizierung per KI

In einem gemeinsamen Projekt bündelten das DFKI und AMAZONE ihre jeweiligen Stärken in einer vertrauensvollen und partnerschaftlichen Zusammenarbeit. Aufbauend auf der umfangreichen AMAZONE-Datenbank mit Bildmaterial und dokumentierten Streueigenschaften entwickelten die Projektpartner innovative KI-Methoden zur automatisierten Düngemittelklassifizierung.

Gemeinsames Ziel war es, ein KI-System zu schaffen, das Beschäftigte in der Landwirtschaft spürbar entlastet: Eine Lösung, die anhand eines einfachen Fotos zuverlässig den eingesetzten Dünger identifiziert oder – falls dieser noch nicht bekannt ist – einen Dünger mit vergleichbaren Streueigenschaften bestimmt. Forschung und Industrie arbeiteten dabei eng verzahnt, mit einem klaren Fokus auf Praxistauglichkeit und Nutzen.

KI, die Vertrauen schafft – und Prozesse vereinfacht

Die entwickelte Künstliche Intelligenz analysiert das Foto des Düngers und erzeugt einen digitalen Fingerabdruck mit mehr als 250 physikalischen Kenngrößen. Dieser wird automatisiert mit den Datensätzen der bestehenden Düngerdatenbank abgeglichen. Innerhalb von Sekunden lässt sich so der ähnlichste Dünger ermitteln – und daraus unmittelbar Grundeinstellungen für den Düngerstreuer ableiten.

Von der Forschung in die Anwendung: Synergien im Transfer

Die Ergebnisse des Projekts bildeten die Grundlage für die Entwicklung der App EasyMatch. Das KI-basierte Erkennungssystem ermöglicht es, den Dünger per Smartphone-Kamera in Kombination mit einer handlichen Referenzschablone zu erfassen. Aus der Fotoaufnahme wird ein digitaler Fingerabdruck erzeugt, den die KI offline mit den in der Düngerdatenbank gespeicherten Fingerabdrücken vergleicht.

Mit nur einem Knopfdruck erhalten Beschäftigte in der Landwirtschaft präzise Einstellempfehlungen für unbekannte Dünger – unabhängig von Produktnamen, Hersteller oder Verpackung. Erstmals lassen sich damit auch Streuer auf bislang unbekannte Streugüter sicher einstellen. Das spart pro Streustart bis zu 30 Minuten Zeit, reduziert Fehleinstellungen signifikant und steigert die Arbeitsqualität nachhaltig.