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Digitalisierung: Wovon reden wir eigentlich?

Beitrag von Dr. Henning Müller, Kotte Landtechnik / Gastbeitrag DLG-Mitteilungen

Smart Farming, Big Data, künstliche Intelligenz, Robotik – aus der Welt der Digitalisierung prallen viele Begriffe auf uns ein, die wir nur schwer einordnen können. Henning Müller gibt Orientierung im digitalen Dschungel.

Es gibt Bereiche, in denen Erwartung und Wirklichkeit deutlich auseinanderklaffen. Die Digitalisierung in der Landwirtschaft fällt in diese Kategorie. Auch, wenn eine wachsende Zahl von Betrieben sich intensiv mit der Digitalisierung befassen und digitale Technologien erfolgreich einsetzt, so ist bei vielen das, was landläufig unter Smart Farming verstanden wird, nur in Ansätzen oder gar nicht vorhanden. Dennoch sind Aspekte, die direkt mit der Digitalisierung in Verbindung gebracht werden, wie beispielsweise autonomes Fahren, Künstliche Intelligenz, Blockchain, Internet of Things, 5G, zumindest medial in unserem Alltag so präsent, dass irgendwie alles schon da zu sein scheint.

In der Welt der Erwartungen arbeiten autonome Roboter auf dem Feld, die einzelne Pflanze verrät dem Landwirt genauso wie jedes einzelne Tier, was zum Erreichen des Optimums fehlt. Gefühlt müsste man nur noch zu Hause sitzen und einer Simulation gleich seinem Betrieb bei der Arbeit zuschauen. Die digitale Welt von morgen war im Analogen noch nie so greifbar wie heute – scheinbar.

Experimentierfelder. Dass die Digitalisierung in der Landwirtschaft in Gänze noch nicht da ist, wo sie sein könnte oder vielleicht sogar sein sollte, drückt sich unter anderem in der »Richtlinie über die Förderung der Einrichtung von Experimentierfeldern zur Digitalisierung in der Landwirtschaft« des BMEL aus. Damit wird das Ziel verfolgt, die Chancen der Digitalisierung für die Landwirtschaft unabhängig von der Betriebsgröße nutzbar zu machen. In den nächsten drei Jahren wird die Branche mit großer Spannung auf die Experimentierfelder blicken. Die Erwartungshaltung ist sehr hoch: Unter anderem sollen »Verbesserungen für die Praxis hinsichtlich der Betriebsmitteleffizienz, des Arbeitskräfteeinsatzes, der Dokumentation, der Umweltentlastung, der Nährstoffeffizienz, der Nachhaltigkeit des Tierwohls und der Artenvielfalt« erreicht werden. Aber auch mögliche Risiken beim Einsatz digitaler Technologien will man abklopfen. Wirklich beachtlich ist aber, dass insbesondere die Vorteile der digitalen Landwirtschaft für die Gesellschaft unterstrichen werden! Die Frage ist, was mit denjenigen passiert, die sich nicht schnell genug digitalisieren, um potentielle Vorteile für die Gesellschaft zu erzielen.

Mit den Experimentierfeldern baut das BMEL eine Brücke zwischen Erwartung und Wirklichkeit. Es handelt sich um einen wichtigen und überfälligen Schritt. Darüber muss ein wirklicher Technologie- und Wissenstransfer sowohl in die Praxis als auch in die vor- und nachgelagerten Bereiche und in die Öffentlichkeit stattfinden. Ganz sicher werden die Experimentierfelder ihren Beitrag zur Orientierung im digitalen Dschungel leisten können. Zumindest müssen sie sich genau daran messen lassen. Was in vielen oder als Grundlage für viele Diskussionen zu fehlen scheint, ist ein »Lexikon der Digitalisierung« in der Landwirtschaft.

Die Digitalisierung hat mehrere Ebenen. Sie umfasst sowohl Hard- und Software als auch den allgemeinen Wandel von analogen zu digitalen Technologien und Systemen. Immer wichtiger werden in einer digitalisierten Welt Algorithmen. Sie stellen die Vorgehensweise dar, um ein spezifisches Problem zu lösen. Eingehende Daten werden mittels einer eindeutigen Handlungsvorschrift in Ausgabedaten umgewandelt. Der Vorgang gleicht dem Befolgen eines Kochrezeptes, bei dem aus einzelnen Zutaten ein Gericht gekocht wird. Die wichtigsten Zutaten sind dabei zweifelsohne Daten, von denen es in bestimmten Zusammenhängen »viele« geben kann. Von BigData wird in diesem Zusammenhang dann gesprochen, wenn die gängigen Methoden zur Verarbeitung von Daten nicht ausreichend sind. Die Gründe dafür können vielfältig sein und adressieren unter anderem Volumen, Komplexität und Veränderungsdynamik der zu betrachtenden Daten. Immer mehr Daten kommen von scheinbar allgegenwärtigen Sensoren.

Größere Mengen Daten fallen im Bereich autonom arbeitender Systeme (Roboter) an, die sich in ihrer Umgebung ohne weiteres äußeres Eingreifen selbstständig zurechtfinden und entsprechend ihrer Möglichkeiten agieren können. Der Grad der Autonomie wird dabei unterschieden. Von Langzeit-Autonomie spricht man, wenn der Roboter sich selbst mit Betriebsmitteln und Energie versorgen kann, indem er beispielsweise regelmäßig eine Ladestation aufsucht. In der Landwirtschaft gibt es verschiedene Ansätze, über autonome Agrartechnik Prozesse darzustellen: Von sehr kleinen Systemen, die in Schwärmen arbeiten (z. B. XAVER von Fendt) bis hin zu Landmaschinen, die über Modifikationen so weit angepasst wurden, dass sie fahrerlos arbeiten können.

Im sogenannten Internet of Things, dem »Internet der Dinge«, kommen alle Informationen aus der realen Welt zusammen. »Dinge« werden in die Lage versetzt, ihren Zustand zu kommunizieren und Zustände anderer Dinge abzurufen und zu verarbeiten. So können beispielsweise Maschinen miteinander verknüpft werden und sich untereinander abstimmen (beispielsweise im Rahmen von intelligenten Mehrmaschinensystemen). Gleiches gilt etwa für Tiere im Stall. Die Verbindungen zwischen realer und digitaler Welt werden damit immer fließender. Ein Objekt der realen Welt, beispielsweise ein Prozess, ein Produkt oder eine Dienstleistung wird in der digitalen Welt abgebildet, besitzt also einen »Digitalen Zwilling« (Digital Twin). Der Digitale Zwilling beinhaltet die Datenstrukturen und Algorithmen, welche aus verschiedenen Informationsquellen gespeist werden. Über Sensoren kann das digitale Abbild mit der realen Welt gekoppelt sein. So verstanden ist es möglich, über den Digitalen Zwilling das Objekt zu simulieren, zu steuern und zu verbessern. Bezogen auf die Agrar- und Ernährungswirtschaft kann das digitale Abbild die industrielle Produktion eines Traktors, die Maschine selbst, das Feld, das einzelne Tier, der Stall mit seiner Technik oder sogar der ganze Betrieb sein. Allerdings ist es sicher noch eine kühne Vision, ein digitales Abbild eines kompletten Landwirtschaftsbetriebes in seiner Umwelt zu erschaffen und dessen Entwicklung in Szenarien zu simulieren. Gleich dem Spiel mit einem Landwirtschaftssimulator können mithilfe des Digitalen Zwillings des realen Betriebes anstehende Probleme vorweggenommen werden. Erntestrategien ließen sich für bestimmte Rahmenbedingungen optimieren.

Noch spannender wäre es natürlich, nicht mehr jedes Szenario selbst durchspielen zu müssen, sondern dies von einer Intelligenz, eben einer Künstlichen Intelligenz (KI), machen zu lassen. Der Bereich ist vermutlich derzeit einer der prominentesten im Themenkomplex Digitalisierung. Oftmals werden die Begriffe KI und Digitalisierung synonym verwendet, obwohl sie für etwas Unterschiedliches stehen. Künstliche Intelligenz kann als Lehre da­rüber verstanden werden, Computer menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen zu lassen. KI ist damit nicht die eine bestimmte Methode oder das eine konkrete Werkzeug, sondern eine Sammlung vielfältiger Methoden und Werkzeuge. Die menschliche Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Umweltbedingungen ist eine unserer zentralen Stärken. Nach wie vor ist der Mensch Computern beim Lernen weit überlegen. Maschinelles Lernen ist damit ein zentraler Bereich von KI. Auch wenn KI als Teilbereich der Informatik anzusehen ist, so ist sie wie kaum ein anderer Bereich interdisziplinär. Es werden viele Methoden und Ergebnisse aus anderen Bereichen wie Logik, Statistik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Bildverarbeitung, Biologie, Philosophie, Psychologie etc. verwendet.

Viele Unternehmen der Agrar- und Ernährungswirtschaft befassen sich bereits mit diesem Thema und machen erste Erfahrungen. Und das scheint dringend notwendig, denn die Treiber kommen ganz woanders her: Es gibt keinen Tec-Gigant, der keine eigene KI-Plattform hat. Microsoft Azure beispielsweise begegnet uns mittlerweile in der vorabendlichen Werbung. Die klare Botschaft: »Microsoft KI hilft Landwirten, mehr zu ernten.« Die Frage ist allerdings, ob es nicht vielmehr die Strategie der deutschen Agrar- und Ernährungswirtschaft sein sollte, gemeinsam und firmenübergreifend eigene Ressourcen aufzubauen. Ein solcher kettenglied­übergreifender Austausch ist auch bei einem anderen Thema sehr wichtig: der Blockchain. Viele verbinden den Begriff mit Kryptowährungen wie dem Bitcoin. Eine Blockchain ist jedoch die Technologie dahinter, und keine Währung. Eine Blockchain setzt sich aus einzelnen Datensätzen zusammen, sogenannten Blöcken. Diese Blöcke sind über kryptografische Verfahren miteinander verkettet. Die Liste einzelner Blöcke ist beliebig zu ergänzen und wird kontinuierlich fortgeführt. Da eine Blockchain nicht zentral gespeichert wird, sondern lokale Kopien existieren, sind Manipulationen nahezu ausgeschlossen. In den USA nutzt der Handelskonzern Walmart die IBM Food Trust, um Warenlieferungen für bestimmte Produkte konsequent auch über komplexe Lieferantenbeziehungen hinweg abbilden zu können. Beispielsweise hat Walmart den Einsatz der IBM Blockchain für Salat bereits zur festen Lieferanforderung gemacht: Wer sich nicht beteiligt, kann keinen Salat mehr liefern. In Deutschland setzt REWE eine Blockchain für die Verfolgung von Respeggt-Eiern ein. So soll sichergestellt werden, dass Lieferanten das Versprechen »Ohne Kükentöten« einhalten.

Fazit. Ohne Digitalisierung und die Nutzung von KI in der Land- und Ernährungswirtschaft scheinen die vielfältigen und sich teilweise widersprechenden gesellschaftlichen, ökologischen und ökonomischen Anforderungen im Spannungsfeld nationaler und internationaler Rahmenbedingungen kaum erfüllbar zu sein. Die Frage ist und bleibt, inwieweit sich die Landwirtschaft aktiv einbringen kann. Das starke gesellschaftliche, politische und mediale Interesse an dem Themenkomplex Digitalisierung darf von zwei Dingen nicht ablenken: 

Viele Entwicklungen dauern in der Realität oft länger als vermittelt wird. Die begriffliche Dauerbeschallung birgt die Gefahr eines »Overflows« und damit einer Ermüdung beim Umgang mit dem Thema.

Nichtsdestotrotz ist es wichtig, sich als Landwirt mit dem Thema zu befassen und die sich ergebenden Chancen für sich unternehmerisch zu nutzen.

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So fördert der Bund die Digitalisierung

Das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) will sogenannte »digitale Experimentierfelder« auf landwirtschaftlichen Betrieben und in ländlichen Räumen fördern. Unter anderem hierfür werden in diesem Jahr 15  Mio. € bereitgestellt. Weitere 45  Mio € sollen bis 2022 folgen. Ziel ist es, mit »Testfeldern« herauszufinden, wie Digi­talisierung vor Ort konkret aussehen kann. Dabei sollen alle Facetten vom Umweltschutz über das Tierwohl bis hin zu tech­nischen Detailfragen wie Datenschnittstellen berücksichtigt werden.

Die Antragsteller haben ihre Projektvorschläge im Sommer 2019 eingereicht. Von den 25 Skizzen wurden 14 als förderwürdig eingestuft. Die ersten beiden Experimentierfelder starteten im September 2019 (»Express« der Universität Leipzig und »Landnetz« der TU Dresden).