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Agrar-Professor lässt KI düngen – das Ergebnis überrascht

Kann eine künstliche Intelligenz die Düngung selbstständig planen? Ein Professor hat das ausprobiert.
am Freitag, 14.04.2023 - 06:02 (7 Kommentare)

Ein Professor an einer Agrarfachhochschule stellte der künstlichen Intelligenz ChatGPT eine Aufgabe: Er soll eine Empfehlung zur Düngung von Weizen erstellen und dabei einige Parameter berücksichtigen. Die KI erledigt den Job und das Ergebnis hat viele überrascht.

Düngeempfehlungen zu erstellen ist komplex geworden. Neben dem Bedarf der Pflanzen müssen auch Vorfrucht, maximale Stickstoffmenge und Nmin-Werte berücksichtigt werden. Professor Peter Breunig von der Fachhochschule Weihenstephan-Triesdorf ist eigentlich Agrarökonom. Er sitzt aber auch als Landwirt auf dem Traktor und streut schon mal selbst Dünger. Er hat den Chatbot ChatGPT eine Aufgabe erstellt.

Auch interessant: Schlauer als der Landwirt? Künstliche Intelligenz ChatGPT im Interview

ChatGPT als Ackerbauer: Wie Weizen Düngen?

Diese Aufgabe stellte Professor Peter Breunig dem ChatBot ChatGPT:
Führe eine Düngebedarfsermittlung mit Düngeplan für Qualitätsweizen bei einer Ertragserwartung von 9t/ha und einem angestrebten Proteingehalt von 13 Prozent durch. Verwende Kalkammonsalpeter als Dünger und nehme einen Nmin-Wert von 60 kg N/ha an. Die Düngung soll über drei Gaben aufgeteilt werden.

 

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KI erstellt diese Düngeempfehlung für Weizen

Mit den oben genannten Rahmenbedingungen erstellte die künstliche Intelligenz folgende Düngeempfehlung für Qualitätsweizen:

Bedarf für Qualitätsweizen: 30 kg N/ha pro Tonne Getreide

Gesamtstickstoffbedarf: 30 kg N/ha pro Tonne x 9 t/ha = 270 kg N/ha

Angenommener Nmin-Wert: 60 kg N/ha

Zusätzlicher Stickstoffbedarf durch Düngung: 270 kg N/ha – 60 kg N/ha = 210 kg N/ha

So teilt die KI den Dünger auf einzelnen Gaben auf:

  1. Düngergabe Anfang März: 200 kg/ha KAS, entspricht 54 kg N/ha
  2. Düngergabe Ende März/Anfang April: 296 kg/ha mit KAS, entspricht 80 kg N/ha
  3. Düngergabe Ende April bis Anfang Mai: 296 kg/ha KAS, entspricht 80 kg N/ha

Insgesamt empfiehlt der Bot 792 kg/ha KAS auszubringen, was einer Stickstoffmenge von 214 kg N/ha entspricht.

Düngen in roten Gebieten – so würde KI das machen

Professor Peter Breunig fragte den Chatbot nicht nur nach eine Düngeempfehlung für einen Standard-Weizenbestand, sondern stellte noch eine kniffligere Frage: „Ein Teil meiner Weizenschläge liegen in einem roten Gebiet. Wie muss ich dort den Düngeplan anpassen?“

  1. Düngergabe Anfang März: 185 kg/ha KAS, entspricht circa 50 kg N/ha
  2. Düngergabe Ende März/Anfang April: 222 kg/ha mit KAS, entspricht circa 60 kg N/ha
  3. Düngergabe Ende April bis Anfang Mai (während Schossen, vor Ährenschieben): 260 kg/ha KAS, entspricht circa 70 kg N/ha.

Insgesamt empfiehlt der Bot für die Düngung in einem roten Gebiet eine Stickstoffmenge von 180 kg N/ha auszubringen. Das entspricht eine Reduzierung um 34 kg N/ha.

KI düngt Weizen – so schätzt der Professor die Ergebnisse ein

Professor Peter Breunig hatte dem ChatBot die Aufgabe gestellt. Zu der erstellten Düngeempfehlung sagt er: „Mir in der Düngeempfehlung von ChatGPT die Vorfrucht oder langjährig organische Düngung, die mitberücksichtigt werden sollten.“ Er ergänzt: „ChatGPT, insbesondere Version 4, ist aber lernfähig, auch im Rahmen einer Konversation. D.h. spricht man Themen wie Vorfruchtwirkung auf die N-Verfügbarkeit an, kann das Modell diese Information in seiner Empfehlung integrieren.“

Darf man sich für eine Düngeempfehlung auf KI verlassen?

Der ChatBot weiß viel. Das Problem: Ob die Werte stimmen und woher die Grundlagen stammen, darüber kann man sich nicht sicher sein. Daher weist ChatGPT selbst darauf hin, dass es nur eine „allgemeine Empfehlung“ ist und der Standort, die tatsächlichen Bedingungen auf dem Feld sowie individuelle Regel nicht berücksichtigt sind.

ChatGPT ist erst seit Ende 2022 verfügbar und arbeitet bisher noch nicht mit voller Kapazität. Das lernende System wird immer besser. Wer ChatGPT nutzt, bekommt aber mit der Startseite den Hinweis, dass man den Daten nicht vertrauen soll.

Ersetzt künstliche Intelligenz bald den Pflanzenbauberater?

Könnte künstliche Intelligenz zukünftig eine Pflanzenbauberatung ersetzen? Professor Peter Breunig sagt dazu: „Ich kann mir sehr gut vorstellen, dass wenn Modelle wie GPT einfach mit PDFs und URLs von relevanten Webseiten trainiert werden können, diese Empfehlungen als Beratungsgrundlage dienen können. Wenn noch Fotos eingebunden werden können und sich die Modelle weiterentwickeln, werden solche Systeme evtl. bessere individuelle pflanzenbauliche Entscheidungen treffen als Menschen. Begrenzender Faktor ist wohl nicht das Modell, sondern die notwendigen Daten in den entsprechenden Formaten.“

Professor Peter Breunig denkt weiter und schreibt auf twitter: „Ganz schön verrückt! Überlege gerade, mal einen Anbauwettbewerb mit #ChatGPT4 zu machen und von ihm/ihr einen Schlag komplett bewirtschaften zu lassen. Mal schauen, wer gewinnt ;)“.

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