KI im Dienste der Branche: Brasilianisches Projekt erhält Unterstützung vom Riesen Nvidia
Eine wichtige Verstärkung wird Forschern aus Rio Grande do Sul dabei helfen, neue Technologien zu entwickeln, die Modelle künstlicher Intelligenz (KI) für die Präzisionslandwirtschaft nutzen.
Eine Gruppe der Bundesuniversität Pampa (Unipampa) arbeitet seit 2017 in diesem Bereich und wird nun in Partnerschaft mit Embrapa Pecuária Sul von Nvidia unterstützt, einem multinationalen Unternehmen mit Sitz in den USA und weltweit führenden Anbieter von KI-Komponenten.
Das Projekt „Terrapampa Smart Systems: Bridging AI and Livestock“ wurde für ein akademisches Forschungsförderungsprogramm ausgewählt und erhält nun Zugang zu hochmodernen Computerressourcen im Wert von schätzungsweise 1,2 Millionen R$. An dem Projekt sind Wissenschaftler der angewandten Informatik, Agronomen, Tierärzte, Verwaltungsfachleute und Agrartechniker beteiligt.
„Diese internationale Finanzierung unterstreicht, dass wir auf dem Gebiet der KI-Anwendung in der Agrarindustrie eine Vorreiterrolle einnehmen“, sagt Forschungskoordinator Sandro Camargo vom Masterstudiengang Angewandte Informatik der Unipampa.
KI-Modell ermöglicht sofortige Zeckenzählung bei TierenEines der Modelle wurde darauf trainiert, Zecken auf Rindern anhand von Bildern zu zählen, die von einer in Tierbehandlungsbereichen installierten Kamera aufgenommen wurden.
Heute wird dieser Vorgang in der Regel manuell von einem Immobilienmitarbeiter durchgeführt, was nicht nur zeit- und kostenintensiv ist, sondern auch zu menschlichen Fehlern führen kann.
Nach etwa sechs Monaten Training eines KI-Modells erreichten die Forscher bereits eine Genauigkeit von 94 Prozent. „Das bedeutet, dass der Algorithmus von 100 am Tier vorhandenen Zecken zwischen 94 und 106 erkennt“, erklärt Camargo.
Das System funktioniert bereits auf Smartphones, die Idee ist jedoch, die Anwendung auf ein Gerät zu übertragen, das in Gebieten platziert werden kann, in denen Vieh herumläuft. „Der Hersteller kann es an zwei oder drei Stellen verteilen, zum Beispiel dort, wo die Tiere Wasser trinken. Die Kamera erkennt die Anwesenheit und zählt sofort die Zecken.“
Durch das Zählen und Identifizieren der Tiere mithilfe einer Ohrmarke kann eine Benachrichtigung ausgelöst werden, die über das Vorhandensein und die Anzahl der Zecken bei jedem Tier informiert. „Der Erzeuger kann einen Mindestwert von beispielsweise 10 Zecken festlegen, ab dem eine Benachrichtigung erfolgt.“
Darüber hinaus entwickeln Forscher Modelle zur genetischen Verbesserung von Hereford- und Braford-Rindern. Eine bereits erprobte Möglichkeit ist die Selektion von Tieren, die weniger empfindlich auf Sonneneinstrahlung reagieren.
Bei starker Sonneneinstrahlung stellen die Tiere die Nahrungsaufnahme ein und suchen Schutz in schattigen Bereichen, was sich direkt auf ihr Gewicht auswirkt. „Seit einigen Jahren wird an genetischen Verbesserungen gearbeitet, um die Paarung von Tieren mit sogenannten ‚Brillen‘, einer roten Pigmentierung um die Augen, zu priorisieren“, erklärt Camargo.
Der Grad der Pigmentierung ist direkt relevant für die Widerstandsfähigkeit eines Tieres gegenüber ultravioletter Strahlung, da diese mit Plattenepithelkarzinomen in Verbindung gebracht wird. Ein weniger empfindliches Tier verbringt mehr Zeit auf der Weide und nimmt auch in sonnigen Perioden mehr Gewicht zu.
Derzeit werden Augenuntersuchungen von spezialisierten Technikern durchgeführt, die die Betriebe besuchen und jedem Tier Punkte auf einer Skala von 1 bis 5 zuordnen. Dabei steht die erste Note für völlige Pigmentlosigkeit und die letzte für ein ausgezeichnetes Ergebnis. Tiere mit Werten von 4 und 5 eignen sich am besten für die Zucht, da sie besser angepasste Kälber hervorbringen.
„Das große Problem besteht darin, dass Experten typischerweise täglich bis zu 500 Tiere auf einen Bauernhof bringen, um sie zu untersuchen. Das dauert nicht nur lange, sondern ermüdet mit der Zeit auch das menschliche Auge. Die Inkonsistenz der Gutachter untereinander ist ein erhebliches Problem“, erklärt der Koordinator der Forschungsgruppe.
Ein bereits auf das Android-System portiertes Modell ermöglicht es einem Techniker oder Produzenten, mit einem Smartphone ein Bild des Tieres aufzunehmen und sofort eine Bewertung des Augenpigmentierungswerts zu erhalten. Dadurch werden mögliche Fehler ausgeschlossen und die Prozesszeit optimiert.
KI erkennt Keratokonjunktivitis und RinderanämieEin weiteres von den Forschern entwickeltes Modell ermöglicht die Früherkennung der bovinen Keratokonjunktivitis. Tiere mit entzündeten Horn- und Bindehäuten zeigen im Frühstadium der Erkrankung in der Regel keine Verhaltensänderungen, sodass die Erkrankung erst in einem fortgeschrittenen Stadium erkannt wird.
Genau wie das Zeckenzählsystem kann ein von Forschern von Unipampa und Embrapa entwickelter Algorithmus, der auf einem im Feld installierten Gerät läuft, den Durchgang eines Tieres an einem bestimmten Ort erkennen und ein Bild davon aufnehmen.
Eine sofortige Analyse durch ein trainiertes KI-Modell ist nun in der Lage, Anzeichen einer Keratokonjunktivitis visuell zu identifizieren, selbst wenn keine anderen sichtbaren Symptome vorliegen.
Dieselbe Technik ermöglicht mithilfe eines anderen von der Gruppe entwickelten KI-Modells die Erkennung von Anämie bei Tieren, ohne dass die Augenschleimhaut jedes einzelnen Tiers direkt fotografiert werden muss.
„Die Idee ist, dass wir an jedem beliebigen Punkt der Farm, beispielsweise in einer Rutsche [einer Struktur, die zum Einsperren von Rindern verwendet wird], einen Minicomputer in der Größe eines Mobiltelefons haben können, der mit Solarenergie betrieben wird und den Erzeuger zwischen 700 und 800 R$ kostet“, sagt Camargo.
„Wenn das Tier vorbeikommt, erkennt das System sofort, ob es Zecken hat und ob das Risiko einer Anämie, Keratokonjunktivitis oder anderer Krankheiten besteht.“ Das System würde es überflüssig machen, dass ein Techniker jedes Tier fotografiert. „Das werden wir bald erreichen. Alles wird automatisch ablaufen“, sagt er.
Der Forscher erklärt, dass das Training der KI-Modelle das Aufnehmen von bis zu zweitausend Tierfotos an Embrapa-Stationen und die individuelle Verarbeitung jedes einzelnen Bildes erfordere. Dieser Prozess, so der Forscher, dauere Wochen bis Monate, da er einen hohen Rechenaufwand erfordere.
Durch den Zugriff auf die Cloud-Infrastruktur von Nvidia dauert das Trainieren eines Modells jetzt etwa drei Minuten pro Stunde. So können wir neue Anwendungsmöglichkeiten testen, komplexere Probleme angehen und KI-Agenten optimieren.
Modelle werden auch darauf trainiert, Schädlinge in der Landwirtschaft zu erkennenDieselbe Technologie, die in der Viehzucht eingesetzt wird, kann auch zur Erkennung invasiver Arten in der Landwirtschaft eingesetzt werden. Ein weiteres im Rahmen des Forschungsprojekts entwickeltes Projekt befasst sich mit der Identifizierung von Annoni-Gras auf einheimischen Weiden, einem häufigen Problem in Rio Grande do Sul.
Die Grasart gilt auf ländlichen Grundstücken als Schädling und muss schnell bekämpft werden, um einen Befall zu vermeiden, da eine einzelne Pflanze etwa 14.000 Samen pro Jahr produzieren kann, mit einer Lebensfähigkeit von 90 %.
Forscher trainieren bereits ein KI-Modell, um das Vorhandensein des Grases zu erkennen. Die Technologie lässt sich auch auf andere invasive Arten wie Amarant übertragen. Laut dem Forschungskoordinator kann ein Bild in drei Millisekunden verarbeitet werden, was die Analyse von etwa 350 Fotos pro Minute ermöglicht.
Derzeit liegt die Genauigkeit des Modells bei etwa 88 %, aber die Gruppe arbeitet daran, den Algorithmus auf eine Genauigkeit von 98 % zu bringen. Camargo hält dies mit den verfügbaren Ressourcen für durchaus machbar. „Es ist nur eine Frage der Zeit, bis wir dieses Ergebnis erreichen.“
Die Produkte, die bereits von Embrapa experimentell im Feld getestet werden, sollen bald auf dem Markt erhältlich sein. „Die Technologie lässt sich sehr leicht skalieren, da es sich im Wesentlichen um Software handelt, die auf einem Android-Telefon oder einem solarbetriebenen Minicomputer installiert werden kann.“
gazetadopovo
