Die Vielseitigkeit der autonomen Robotik in der Landwirtschaft: Oliven ernten oder den Reifegrad eines Weinbergs erkennen.

Der Agrar- und Ernährungssektor erlebt gerade einen Wendepunkt mit neuen technischen Fortschritten, wie z. B. Robotik und künstliche Intelligenz. So werden u.a. Drohnen entwickelt, die die Ernten überwachen, autonome Fahrzeuge, die Aufgaben auf dem Feld übernehmen oder kollaborative Robotik für die Aussaat. Das Hauptziel dieser Automatisierungs- und Robotisierungstechnologie besteht darin, die einfachsten und sich am häufigsten wiederholenden Aufgaben in der Industrie zu übernehmen, um die Produktionseffizienz zu steigern und Arbeitskräftemangel zu vermeiden.

Zur Diskussion dieser Fragen hat HispaRob auf der Global Robot Expo einen runden Tisch mit dem aus dem Spanischen übersetzten Titel „KI und Robotik für eine nachhaltigere Landwirtschaft: von der Ausbildung bis zu transformativen Projekten“ organisiert. Ángel C. Lázaro, Leiter der Abteilung Robotik und Automatisierung des GMV-Industriesektors, nahm an dieser Veranstaltung teil und erläuterte dort unsere Vision als Unternehmen und gab Beispiele für angewandte Robotikprojekte, die wir in öffentlich-privater Zusammenarbeit mit Universitäten und Forschungszentren entwickeln.

In dieser Debatte erläuterten die Teilnehmer anhand echter Anwendungsfälle, wie Automatisierung und Robotisierung durch Fortschritte in der MINT-Ausbildung, bei Technologien, Produktionssystemen und Software Wege zur Schaffung eines nachhaltigeren und effizienteren Agrar- und Ernährungssektors bieten. Ein gutes Beispiel dafür ist uPathWay, eine von GMV entwickelte autonome mobile Robotiklösung, die in der Cloud agiert und Daten und Algorithmen anwendet, mit denen diese Software eine Vielzahl von Aufgaben im Freien ausführen kann, wie z. B. die Ernte von Oliven in einem Olivenhain oder die Erkennung des Reifegrads eines Weinbergs vor Ort.

Der Einsatz von künstlichem Sehen und maschinellem Lernen ist bei dieser Art von Roboteranwendungen unerlässlich, um sie an die unterschiedlichen landwirtschaftlichen Umgebungen anpassen zu können, in denen die Ernte traditionell mühsam und zeitaufwändig ist. Um die Ernte zu automatisieren, werden andererseits Roboterarme mit Greifern oder Klauen benötigt, die beweglich genug sind, um durch das Laubwerk hindurch das Produkt zu ergreifen, ohne es zu beschädigen.

Im Rahmen des Projekts AgrarIA werden diese Technologien beispielsweise über eine Plattform für Transport, Logistik, Handhabung, Wartung und Inspektion in der Wertschöpfungskette der Agrar- und Ernährungswirtschaft getestet. Dieses Projekt wird durch das Programm für F&E-Missionen im Bereich der künstlichen Intelligenz des Staatssekretariats für Digitalisierung und künstliche Intelligenz (SEDIA) des spanischen Ministeriums für Wirtschaft und digitale Transformation (Aktenzeichen MIA.2021.M01.0004) finanziert, das die Mittel für den Plan für wirtschaftliche Erholung, Resilienz und Transformation verwaltet.