Aktuell wird der Füllstand des Rübenbunkers mit Ultraschallsensoren erfasst, die allerdings nur das Volumen und nicht die Masse ermitteln können und eher ungenau sind. Das Projekt KibEZ erprobt eine auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierte Lösung, die langfristig auf unterschiedlichen Maschinentypen verschiedener Hersteller einsetzbar sein soll. Hierbei werden Maschinenparameter und –messwerte wie z.B. die Leistungsaufnahme in der Reinigung genutzt und mit anderen Daten, z.B. dem Bodentyp etc. mittels KI ausgewertet. Dazu muss die KI mittels breit angelegter Kalibrierungsversuche lernen, die richtigen Schlüsse zu ziehen und daraus genaue Ertragskarten abzuleiten.

Um ein solches System zu schaffen, müssen die Projektpartner ihr Expertenwissen zusammen bringen: Das Erfahrungswissen aus der landwirtschaftlichen Praxis ist ebenso notwendig, wie die Mitarbeit der Erntemaschinenhersteller, die exakte Durchführung und Dokumentation der Versuche und nicht zuletzt die Auswahl und Implementierung der Algorithmen und das Trainieren der KI.

Foto: HOLMER Maschinenbau GmbH.