Projekttreffen AdAgriSpray: Forschende präsentieren Forschungsfortschritte
Wie können Pflanzenschutz- und Düngemittel künftig präziser und umweltschonender ausgebracht werden? Mit dieser Frage beschäftigt sich das ZDIN-Transferprojekt AdAgriSpray. Bei einem gemeinsamen Projekttreffen am 29. Oktober 2026 stellten die Forschenden ihre bisherigen Fortschritte vor und diskutierten die nächsten Schritte für den praktischen Einsatz.
Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines intelligenten Systems, das mithilfe von Sensoren und Künstlicher Intelligenz (KI) Gewässer und temporäre Wasseransammlungen wie Pfützen im Umfeld von Landmaschinen erkennt. Auf dieser Grundlage sollen Landmaschinen die Ausbringung von Pflanzenschutz- und Düngemitteln künftig automatisch anpassen und vorgeschriebene Abstände einhalten können.
Eine zentrale Herausforderung besteht darin, ausreichend vielfältige Trainingsdaten für die KI zu gewinnen. Diese lassen sich unter realen Bedingungen nicht immer leicht erfassen. Deshalb arbeitet das Forschungsteam an einer einfach bedienbaren Lösung, mit der Daten direkt auf landwirtschaftlichen Flächen erhoben und gespeichert werden können – unabhängig von einer Internetverbindung oder Cloud. Ergänzend erzeugen die Forschenden künstliche Trainingsdaten mithilfe einer Simulation.
Forschungsfortschritte und praktische Anwendung im Fokus
Bei dem Projekttreffen präsentierten die Forschenden ihre bisherigen Entwicklungen. Im Mittelpunkt standen eine Sensorbox, mit der bereits umfangreiche Daten auf landwirtschaftlichen Flächen erfasst wurden, ergänzend erzeugte künstliche Trainingsdaten sowie erste trainierte KI-Modelle zur Gewässererkennung. Eine Live-Demonstration gab zudem Einblicke in die Technik.
Anschließend diskutierten die Teilnehmenden die nächsten Schritte für den Praxiseinsatz. Dabei ging es insbesondere um die Frage, wie sich das System kostengünstig vervielfältigen und dauerhaft in landwirtschaftliche Maschinen integrieren lässt. Weitere Themen waren die Verbesserung des KI-Trainings sowie regulatorische Herausforderungen und der wirtschaftliche Druck in der Landwirtschaft.
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