Anne Ehnts-Gerdes
Editorial
Werden irgendwo Alternativen gesucht, so ist die Digitalisierung nicht weit. Sie verspricht auch der Landwirtschaft das Blaue vom Himmel: Sensorik, KI-gestützte Analysen, automatisierte Pflanzenschutzverfahren und smarte Betriebsorganisation sollen dabei helfen, Ressourcen effizienter und nachhaltiger einzusetzen, Bürokratie zu reduzieren und die Produktivität zu steigern. Aber warum werden die Möglichkeiten dann nicht heute schon viel mehr genutzt? In diesem Dossier zeigen wir, wo wir heute stehen – von Spot-Spraying und Applikationskarten bis zu KI-gestützter Entscheidungsunterstützung. Reportagen erläutern Smart-Farming-Workflows vom Lenksystem bis zu eigenen Luftbildern; Interviews ordnen Potentiale und Grenzen ein. Gleichzeitig stellen wir Fragen zur Datensicherheit, zur Schnittstellenfähigkeit verschiedener Systeme und zur Wirtschaftlichkeit der Investitionen. Ergänzend führen Podcasts durch Beispiele aus Forschung und Praxis. Wer tiefer einsteigt, findet konkrete Ansätze für den Einsatz auf dem eigenen Betrieb. Entscheidend wird sein, diese Technologien dort einzusetzen, wo sie messbaren Nutzen bringt – für Ertrag, Nachhaltigkeit und betriebliche Effizienz.
Digital Farming
Pflanzenbau. Das Dilemma mit den Daten
Übernimmt demnächst Künstliche Intelligenz Ihre Entscheidungen im Ackerbau? Mal ganz abgesehen davon, ob das zu Ihrem Selbstverständnis passt: KI-Entscheidungen sind immer nur so gut wie die Daten, die ins System fließen. Und da ist nicht alles Gold …
Podcast. Digital Farming: Potentiale entdecken, Chancen nutzen
In dieser Episode sprechen Dr. Stefan Paulus, Informatiker am Institut für Zuckerrübenforschung, und Andreas Dörr, Landwirt und Digitalenthusiast mit 1 500 ha Betriebsfläche, über den praktischen Nutzen von KI für die Landwirtschaft. Von Unkraut- und Krankheitserkennung über digitale Gelbschalen bis hin zum virtuellen Assistenten für Büroarbeit: Die beiden zeigen, wie KI heute schon Zeit spart, Entscheidungen verbessert und wo noch Hürden liegen.
Reinhören lohnt sich – für alle, die KI nicht als Zukunft, sondern als Werkzeug von heute sehen.
