Künstliche Intelligenz und gesunde Ernährung

Künstliche Intelligenz und gesunde Ernährung

Wie die Entwicklungen der ETU "LETI" dazu beitragen, die Qualität von Lebensmitteln zu verbessern.

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Dmitri I. Kaplun, Mitarbeiter des Lehrstuhls für Automatik und Steuerungsprozesse der ETU "LETI", erläuterte, wie Künstliche Intelligenz heute in der Landwirtschaft eingesetzt wird, und stellte auch die Entwicklungen der Universität vor, die zur Verbesserung der Qualität von Lebensmitteln beitragen.

– Wie werden neuronale Netze und maschinelles Lernen derzeit in der Landwirtschaft in Russland eingesetzt?

– Tatsächlich ist die Einführung neuer Technologien in der Landwirtschaft sehr schwierig, da es sich um eine eher konservative Branche handelt. Nur 12% der Unternehmen nutzen derzeit Technologien der künstlichen Intelligenz, während 36% von ihnen den Einsatz dieser Technologien erst in Zukunft planen. 

– Ist es in Zukunft möglich, die Arbeit mithilfe von Künstlicher Intelligenz vollständig zu automatisieren?

– Ja, eine vollständige Automatisierung ist möglich. Beispielsweise gibt es im Pflanzenanbau bereits verschiedene intelligente Gewächshäuser, in denen basierend auf Daten von Sensoren der Prozess des Pflanzenwachstums vollständig kontrolliert und in Echtzeit gesteuert wird. 

– Wie wäre es mit der Nutzung neuronaler Netze zur Verbesserung der Lebensmittelqualität?

– Der erste Schritt besteht darin, Fehler während des Produktionsprozesses zu erkennen. Künstliche Intelligenz kann darauf trainiert werden, Fehler in Produkten anhand von Bildern, Videos oder anderen sensorischen Daten zu erkennen. Dies ermöglicht es Herstellern, Qualitätsprobleme frühzeitig im Produktionsprozess zu erkennen, Abfall zu reduzieren und die Produktqualität insgesamt zu verbessern.

Der zweite Schritt ist die vorbeugende Wartung. Durch die Analyse von Informationen von Sensoren und anderen Quellen können KI-Algorithmen vorhersagen, wann Geräte wahrscheinlich ausfallen, und Wartungs- oder Reparaturmaßnahmen einleiten, bevor Probleme auftreten. Dies trägt dazu bei, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Produktqualität zu verbessern und die Lebensdauer der Geräte zu verlängern.

Und die dritte Stufe besteht darin, dass KI auch zur Optimierung von Produktdesign- und Herstellungsprozessen eingesetzt werden kann. Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Verbraucherfeedback, Produktnutzungsinformationen und Lieferkettendaten, kann KI Bereiche für Verbesserungen bei Produktdesign und Herstellungsprozessen identifizieren.

– Gibt es an der St. Petersburger Elektrotechnischen Universität "LETI" Projekte, die darauf abzielen, die Produktivität in der Landwirtschaft zu steigern oder die Qualität von Lebensmitteln zu verbessern?

– Ja natürlich. Auf dem Lehrstuhl für Automatik und Steuerungsprozesse wurde ein System zur automatischen Gewichtsbestimmung von Schweinen mittels Computer Vision entwickelt. Hierbei handelt es sich um ein neuronales Netzwerkmodell, das das Gewicht automatisch anhand geometrischer Abmessungen misst, die anhand von Aufnahmen einer normalen Videokamera ermittelt werden. Solche Systeme sind bei Tierzuchtbetrieben sehr gefragt.

Darüber hinaus haben wir einen Hardware- und Softwarekomplex zur Überwachung des Verhaltens und der Gesundheitsparameter von Rindern entwickelt. Zur Nutzung unseres Systems sind nur wenige herkömmliche Kameras erforderlich.

Derzeit haben wir im Prototypenstadium ein System zur Vorhersage von Niederschlägen und zur Überwachung der Fruchtqualität entwickelt. Das System umfasst ein Modul zum Sammeln von Daten von Sensoren, intelligente Module zur Vorhersage von Niederschlägen und zur Überwachung des Zustands von Früchten sowie eine Benutzeroberfläche.