Com'è la crescita? Sono stati colpiti parassiti e malattie? L'aumento della siccità colpisce le piante? Gli allevatori di nuove varietà devono raccogliere dati estesi su queste domande. La start-up "Pheno-Inspect" dell'Università di Bonn vuole accelerare la coltivazione delle piante. Droni dotati di telecamera registrano i raccolti, il software quindi valuta automaticamente le loro proprietà utilizzando metodi di intelligenza artificiale. Questo indica molto rapidamente se la nuova razza è un successo. Il progetto è sostenuto dal programma "START-UP Spin-off di Ateneo".

Con un leggero ronzio il drone sorvola i campi del coltivatore. Durante il volo fotografa continuamente le piante, che vengono poi analizzati automaticamente utilizzando l'intelligenza artificiale. L'allevatore può quindi utilizzare i risultati per valutare quali varietà sono particolarmente adatte all'obiettivo di allevamento. "La crescita della popolazione globale significa che l'agricoltura dovrà produrre raccolti ancora più elevati in futuro, mentre l'area del seminativo rimane la stessa, "dice Philipp Lottes, ricercatore associato presso l'Istituto di Geodesia e Geoinformazione dell'Università di Bonn. "L'attuale collo di bottiglia nello sviluppo di nuove e migliori varietà è la fenotipizzazione ad alto rendimento sul campo".

Questo è ancora un processo molto complesso nella coltivazione delle piante. Nella fenotipizzazione, gli esperti determinano l'aspetto, o il fenotipo, delle piante:quanto sono grandi le spighe di grano in una nuova varietà? Il raccolto soffre di parassiti o malattie? Come fa la pianta a far fronte alla siccità? "Solo quando questi dati sono statisticamente sicuri gli allevatori sanno se il loro nuovo ibrido è un successo rispetto ad altre varietà, " riferisce Lottes. In futuro, questi dati potrebbero essere raccolti automaticamente utilizzando l'intelligenza artificiale. La start-up "Pheno-Inspect, "di cui Lottes è il fondatore, sta andando avanti con questi piani.

Metodi informatici automatici di autoapprendimento

Il geodeta ha già studiato i metodi di apprendimento automatico per il riconoscimento delle piante nei suoi studi di dottorato, che ha anche scritto all'Università di Bonn nell'ambito del Cluster of Excellence "PhenoRob". Nel corso di questo ha sviluppato metodi per utilizzare i droni per scattare foto di colture, da cui il software è in grado di determinare, Per esempio, il numero di piante coltivate, la distribuzione di diverse erbe infestanti, nonché l'infestazione da parassiti e malattie. "Si tratta di autoapprendimento, processi automatizzati che si ottimizzano sulla base delle specifiche dell'utente, " riferisce Lottes. In una "fase di formazione, " il software apprende quali spighe di grano, sintomi di stress secco o erbacce sembrano sulla base di un gran numero di foto. Utilizzando metodi statistici, il programma di analisi può quindi valutare automaticamente le immagini e fornire una documentazione completa sotto forma di mappe che mostrano quali degli appezzamenti di allevamento soffrono di carenze nutrizionali o quali sono particolarmente ad alto rendimento. "In particolare la valutazione completamente automatica dei dati su larga scala ha un grande potenziale, " spiega il Prof. Dr. Cyrill Stachniss.

Durante il sopralluogo, il drone vola ad altitudini comprese tra i dieci ei 100 metri sopra le colture. Nessun filo d'erba sfugge alle telecamere, perché la risoluzione fornisce dettagli fino a pochi millimetri. "Il posizionamento avviene tramite un GPS molto preciso, come usato dai geodeti, " riporta Lottes. "Il GPS per smartphone non può competere in termini di precisione."

Finanziamento attraverso il programma "START-UP Spin-off di Ateneo"

Insieme al suo mentore Prof. Dr. Cyrill Stachniss, capo del gruppo di lavoro per la fotogrammetria e la robotica dell'Università di Bonn, il geodeta ora riceve finanziamenti nell'ambito del programma "START-UP University Spin-offs" dello stato del Nord Reno-Westfalia e dell'Unione Europea. Nei prossimi 18 mesi, Pheno-Inspect beneficerà di un finanziamento di circa 270, 000 euro per ispezionare il fenotipo. "Vogliamo sviluppare ulteriormente il nostro software e adattarlo alle esigenze degli utenti, " riferisce Lotte, che sta anche portando avanti il ​​business plan.

Finora, il Bundessortenamt, l'Institut für Zuckerrübenforschung, la Gemeinschaft zur Förderung von Pflanzeninnovationen e.V. e l'Agricultural Campus Klein-Altendorf dell'Università di Bonn hanno testato gli sviluppi di Pheno-Inspect come partner di sviluppo. Lottes:"Chiunque abbia proposte di applicazioni pratiche per la nostra fenotipizzazione automatizzata ad alta produttività sul campo o desideri migliorare il grado di automazione nella propria attività dovrebbe contattarci." Gli agricoltori convenzionali e biologici potrebbero anche trarre vantaggio dal metodo quando si tratta di determinare il livello di infestazione di erbe infestanti o parassiti in una coltura o come ottimizzare l'uso di fertilizzanti.

"Il processo di fenotipizzazione ad alto rendimento di Pheno-Inspect è un approccio promettente per accelerare significativamente la coltivazione di nuove varietà, " osserva Rüdiger Wolf del Technology Transfer presso l'Università di Bonn, che consigliava i fondatori. "La start-up sottolinea ancora una volta l'alto potenziale imprenditoriale nei settori della salute e della sostenibilità".