Patent für eine Erfindung zur Steigerung der Baumwollproduktivität mit künstlicher Intelligenz

Die von der Yaşar-Universität und May-Agro Tohumculuk San. ve Tic. A.Ş. gemeinsam entwickelte und auf künstlicher Intelligenz basierende Software namens ‘Feldpflanzen-Ertragsbestimmungsmethode’, die nachhaltige Produktivität im Baumwollanbau gewährleisten soll, wurde vom Türkischen Patent- und Markenamt registriert. Professor Dr. Mehmet Süleyman Ünlütürk von der Abteilung für Softwaretechnik an der Yaşar-Universität, Professor Dr. Murat Komesli von der Abteilung für Management-Informations-systeme an der Yaşar-Universität und Dr. Aslı Keçeli, Forschungs- und Entwicklungsingenieurin bei May-Agro Tohumculuk San. ve Tic. A.Ş., haben mit ihrer Unterschrift Innovationen hervorgebracht, durch die die Produktivität im Baumwollanbau mithilfe künstlicher Intelligenz gesteigert wird, während gleichzeitig die Produktionskosten und Risiken gesenkt werden. Die gemeinsame Antragstellerin Yaşar-Universität und May-Agro Tohumculuk San. ve Tic. A.Ş. zielt mit der ‘Feldpflanzen-Ertragsbestimmungsmethode’ darauf ab, das Ertragspotenzial von Baumwollsorten zu schätzen, Züchtungsarbeiten durchzuführen und nachhaltige Erträge zu erzielen. Professor Dr. Mehmet Ünlütürk von der Abteilung für Softwaretechnik an der Yaşar-Universität, der Einschätzungen zu der auf künstlicher Intelligenz basierenden Software abgegeben hat, sagte: ‘Die Studie zeigt, wie Drohnen und künstliche Intelligenztechnologien in der landwirtschaftlichen Produktion eingesetzt werden können und welche Vorteile diese Technologien gegenüber traditionellen Methoden bei der Vorhersage des Baumwollertrags bieten. Dieser innovative Ansatz ermöglicht insbesondere eine schnellere, kostengünstigere und genauere Ertragsprognose in der Baumwollproduktion.’ Professor Dr. Ünlütürk betonte auch die Bedeutung der digitalen Transformation in der Landwirtschaft und sagte: ‘Die Nutzung künstlicher Intelligenz als Teil der digitalen Transformation in der Landwirtschaft ist von großer Bedeutung, da sie zeigt, wie innovative Technologien die landwirtschaftlichen Produktionsprozesse optimieren können.’ Die ‘Feldpflanzen-Ertragsbestimmungsmethode’ ist das Ergebnis einer 4-jährigen Arbeit. Professor Dr. Murat Komesli von der Abteilung für Management-Informations-systeme an der Yaşar-Universität erläuterte den Entwicklungsprozess der Methode, die dem Agrarsektor eine neue Richtung vorgibt: ‘Baumwolle ist ein teures Produkt in Bezug auf die physische Ernte. Darüber hinaus ist die Analyse von Ertrags- und Faserqualitätsleistungen für Saatgutunternehmen wichtig, und die Schätzung des Ertragspotenzials von Baumwollsorten ist ein kritischer Schritt in der Züchtungsarbeit. Traditionelle Methoden sind zeitaufwändig und kostspielig. Daher haben wir uns zum Ziel gesetzt, automatische Ertragsprognosesysteme mit hochauflösenden Feldbildern unter Verwendung von unbemannten Luftfahrzeugen (UAV) und künstlicher Intelligenz (KI) zu entwickeln. Feldversuche wurden an der MAY-Saatgutforschungs- und Entwicklungsstation in Izmir Torbalı durchgeführt. Mit Hilfe der Mika-Sense-Red-Edge-Kamera wurden farbige Bilder gesammelt. Die gesammelten hochauflösenden Bilder wurden verarbeitet, um verschiedene Merkmale der Baumwollpflanzen zu identifizieren. KI-Modelle, die wichtige Merkmale des Baumwollertrags erfassen, wurden entwickelt. Diese Modelle wurden so trainiert, dass sie den Baumwollertrag in Gramm vorhersagen können. KI war in der Lage, wichtige Merkmale in Bezug auf den Baumwollertrag effektiv aus den Bildern zu extrahieren.’ Professor Dr. Ünlütürk wies darauf hin, dass die Kombination von UAV und KI-Technologien ein großes Potenzial für die Ertragsprognose und -verwaltung in landwirtschaftlichen Anwendungen bietet und sagte: ‘Die Türkei könnte in diesem Bereich führend sein. KI und die Digitalisierung der Landwirtschaft könnten uns international einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen, da Unternehmen nach wie vor die Verwendung herkömmlicher Methoden bevorzugen und KI noch nicht einsetzen.’