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Wie KI Bauern hilft, Kartoffeln nachhaltiger zu lagern

Der Einsatz von KI in der Landwirtschaft käme der Gesundheit und der Umwelt zugute.
Der Einsatz von KI in der Landwirtschaft käme der Gesundheit und der Umwelt zugute.Bild: ffhs
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Wie KI Bauern hilft, Kartoffeln nachhaltiger zu lagern

Künstliche Intelligenz (KI) hält in alle Lebensbereiche Einzug – auch in der Landwirtschaft. Ein breit abgestütztes Forschungsprojekt soll künftig dazu beitragen, dass die ungewünschte Bildung von Austrieben bei Kartoffeln früh erkannt und vorhergesagt werden kann.
17.04.2024, 08:0719.04.2024, 10:26
mathias blatter, ffhs
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Bereits unsere Grossmütter wussten, dass Kartoffeln am besten kühl und dunkel gelagert werden sollen. Sechs bis acht Grad Raumtemperatur gelten als ideal. Bedingungen, die in den meisten Kellern herrschen. Ausserdem sollte die Umgebung schön luftig sein.

Während der Lagerung von Kartoffeln muss das sogenannte «Austreiben» vermieden werden, da es zu Qualitäts- und Gewichtsverlusten führt. Wenn vom Austreiben bei Kartoffeln die Rede ist, meint man, dass die Kartoffel grüne Stellen bildet oder keimt – knollen- oder wurzelartige Auswüchse formt. Das kann passieren, wenn die Kartoffel zu lange oder zu warm gelagert wird.

Genau hier setzt ein neues Forschungsprojekt unter der Leitung von Beatrice Paoli an. Paoli ist Professorin für angewandte Data Science an der FFHS und eine der wenigen Frauen in der Domäne. Sie leitet seitens FFHS das Projekt «PRONTO – Predicting Potato Sprouting to Optimise Tuber Storage», das in Kooperation mit Vivent, UPL, Inoverde und Zweifel sowie Agroscope und der Fachhochschule Südschweiz (SUPSI) durchgeführt wird.

Beatrice Paoli will KI für eine nachhaltigere Landwirtschaft einsetzen.
Beatrice Paoli will KI für eine nachhaltigere Landwirtschaft einsetzen. Bild ffhs

Anti-Austriebsmittel minimieren

Paoli und ihr Team wollen die Kartoffelkeimung mittels KI vorhersagen, um die Knollenlagerung zu optimieren. Denn um das Austreiben zu verzögern und zu minimieren, werden neben der Lagerung bei niedrigen Temperaturen auch Anti-Austriebsmittel (ASC) eingesetzt. Diese erhöhen die Lagerkosten, die an die Verarbeiter und Verbraucher weitergegeben werden.

Der Lösungsansatz der Forschenden kombiniert Machine-Learning-Technologien mit der sensorbasierten Überwachung elektrischer Signale von Kartoffeln, um das Auftreten von Keimen bereits Wochen im Voraus vorherzusagen.

KI hilft uns, die Bedingungen der Kartoffellagerung besser zu verstehen und so das Timing der Behandlungen mit Anti-Austriebsmitteln zu verbessern. Das führt zu weniger Rückständen im Endprodukt und reduziert die Kosten der Lagerung.
Beatrice Paoli, Leiterin Laboratory for Web Science FFHS

«Im Vergleich zu bestehenden Methoden, die Keime erst nach dem Erscheinen sichtbarer Anzeichen erkennen, bietet diese Lösung einen klaren Vorteil», sagt Paoli. Die Methodik soll genutzt werden, um frühzeitige Keimentdeckungen bei Kartoffeln unter verschiedenen Bedingungen zu identifizieren – zum Beispiel bei unterschiedlichen Lagertemperaturen.

Ziel ist es, eine nachhaltigere Verarbeitung von Kartoffeln zu ermöglichen und den Zeitpunkt der Anwendung von Mitteln zur Bekämpfung von Keimlingen zu optimieren, was letztendlich zu weniger Behandlungen zur Bekämpfung von Keimlingen führen könnte. Weniger Behandlungen kämen der Umwelt, der menschlichen Gesundheit und der Arbeitsbelastung der Landwirte zugute. Ausserdem können Kartoffeln länger gelagert werden, was zu weniger Abfall führt und einen verantwortungsvollen Verbrauch von Kartoffelprodukten fördert.

Contentpartnerschaft mit FFHS

Fernfachhochschule Schweiz FFHS
Dieser Blog ist eine Contentpartnerschaft mit der FFHS Fernfachhochschule Schweiz. Die Beiträge werden von der FFHS verfasst.

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