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#Landwirtschaftsmaschinen und Ausrüstungen
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Vorhersage von Wetter und Klima bis weit in die Zukunft - Ziel eines Startups
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ClimateAi nutzt künstliche Intelligenz, um Landwirten präzise Wetter- und Langzeitprognosen zur Verfügung zu stellen.
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Die Menge an Wetterdaten, die sowohl öffentlich als auch privat zur Verfügung stehen, ist riesig, und ein Unternehmen arbeitet daran, sie zum Nutzen der Landwirtschaft sinnvoll zu nutzen. ClimateAi ist ein Startup, das künstliche Intelligenz einsetzt, um Wetterinformationen auf neue Weise zu optimieren.
"Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, eine halbe Milliarde Ackerflächen auf der ganzen Welt klimasicher zu machen", sagt Himanshu Gupta, Gründer und CEO von ClimateAi. "Wir prognostizieren das Risiko extremer Wetterereignisse für mehr als zwei Wochen
Er erklärt, dass es sich bei dem Unwetter um eine Überschwemmung, eine Hitzewelle oder einen Flächenbrand handeln könnte, und die Plattform zeigt, wie sich dies auf einen bestimmten Betrieb oder ein bestimmtes Gebiet auswirken könnte. "Wenn wir das tun, können wir agronomische Analysen und umsetzbare Erkenntnisse generieren, die Landwirte oder die Gemeinschaft in der Lebensmittel- und Agrarwertschöpfungskette nutzen können", erklärt er.
Nicht direkt für Landwirte
Die ClimateAi-Technologie ist nicht direkt für Landwirte erhältlich. Gupta erklärt, dass das Unternehmen seine Dienstleistungen an Lebensmittelunternehmen und Zulieferer der Landwirtschaft vermarktet, was bedeutet, dass Landwirte zwar Zugang haben, aber nicht direkt von ClimateAi.
So stellte ClimateAi in Australien die Plattform für das neue Tool SKIP zur Verfügung, das gemeinsam mit Advanta, einer Abteilung von UPL, und einer lokalen Genossenschaft entwickelt wurde, um Landwirten ein Tool zur Verfügung zu stellen, mit dem sie die Mischung der Kulturen, den Zeitpunkt der Aussaat und andere Merkmale bestimmen können.
"Wir arbeiten mit Lebensmittelverarbeitern oder Zulieferern zusammen, die ihrerseits unsere Plattform bei den Landwirten einsetzen", erklärt er.
Gupta betrachtet die Landwirtschaft aus einem größeren, ganzheitlichen Blickwinkel und zeigt auf, wie dieses Instrument eingesetzt werden kann. Entscheidend ist, dass man versteht, wie sich der Klimawandel auf den eigenen Anbau auswirken könnte, und er weiß, dass diese Veränderungen in einigen Regionen gravierender sein werden als in anderen. Er stellt fest, dass der Klimawandel beispielsweise für Landwirte in Alabama bereits spürbar ist, für die weiter nördlich gelegenen jedoch weniger.
"Das Besondere an der Technologie ist, dass sie dem Landwirt drei Fragen beantwortet: was, wo und wann", erklärt er.
Das Was" ist die Frage, was gepflanzt werden soll und wann das Saatgut fertig sein soll. Aber mit dieser Plattform kann der Landwirt noch weiter in die Zukunft blicken. "Was soll ich in der nächsten Saison anbauen? Wird die nächste Saison schwieriger als normal? Besser als normal?" Fragt Gupta.
Auf der Grundlage dieser längerfristigen Aussichten kann der Benutzer die Saatgutauswahl auf die jeweiligen Wetterbedingungen abstimmen. Diese Informationen können einem Landwirt bei der Entscheidung helfen, ob er auf einem bestimmten Feld die Kultur X oder die Kultur Y anbauen soll.
die zweite Frage ist die nach dem "Wann" innerhalb der Saison", bemerkt er. "Wann ist der richtige Zeitpunkt für die Aussaat? Wann ist der richtige Zeitpunkt, um Dünger und Pestizide auszubringen? Und wann ist der richtige Zeitpunkt für die Ernte?"
Beim "Wo" dieses Entscheidungsbaums geht es darum, die Stellen zu kennen, an denen Probleme auftreten werden. "Es könnte sein, dass ich in diesem Betrieb keinen Raps anbauen kann. Aber wo kann ich Raps anbauen?", sagt er. In größeren Betrieben sind diese Informationen wertvoll, wenn es darum geht, die Wahl des Feldes für eine bestimmte Kultur auf der Grundlage der Wetterinformationen von ClimateAi zu treffen.
Mehr als 2 Wochen
Wenn es um diese Entscheidungen geht, blickt ClimateAi über das traditionelle Zwei-Wochen-Fenster hinaus. Es handelt sich um ein System, das das Wetter drei Monate, sechs Monate und sogar 10 Jahre im Voraus betrachten kann. "Und bei 10 Jahren beginnt der Zeitrahmen für das Klima, bei dem man es im Grunde mit einem probabilistischen Ergebnis zu tun hat", sagt Gupta.
Wie hoch ist beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass man im nächsten Monat zwei Wochen lang klares Wetter zum Pflanzen hat? Dies würde auf dem Hitzerisiko, dem Bodenfeuchtigkeitsrisiko und anderen Faktoren basieren. Gupta sagt, dass er während seines Studiums an der Stanford University seinen Hintergrund in Klimawissenschaften zusammen mit dem Informatikhintergrund seines Mitbegründers Max Evans nutzte, um einen Durchbruch bei der Vorhersage extremer Wetterrisiken für mehr als zwei Wochen im Voraus zu erzielen.
"Wir behaupten nicht, dass wir eine Kristallkugel haben", fügt Gupta schnell hinzu. "Landwirte, Saatgutunternehmen und Lebensmittelverarbeiter sowie deren Agronomen sind es gewohnt, Wetten auf die nächste Saison abzuschließen, die ausschließlich auf historischen Durchschnittswerten basieren
Mit ClimateAi und seiner Nutzung künstlicher Erkenntnisse kommt es dieser Kristallkugel sehr nahe. "Wir wollen damit sagen, dass die Nutzung unserer Erkenntnisse im Vergleich zu historischen Durchschnittswerten zu einer Steigerung der Gewinne und anderer Ergebnisse wie Ertrag, Qualität oder Lebensmittelsicherheit führt", sagt er.
Der Sicherheitsaspekt kommt zum Tragen, wenn Pflanzen auf eine Art und Weise angebaut oder gelagert werden, die die Gefahr der Entwicklung von Problemen wie Aflatoxin oder Salmonellen erhöht. Das System kann helfen, dies zu vermeiden.
Die Landwirte werden in Zukunft vielleicht von ihren Zulieferern über diese neuen, fortschrittlichen Wetterinstrumente informiert werden. Wenn sie wissen, was möglich ist, können sie sich ein Bild davon machen, wie sie diese Instrumente am besten einsetzen können. Erfahren Sie mehr unter climate.ai.