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Ernteprognosen zielen inzwischen auch auf die Marge

KI-gestützte Ernteprognosen helfen Obstproduzenten inzwischen nicht nur dabei, den Reifezeitpunkt ihrer Früchte besser einzuschätzen. Sie unterstützen auch die Planung von Arbeitskräften und den richtigen Verkaufszeitpunkt. Vor allem bei hochwertigen Früchten mit stark schwankenden Preisen kann schon eine Abweichung von wenigen Tagen die Arbeitskosten erhöhen und die Chance auf den höchsten Erlös kosten.

Im US-Bundesstaat Washington musste Okanagan Specialty Fruits im vergangenen Jahr am ersten Tag der Apfelernte die Arbeit um 10.00 Uhr stoppen, weil die Temperatur auf 38 C gestiegen war. Das Unternehmen hält Modelle, die solche Wetterbedingungen mit einrechnen, für wertvoll, weil sie nicht nur das Reifedatum, sondern auch das verfügbare Zeitfenster für die Ernte anzeigen können.

Das Unternehmen bewirtschaftet in Washington mehr als 1.250 Acres Apfelplantagen. Die Produktion ist auf geschnittene Apfelportionen für Käufer wie Hotels und Schulen ausgerichtet; zudem verwendet die Firma gentechnisch veränderte Äpfel, die nach dem Schneiden langsamer braun werden.

Kameras, Drohnen und Smartphone-Bilder kommen aufs Feld

Okanagan Specialty Fruits testet Kameras des kanadischen Unternehmens Vivid Machines. Die auf Traktoren montierten Systeme erfassen Bilder von den Bäumen; eine künstliche Intelligenz unterscheidet darin Knospen, Blüten und Früchte und erstellt daraus Ernteprognosen und Berechnungen zum Erntetermin.

Der Erfolg solcher Systeme hängt jedoch von der Qualität der historischen Daten ab, mit denen die Modelle gefüttert werden. Für Produzenten reichen allgemeine Internetdaten wie Durchschnittserträge nicht aus; die Prognosen müssen auf die jeweiligen Anbaubedingungen jedes Betriebs zugeschnitten werden.

Bei Äpfeln lässt sich eine gewisse Fehlertoleranz verkraften; für die Sorte Granny Smith wird das Erntefenster auf rund drei Wochen geschätzt. Bei Erdbeeren und ähnlichen Früchten kann dieser Zeitraum dagegen auf wenige Tage schrumpfen. Dann kann ein Timing-Fehler direkt zu Umsatzverlusten und einem höheren Krankheitsrisiko führen.

Im Vereinigten Königreich drücken Dürre und Hitze auf die Produktion

Das im Vereinigten Königreich ansässige Unternehmen FruitCast bietet Ernteprognosen für Erdbeeren, Himbeeren, Brombeeren, Heidelbeeren und Tomaten an und plant für das nächste Jahr den Einstieg in den Weinbau. Das Unternehmen verweist darauf, dass Hitze und starke Dürre bei vielen Obstpflanzen zu Hitzestress führen und die Produktion bremsen.

Laut FruitCast liegen die Prognosen eine Woche vor der Ernte innerhalb einer Fehlerspanne von 10 %; das entspricht einer Genauigkeit von rund 90 %. Drei Wochen im Voraus beträgt die Fehlerspanne 17 %, die Genauigkeit liegt damit bei 83 %. Das Unternehmen gibt an, dass der Gesamthler unter 20 % bleibe.

  • Angus Soft Fruits sagt, die Technologie mache Fortschritte, sei aber noch keine ausgereifte Komplettlösung.
  • Auch das kalifornische Unternehmen Driscoll’s bestätigt, dass einige unabhängige Erzeuger in Großbritannien FruitCast nutzen.

Investoren zeigen Interesse, doch das letzte Wort bleibt beim Erzeuger

Forscher arbeiten zudem an neuen Methoden, um die Reife noch präziser zu messen. Ein Team um Yasaman Ghasempour von der Princeton University hat einen Detektor entwickelt, der die Reife mit Millimeterwellen misst, die tiefer in die Frucht eindringen können; dieser Ansatz könnte künftig auch Ernteprognosen verbessern.

Auch kostengünstigere Lösungen stehen im Raum. Kevin Wang von der University of Florida hat ein Verfahren zur Fruchtzählung entwickelt, das Bilder von Drohnen für rund 100 US-Dollar auswerten kann. Dennoch zögern Produzenten, kommerziell sensible Informationen wie Dünge- und Bewässerungspläne mit Dritten zu teilen.

Branchenvertreter sagen, dass diese Werkzeuge wichtige Möglichkeiten zur Optimierung eröffnen, bei kritischen Ernteentscheidungen aber der Mensch weiter eine zentrale Rolle spielen werde. Selbst wenn die Daten aus der KI kommen, wollen Produzenten die letzte Entscheidung oft auf Basis ihrer Erfahrung vor Ort treffen.

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