• Dr. Ludger Wess

„Hi Simone, deine Pflanze braucht Kalium.“

Innovation. Fast ein Drittel der jährlichen Ernten auf unserem Planeten fallen Pflanzenkrankheiten und Schädlingen zum Opfer. Die Folgen sind fatal: Hungersnöte, verarmte Landwirte auf der einen, Ausdehnung von Anbauflächen und verstärkter Einsatz von Pestiziden auf der ­anderen Seite. Simone und Robert Strey wollen das ändern.

„Eigentlich haben wir uns diese Geschäftsidee gar nicht ausgesucht. Viel eher hat sie uns gefunden.“ Im Jahr 2014 führen Simone und Robert Strey in Brasilien ein Forschungsprojekt für die Universität Hannover durch. „Wir wollten wissen, wie sich der Kohlenstoffgehalt im Boden je nach Nutzung verändert. Aber immer, wenn wir unsere Messungen durchführten, haben uns die Bauern kranke Pflanzen gezeigt und baten uns um Hilfe: ,Was ist das? Was können wir dagegen tun?‘“

Die Bauern standen den Pflanzenkrankheiten meist hilflos gegenüber. „Es gibt dort keine Pflanzenschutzämter, an die sie sich hätten wenden können“, sagt Simone Strey. „Sie sind völlig auf sich allein gestellt.“ Doch obwohl die beiden Streys Botanik und Bodenkunde studiert haben, kennen auch sie nicht alle Krankheiten und Mangelerscheinungen. Um zu helfen, mussten sie oft aufwendig im Internet recherchieren.

Robert Strey kennt sich allerdings mit Programmierung und intelligenten Algorithmen aus. Ihm ist sofort klar, dass sich die Suche nach ähnlichen Bildern und die anschließende Identifikation von Pflanzenschäden automatisieren lässt. „Ich wusste, wir würden dafür nur eine Unmenge an Daten brauchen – Fotos von kranken Pflanzen. Eine Software könnte dann lernen, das jeweilige Muster zu erkennen, und treffende Vorschläge zum Umgang mit dem Problem machen.“

Zurück in Deutschland gründen die beiden Ende 2014 ihre Firma PEAT und beziehen ein Kellerlabor in der Hannoveraner Universität. PEAT steht für Progressive Environmental & Agricultural Technologies. Die Anschubfinanzierung kommt durch das Exist-Programm, ein Förderprogramm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie.

Ein Jahr später steht der erste Prototyp der Software. „Der hieß Gartenbank, denn er richtete sich an Gärtner“, erzählt Simone Strey. Es ist nur ein erster Versuch einer Daten- und Bildsammlung ohne künstliche Intelligenz und automatische Bilderkennung. „Trotzdem war der Erfolg überraschend. Wir bekamen Tausende von Bildern zugesandt. Wir haben all diese Datensätze – aber auch die Ergebnisse von Experimenten, zum Beispiel zum Nährstoffmangel – gesammelt und ausgewertet.“

Jetzt bekommt der Computer Arbeit. „Jeder Befall erzeugt ein optisches Muster. Unsere Software – heute heißt sie Plantix – hat gelernt, diese zu unterscheiden. Inzwischen kann sie mehr als 120 unterschiedliche Pflanzenschäden erkennen. Das sind Schäden, die durch Fraß, Mikroorganismen und Viren oder durch Mangelerscheinungen verursacht werden. Und mit jedem eingesandten Foto lernt unsere Software dazu.“

Pro Tag kommen derzeit etwa 1000 Bilder aus der ganzen Welt hinzu. „Der Nutzer macht nur ein Foto von seinem eigenen Schadbild, den Rest erledigt die App im Hintergrund. Am Ende nennt die Software die Krankheit, ihre Ursache und schlägt Methoden zur Bekämpfung vor.“ Dazu zählen Techniken aus der konventionellen Landwirtschaft ebenso wie Methoden aus dem Biolandbau.

Die wichtigste Arbeit der Gründer ist es, die Qualität der Input-Daten zu sichern. „Unsere Experten haben jedes einzelne Foto gesichtet und die Erkrankung bestimmt“, erklärt Simone Strey: „Denn nur, wenn der Computer eine Referenz hat, kann er sein Ergebnis überprüfen und so immer besser werden.“

Inzwischen arbeitet die Software als neuronales Netz und nutzt die neuesten Techniken von Parallel-Computing, Deep-Learning- und Analysemethoden, die von Grafikprozessoren unterstützt werden sowie Bilderkennung, um ankommende Fotos zu analysieren und das intelligente Netz zu trainieren und Informationen miteinander zu verknüpfen – künstliche Intelligenz auf höchs­tem Niveau. Menschlicher Input ist dann gefragt, wenn die Software nichts Eindeutiges ermitteln kann.

„Wir arbeiten schon an der nächsten Stufe“, erläutert die Unternehmerin. „Unsere künstliche Intelligenz soll bei charakteristischen Mustern wie Flecken auf Obst oder mosaikartigen Verfärbungen auf Blättern selbst dann einen Vorschlag machen können, wenn sich die Pflanze oder die Erkrankung nicht exakt bestimmen lässt.“

Derzeit wird Plantix in verschiedenen Variationen angeboten. Sie sind auf die Bedürfnisse in bestimmten geografischen Zonen abgestimmt. Eine Version wurde für Brasilien, eine für Tunesien und eine für Indien entwickelt – große Märkte, in denen die typischen Pflanzenkrankheiten des jeweiligen Kontinents vorkommen und in denen das Team sich auskennt.

Weitere lokale und eine globale Anwendung sind in Vorbereitung.

Bei den Lösungsvorschlägen hält sich Plantix an die jeweils zugelassenen Methoden der konventionellen und der Bio-Landwirtschaft. „Wir sind da agnostisch und werden auch niemals ein Pestizid einer bestimmten Firma vorschlagen“, sagt Strey. Sie betont, dass Plantix einen großen Beitrag dazu leiste, den Einsatz von Pestiziden zu reduzieren. „Bauern wissen jetzt selbst, was ihrer Pflanze fehlt, und müssen sich nicht mehr darauf verlassen, was lokale Händler und Vertreter von Pflanzenschutzmittelfirmen ihnen erzählen.“

In Indien würden Händler zum Beispiel oft undefinierbare Mischungen verkaufen – „bestenfalls aus Wasser und Benzin oder Petroleum“. Dank PEAT seien die Bauern jetzt schlauer, können Schutzmaßnahmen gezielt anwenden und sparen dabei auch noch Geld.

Allein in Indien sind mehr als 30000 Bauern regelmäßige Nutzer der Software.

Mit diesem Ansatz gehört PEAT zu den Vorreitern der sogenannten Präzisionslandwirtschaft. Sie hat es sich zum Ziel gesetzt, Nährstoffe, Wasser und Pflanzenschutzmittel ganz gezielt anzuwenden. Diese kommen nur dann zum Einsatz, wenn es wirklich nötig ist – und nur in der Menge, die tatsächlich gebraucht wird. Das spart wertvolle Ressourcen und ist auch für den Verbraucher gesünder.

Derzeit entwickeln zahlreiche Hersteller von Landmaschinen Sensoren und Big-Data-Anwendungen, um automatisch und kontinuierlich Informationen über Nährstoffgehalt und Feuchtigkeit des Bodens, über Mikroklima, Wuchsdichte oder Unkrautbefall zu ermitteln und auszuwerten. Diese Daten könnten wiederum in die PEAT-Software integriert werden, um noch intelligentere Lösungen zur Bekämpfung von Pflanzenschäden zu entwickeln.

Doch selbst dies ist erst der Anfang einer großen Idee. „Über die Fotos erhalten wir auch GPS-Koordinaten. Wir können deshalb Geo-Informationen in die Software einfügen und damit die räumliche Verbreitung von Krankheiten kartieren.

Auch das ist für sehr viele Firmen und Behörden von großem Interesse. Denn es hilft dabei, heraufziehende Bedrohungen zu erkennen, sodass frühzeitig Schutzmaßnahmen eingeleitet werden können.“

Das Fernziel: ein globales Frühwarnsystem für Pflanzenkrankheiten, das helfen könnte, Ernteverluste und Hungersnöte zu reduzieren und rechtzeitig Gegenmittel zu entwickeln.

Was eine solche Innovation leisten könnte, ist im letzten Jahr deutlich geworden. Anfang 2016 wurde zum Beispiel der sogenannte Herbst-Heerwurm – die Raupe eines Eulenfalters – erstmals in Nigeria nachgewiesen. Der Schädling war vermutlich aus Südamerika eingeschleppt worden, wo er vor allem Maiskulturen befällt. In demselben Jahr hatte er bereits 5000 Kilometer weiter südlich enorme Schäden angerichtet. Die gefräßige Raupe befällt neben Mais auch Erdnüsse, Hirse, Kartoffeln und Sojabohnen.

Das bittere Ergebnis: Afrika droht eine Hungersnot. Experten befürchten nun, dass der Schädling sich auch nach Norden in den europäischen Mittelmeerraum ausbreitet. Ein funktionierendes Frühwarnsystem hätte dies verhindern können.

Derzeit sind auch Zitrusfrüchte, Kaffee, Bananen und Weizen gefährdet – und zwar weltweit. Sie werden von Viren und Pilzen bedroht. Der globale Transport von Menschen, Lebensmitteln und Sämlingen begünstigt deren Ausbreitung ebenso wie wärmer werdende Sommer und mildere Winter.

Doch auch abseits solcher Katastrophen sorgen lokal bedingte Ernteausfälle für Hunger und Mangelernährung. Experten schätzen, dass chronische Mangelernährung immer noch jedes Jahr mehr Todesfälle verursacht als die dramatischen Krisen, die es in die „Tagesschau“ schaffen.

In vielen Regionen der Welt könnte PEAT als Frühwarnsystem also effektive Entwicklungshilfe leisten. „Sie dürfen nicht vergessen, dass in Afrika, Asien und Südamerika die Bauern größtenteils auf sich gestellt sind, was den Pflanzenschutz angeht. Die vorhandenen pauschalen Empfehlungen für Dünge- und Pflanzenschutzmittel sind oft unbrauchbar, kosten viel Geld und schaden am Ende den Böden und damit der Umwelt“, erklärt Simone Strey.

Durch das Erkennen der Verbreitungswege wird es künftig möglich sein, Prognosen zu Ernteausfällen zu erstellen, Frühwarnsysteme zu installieren und gezielte Gegenmaßnahmen zu ergreifen. „Sogar Versicherungen gegen Ernteausfälle interessieren sich für die Daten. Durch die Verknüpfung mit weiteren Informationen können wir zudem tiefere Einblicke in das Verhältnis zwischen Geofaktoren wie Bodenqualität oder Wetter und bestimmten Pflanzenkrankheiten gewinnen. Auch das ist von großem Interesse für die Landwirtschaft.“

PEAT nützt also der Landwirtschaft zweifach: Zum einen hilft es dem einzelnen Bauern, der jetzt weiß, was seine Ernte bedroht und was er dagegen unternehmen kann.

Zum anderen unterstützt PEAT mithilfe der gesammelten Daten Regierungen und Behörden ebenso wie Firmen und Forscher dabei, Schädlingsvorkommen und -ausbreitungen rechtzeitig zu erkennen und Gegenmaßnahmen einzuleiten. „Für den einzelnen Bauern oder Gärtner, egal ob in Europa, den USA, Indien oder Afrika, soll die Nutzung der App kostenlos bleiben. Zahlen müssen Firmen, die unsere Software in ihre Produkte integrieren oder unseren Datenschatz nutzen wollen.“

Die Software lasse sich schließlich auch von großen Firmen einsetzen, zum Beispiel bei der Überwachung von Gewächshäusern, zur Integration in Drohnen, Robotern oder Landmaschinen. „Sie würden so rechtzeitig informiert, falls ihre Pflanzen Mangelerscheinungen haben“, erläutert Strey.

Potenzielle Kunden wären nicht nur die Betreiber riesiger Gewächshäuser, die überall in Europa und in den USA dafür sorgen, dass uns das ganze Jahr lang Tomaten und anderes frisches Gemüse zur Verfügung stehen. In den USA, hat das Team bei einer Vorstellungsrunde vor Investoren in Silicon Valley gelernt, gibt es mehr und mehr Privatanwender, die sich automatisierte Gewächshäuser für ihre Gärten leisten.

Im Frühjahr 2017 hat das Unternehmen mit Privatpersonen und Business Angels eine erste Finanzierungsrunde in Höhe von einer Million Euro abgeschlossen. „Das Kapital brauchen wir für die Weiterentwicklung der App und die Integration von Wetterinformationen. Zudem werden wir es für Personalkosten und Marketing ausgeben. Ende des Jahres wollen wir dann eine neue Finanzierungsrunde abschließen. Für diese Runde wünschen wir uns Risikokapitalunternehmen und ein paar Schlüsselpersonen, am besten in wichtigen Ländern wie Indien.“

Wie es danach weitergeht, weiß Simone Strey heute noch gar nicht so genau. Alles scheint möglich. Ist der Datenschatz groß genug, könnte die Firma zum Beispiel für eine Übernahme durch eine der großen Agrartechnikfirmen interessant werden, die sich intensiv mit dem Thema Künstliche Intelligenz befassen. Oder für einen Börsengang. Der wäre der Unternehmerin derzeit am liebsten. Sie weiß aber auch, dass die Zeit dafür noch nicht reif ist. „Zunächst einmal wollen wir die weltweit größte Datenbank zum Thema Pflanzenkrankheiten aufbauen.“ ®

Autor: Dr. Ludger Wess

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