Auch Nutzpflanzen sollten intelligent mit KI angebaut werden: Austausch von Informationen zur Entwicklung eines landwirtschaftlichen Prognosesystems

Die All-in-One-KI-Landwirtschaftsplattform Farm Life für Landwirtinnen und Landwirte in Südkorea wurde auf Hugging Face veröffentlicht (https://huggingface.co/spaces/VIDraft/farmlife).

Farm Life löst die drei zentralen Aufgaben vor Ort in der Landwirtschaft auf einer einzigen Plattform. Anbauentscheidungen, die Bestimmung des richtigen Auslieferungszeitpunkts und die frühzeitige Reaktion auf Pflanzenkrankheiten und Schädlinge — diese drei Bereiche wurden jeweils als eigenständige KI-Engines umgesetzt und in einer Oberfläche zusammengeführt.

Die erste Funktion ist die Beratung durch einen KI-Anbauexperten. Ein GPT-basierter, auf die Landwirtschaft spezialisierter Chatbot beantwortet in natürlicher Sprache sofort Fragen zu anbauspezifischen Methoden je Kultur, Vermarktungsstrategien und Lagerungsmanagement. Von der Auswahl der Kultur wie in „Dieses Jahr sollte ich Bananen anbauen“ bis hin zum Management nach der Ernte bietet er passgenaue Leitfäden für Produkt, Region und Zeitpunkt aus einer Hand.

Die zweite Funktion ist eine Engine zur Vorhersage von Großhandelspreisen. Auf 40 Jahre Großhandelspreis-Big-Data, die seit 1996 aufgebaut wurden, werden 14 Zeitreihenmodelle wie SARIMAX, Holt-Winters und Prophet parallel angewendet. Temperatur- und Niederschlagsdaten der koreanischen Wetterbehörde sowie der USD/KRW-Wechselkurs werden als exogene Variablen eingespeist, um selbst stark volatile Produkte zu kalibrieren; Backtests mit realen Daten aus dem Jahr 2025 wurden abgeschlossen. „Steigen Karotten nächsten Monat wirklich um 90 %?“ — Da die Genauigkeit und Einstufung je Modell gemeinsam angezeigt werden, lässt sich die Grundlage der Prognose direkt überprüfen.

Die dritte Funktion ist die sofortige Diagnose von Pflanzenkrankheiten und Schädlingen. Wird ein einziges Foto einer Kulturpflanze hochgeladen, werden Krankheiten und Schädlinge auf Basis der nationalen Standarddatenbank NCPMS sofort erkannt; anschließend gibt das System Schritt für Schritt Hinweise zu zugelassenen Pflanzenschutzmitteln, umweltfreundlichen Bekämpfungsmethoden und Maßnahmen zur Eindämmung der Ausbreitung. „Meine Chili-Pflanzen sollen gesund bleiben~“ — Unmittelbar nach der Aufnahme lassen sich Diagnoseergebnis und Reaktionsleitfaden abrufen.
Der Technologie-Stack basiert auf einer mit Streamlit entwickelten Webanwendung, die auf Hugging Face Spaces läuft und in einer Python-3.13-Umgebung statsmodels, scikit-learn, die KAMIS API und die API der koreanischen Wetterbehörde integriert. Die Prognoseergebnisse dienen als Referenzmaterial; die Modelle werden kontinuierlich weiter verbessert.