Mit KI und Geodaten die weltweite Nahrungsmittelversorgung sichern
Getreide, Kaffee, Schokolade und selbst Wein sind nur einige der Lebensmittel und Getränke, die durch die Auswirkungen des Klimawandels, des Bevölkerungswachstums und des Wassermangels massiv beeinträchtigt werden können – wenn die Zerstörung nicht sogar schon begonnen hat. Eine aktuelle Studie zeigt, dass die Ernteerträge der zehn weltweit größten Getreidesorten bereits zurückgehen, was vor allem Länder mit Nahrungsmitteldefiziten unverhältnismäßig stark betrifft.
Und die Situation wird sich voraussichtlich noch weiter verschlechtern. Forscher erwarten, dass die Weltbevölkerung bis zum Jahr 2050 um 3 Milliarden wächst. Um diese drei Milliarden Menschen zu ernähren, müsste die landwirtschaftliche Produktion um 50 % zunehmen, so Dr. Ranga Raju Vatsavai, Associate Professor für Informatik an der North Carolina State University und Associate Director am Center for Geospatial Analytics. Und für den Anbau dieses Getreides wird Frischwasser benötigt – wovon 70 % aktuell bereits der Landwirtschaft zukommen.
„Wir können das alles nur mithilfe von intelligenteren Verfahren stemmen“, erklärt Vatsavai, der bereits auf mehr als 25 Jahre Erfahrung im Management großer raumzeitlicher Datenmengen und in maschinellem Lernen zurückblicken kann.
VORGESTELLTE LÖSUNGEN
Lenovo Analytics und KI
Edge Computing
End-to-End Services
Gemeinsam mit Lenovo setzt Vatsavai künstliche Intelligenz (KI) und Deep-Learning-Algorithmen ein, um den weltweiten Getreideanbau zu überwachen und so „den Bedarf zukünftiger Generationen optimieren zu können“. Obwohl zum jetzigen Zeitpunkt das Nahrungsmittelangebot die Nachfrage übersteigt, wird sich dies voraussichtlich im Laufe der nächsten Jahrzehnte ändern, denn die Weltbevölkerung wird parallel zu den Auswirkungen des Klimawandels wachsen.
Vatsavai und sein Team hoffen, die Schwere der zu erwartenden weltweiten Nahrungsmittelknappheit mithilfe von innovativer georäumlicher Bildanalysetechnologie abschwächen zu können. Diese soll ihnen dabei helfen, den Zustand des Getreidelandes zu erfassen, zu überwachen und letztlich auch vorauszusagen. Dank hochaufgelöster Satellitenaufnahmen können im Analyseprozess Getreidesorten identifiziert und ihr Zustand mit bisher unerreichter Präzision und in beispiellosem Ausmaß überwacht werden. Das System soll irgendwann auch in der Lage sein, zukünftige Auswirkungen des Klimawandels zu modellieren, die sich aus Dürre, Frost und der Wassernutzung für den Getreideanbau ergeben. Sensoren, die dafür direkt in die Getreidefelder eingelassen werden, können dann Faktoren wie Bodenfeuchtigkeit und Wetterbedingungen kontrollieren.
Vatsavai und sein Team hoffen, die Schwere der zu erwartenden weltweiten Nahrungsmittelknappheit mithilfe von innovativer georäumlicher Bildanalysetechnologie abschwächen zu können.
Die Forschungsgruppe verfügt über eine enorme Menge an raumzeitlichen Datensätzen, darunter extrem hochaufgelöste Satellitenaufnahmen und Informationen über den Klimawandel und das Wetter. „Wenn man keine effizienten Algorithmen für KI und maschinelles Lernen und auch keinen Zugang zu einer modernen, leistungsfähigen Rechnerinfrastruktur hat, kann man einfach keine umsetzbaren und zeitnahen Informationen gewinnen“, erklärt Vatsavai.
Die Erzeugung dieser fortgeschrittenen Getreidemodelle übersteigt die Verarbeitungskapazität der Universität. Die Zusammenarbeit mit Lenovo war für Vatsavais Forschungsgruppe also von entscheidender Bedeutung.
Lenovo möchte seinen Kunden dabei helfen, ihren KI-Prozess zu beschleunigen. Aus diesem Grund wurden drei neue KI-Innovationszentren eröffnet, u. a. in Morrisville, North Carolina, wo auch Vatsavai tätig ist. Im KI-Innovationszentrum von Lenovo haben Vatsavai und sein Team Zugang zu modernsten Ressourcen wie Lenovo High-Performance Computing-Cluster oder leistungsstarke Softwaretools wie die LiCO KI-Plattform. Wichtig ist auch, dass das Team während des gesamten Projekts auf die Beratung und Unterstützung durch Datenwissenschaftler und -architekten zurückgreifen kann.
Lenovo möchte seinen Kunden dabei helfen, ihren KI-Prozess zu beschleunigen. Aus diesem Grund wurden drei neue KI-Innovationszentren eröffnet.
Aktuell nutzt Vatsavai eine Lenovo ThinkStation – eine der leistungsstärksten Workstations – als Deskside-KI-Sandbox. So kann er noch in seinem Büro im Handumdrehen Modelle entwickeln, bevor diese dann im KI-Innovationszentrum von Lenovo mithilfe von High-Performance Computing (HPC) skaliert werden.
Ziel der zweiten Forschungsphase ist es, die Genauigkeit und Widerstandsfähigkeit von KI-Prognosen zu optimieren. Es kommen Datenquellen aus dem Internet der Dinge und Edge Computing zum Einsatz. Die Lenovo-Lösung hierfür ist die kleinere ThinkStation Tiny.
„Durch die Platzierung dieses Edge-Computing-Geräts in der Nähe der Feldsensoren kann ich Berechnungen in Echtzeit anstellen“, erklärt Vatsavai, „das ist das eigentliche Ziel: Rechengeräte in der Nähe der Datenaufnahme zu platzieren und KI vor Ort anzuwenden, um verwertbare Kenntnisse in Echtzeit zu gewinnen. Genau daran arbeiten wir.“
In einem Land wie den USA werden Nahrungsmittel, Energie und Wasser von verschiedenen Behörden auf nationaler, bundesstaatlicher und lokaler Ebene verwaltet. „Das führt dazu, dass diese drei wichtigen Systeme überhaupt nicht miteinander zusammenhängen“, schließt Vatsavai. Mit seiner Forschung zu georäumlicher KI und maschinellem Lernen und dem Einsatz von umfassenden Datenmengen aus allen drei Sektoren möchte er diese Einschränkungen beheben und zeigen, wie wichtig die Verbindung der drei Ebenen ist. Denn nur wenn dies ganzheitlich betrachtet wird, so der Wissenschaftler, können wir den Weg für ein neues Leben, das der Klimawandel und das Bevölkerungswachstum bereits eingeläutet haben, ebnen.
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