Gewächshausroboter versteht Zurufe – und soll Pflanzen künftig selbst pflegen

Im Gewächshaus der Zukunft arbeitet der Mensch mit Robotern – KI soll sie aufs Wort hören lassen

Ein Gewächshausroboter soll menschliche Anweisungen verstehen, daraus lernen und Pflanzen künftig gezielt und selbstständig pflegen.

Für eine erfahrene Gärtnerin ist es eine Sache von Sekunden: ein Blick auf die Pflanze, eine Handbewegung – und ein krankes oder störendes Blatt ist entfernt. Für einen Roboter ist derselbe Handgriff erstaunlich schwer. Er muss Sprache verstehen, das richtige Blatt erkennen, seine Position im Raum bestimmen und es so greifen, dass die Pflanze keinen Schaden nimmt. Ein neuer Gewächshausroboter soll derartige Fähigkeiten nun erlernen.

Daran arbeitet ein Team um Prof. Dr. Maren Bennewitz von der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn gemeinsam mit Wissenschaftlern aus Taiwan. Im Projekt AgriLoop soll die Maschine Anweisungen wie „Untersuche diese Pflanze genauer“ oder „Entferne dieses Blatt“ mit dem verbinden, was ihre Kameras und Sensoren erfassen. Aus Sprache und räumlichen Informationen soll sie anschließend die passende Handlung ableiten.

Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt fördert den Bonner Projektteil mit 463.000 Euro. Bis zum selbstständigen Einsatz zwischen Paprika, Tomaten oder anderen Kulturpflanzen ist es allerdings noch ein Stück. Zunächst soll ein Demonstrator beweisen, dass Sprachverständnis, räumliches Sehen und Robotersteuerung zuverlässig zusammenspielen.

Kameras bauen ein räumliches Bild der Pflanzen

Damit der Roboter zwischen Blättern, Stängeln und Früchten sicher arbeiten kann, braucht er ein möglichst genaues Bild seiner Umgebung. Kameras und Sensoren erfassen deshalb die Pflanzen aus mehreren Perspektiven und liefern Daten über Form, Lage und Abstand einzelner Pflanzenteile.

AgriLoop verbindet diese räumlichen Informationen mit Sprachmodellen, Bild-Sprach-Modellen und der Robotersteuerung. Bislang arbeiten solche Systeme häufig noch getrennt voneinander. Künftig sollen sie gemeinsam entscheiden, welches Objekt gemeint ist und welche Bewegung dazu passt.

© Barbara Frommann/ Universität Bonn Prof. Dr. Maren Bennewitz von der Universität Bonn arbeitet an einem Gewächshausroboter, der menschliche Anweisungen verstehen und daraus lernen soll. © Barbara Frommann/ Universität Bonn

Erfahrungswissen lässt sich nicht einfach programmieren

Doch selbst ein sehr genaues Kamerabild beantwortet noch nicht jede Frage. Pflanzen wachsen unterschiedlich, Blätter überdecken sich und nicht jede Auffälligkeit verlangt dieselbe Reaktion. Viele Entscheidungen beruhen deshalb auf Erfahrung.

Landwirtschaftliche Fachkräfte bleiben Teil des Systems. Sie können Hinweise geben, Entscheidungen korrigieren und das Verhalten des Roboters bewerten. Dieses „Human-in-the-Loop“-Prinzip soll helfen, praktisches Wissen nach und nach für die Maschine nutzbar zu machen. „Ziel ist also nicht, menschliches Fachwissen zu ersetzen, sondern es für robotische Systeme nutzbar zu machen“, so Bennewitz.

Auch die Rechenarbeit soll möglichst direkt im Gewächshaus stattfinden. Besonders effiziente KI-Modelle sollen auf den Roboterplattformen selbst laufen. So müsste die Maschine nicht jede Aufnahme und jede Anweisung erst an große externe Rechenzentren schicken, bevor sie reagieren kann.

Gewächshausroboter könnten Fachkräfte bei Routinearbeit entlasten

Langfristig könnten solche Systeme vor allem zeitaufwendige und wiederkehrende Arbeiten übernehmen. Dazu gehören regelmäßige Kontrollen großer Pflanzenbestände oder gezielte Pflegemaßnahmen. Besonders interessant wäre das für Betriebe, in denen Fachkräfte fehlen.

Präzisere Eingriffe könnten außerdem helfen, Ressourcen gezielter einzusetzen. Noch entwickelt AgriLoop allerdings die technischen Grundlagen. Ein Demonstrator soll zunächst zeigen, ob die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter unter realen Gewächshausbedingungen zuverlässig funktioniert.

Kurz zusammengefasst:

Ein neuer Gewächshausroboter soll gesprochene oder geschriebene Anweisungen verstehen, Pflanzen räumlich erkennen und daraus passende Bewegungen ableiten.
Fachkräfte können seine Entscheidungen korrigieren; dieses Feedback soll dem System helfen, menschliches Erfahrungswissen für spätere Aufgaben zu nutzen.
AgriLoop befindet sich noch in der Forschung: Zunächst soll ein Demonstrator zeigen, ob Sprache, 3D-Erfassung und Robotersteuerung zuverlässig zusammenspielen.

Übrigens: Während Gewächshausroboter lernen sollen, Pflanzen gezielt zu pflegen, arbeiten Forscher auch an winzigen Antrieben nach dem Vorbild des Schmetterlingsrüssels. Mikrorollen bewegen dabei mehr als das 30-Fache ihres Eigengewichts und könnten künftig Mini-Roboter antreiben. Mehr dazu in unserem Artikel.