Künstliche Intelligenz in der Schweineindustrie: eine unaufhaltsame Gegenwart

Obwohl künstliche Intelligenz (KI) und ihr Einsatz in der Schweinebranche schon seit einigen Jahren ein immer wiederkehrendes Thema sind, haben wir im vergangenen Jahr mit dem Aufkommen von ChatGPT zweifellos alle die große Macht dieser Technologie entdeckt und beginnen zu verstehen, in welchem Ausmaß sie uns beeinflussen kann, sowohl auf organisatorischer als auch auf persönlicher Ebene. In den nächsten fünf Jahren wird die KI die Prozesse vieler Unternehmen (zum Besseren) verändern, sie wird den Wert vieler Arten von Arbeitsplätzen untergraben und sie wird auch viele neue Arten von Arbeitsplätzen schaffen. Um diese Technologien anpassen und optimal nutzen zu können, müssen wir ihre Funktionsweise, ihre Grenzen und ihre Anwendungsmöglichkeiten verstehen, was wir im folgenden Artikel versuchen zu erläutern.

Maschinelles Lernen oder die Bedeutung der Datenqualität

Wenn wir von KI sprechen, meinen wir die Fähigkeit von Computern, Dinge zu tun, die Menschen besonders gut können, wie z. B. Sprechen, Lesen, Bildverarbeitung, logisches Denken, Planen oder Wahrnehmen. Zu diesem Zweck werden unter dem Dach der KI Wissensgebiete wie Mathematik, Informatik, Robotik, Neurowissenschaften usw. zusammengefasst. Es ist jedoch sehr wichtig zu verstehen, dass die ganze Revolution, die wir im Zusammenhang mit der KI erleben, mit einem ganz bestimmten Bereich der KI zu tun hat, dem maschinellen Lernen. Das ist die Fähigkeit, aus der Realität Modelle zu generieren, die aus vergangenen Daten lernen, um die Zukunft vorherzusagen. Alle großen Fortschritte, die wir in den letzten Jahren im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) erlebt haben, ob ChatGPT, Computer Vision oder prädiktive Modellierung, werden von demselben Rückenwind angetrieben: maschinelles Lernen.

Wenn uns eine Antwort von ChatGPT überrascht, sehen wir ein maschinelles Lernmodell bei der Arbeit, insbesondere Deep Learning, das zu den vielen Familien des maschinellen Lernens gehört. Es basiert auf neuronalen Netzen, genauer gesagt auf dem Typ Transformer, heute besser bekannt als generative KI.

ChatGPT ist möglich, weil ein Algorithmus, definiert als eine Liste von Anweisungen zur Lösung einer Berechnung oder eines abstrakten Problems, mit einer riesigen Datenbank von Milliarden von Texten aus dem Internet trainiert wurde. Wie wir sehen können, gehen Big Data (massive Datenverarbeitung) und maschinelles Lernen Hand in Hand und treiben diese Revolution in der Welt der künstlichen Intelligenz voran.

Ich erkläre das, weil Organisationen oft gerne über künstliche Intelligenz sprechen, aber weniger gerne über Daten oder Konzepte wie Digitalisierung, Cloud, Big Data oder das IoT (Internet der Dinge).

Eine gute Datenkultur in der Organisation ist eine Voraussetzung für den Einsatz von künstlicher Intelligenz.

Die vier Säulen, die es uns ermöglichen werden, diese neue Generation von KI-Algorithmen zu füttern und das Beste aus ihnen herauszuholen, sind:

• Digitalisierung: Der Einsatz von IT-Tools zur Verwaltung unserer Prozesse wird dazu führen, dass wir die Verfahren so umgestalten, dass sie eine digitale Spur hinterlassen.
• Die Cloud (Anmietung von Rechenressourcen in der Cloud, anstatt sie physisch zu kaufen) wird uns eine größere Flexibilität beim Einsatz neuer Kommunikations-, Speicher- und Rechenressourcen ermöglichen.
• Big Data (massive Datenverarbeitung) wird es uns ermöglichen, diese Daten so zu verarbeiten, dass sie den KI-Algorithmen zur Verfügung stehen.
• Das Internet der Dinge (IoT), d. h. der Einsatz von Geräten, die Daten messen und senden, wird es uns ermöglichen, die verschiedensten Sensoren in unseren landwirtschaftlichen Betrieben einzusetzen, um wichtige Daten wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Gewicht der Tiere, Auftreten von Krankheiten usw. zu erfassen.

Wie sollte eine gute Strategie für die Implementierung von KI in der Schweinebranche aussehen?

• Datengenerierung: Umgestaltung der Betriebsprozesse (Digitalisierung) und Hinzufügung neuer Sensoren (IoT), die es ermöglichen, auf neue Daten zuzugreifen, um das Beste aus der KI herauszuholen. Abb. 1 zeigt ein Beispiel für den Einsatz von AI in Mastbetrieben.
• Datenkonsolidierung: Sachgemäße Konsolidierung der Daten in einem zentralen Datenspeicher, ggf. unter Nutzung von Technologien wie Cloud oder Big Data.
• Datenverwertung: Auswahl eines Business-Intelligence-Systems als Grundlage für die Schaffung einer Datenkultur innerhalb des Unternehmens und Befähigung der fortgeschrittensten Nutzer als Speerspitze der Datenanalyse innerhalb des Unternehmens. Generierung nützlicher Warnmeldungen, um die Betriebsbereiche des Unternehmens auf allen Ebenen (technisch, operativ, finanziell usw.) korrekt zu verwalten.
• Künstliche Intelligenz: Anwendung von KI zur Lösung konkreter Geschäftsfragen. Dabei sollte mit eng gefassten, sehr konkreten Anwendungsfällen und wenig anspruchsvollen Fragen, die jedoch hinsichtlich der benötigten Daten und der zu erreichenden Ziele klar definiert sind, begonnen werden. Danach wird der Rahmen schrittweise auf bereichsübergreifende Anwendungsfälle erweitert, bis alle Variablen, die unsere Wertschöpfungskette beeinflussen, unter Kontrolle sind.

Künstliche Intelligenz ist auf dem Weg, die Art und Weise, wie wir alle Aspekte der Produktion verwalten und optimieren, grundlegend umzugestalten und sich in die treibende Kraft für eine intelligentere, nachhaltigere und produktivere Viehwirtschaft zu verwandeln. Die Einführung der künstlichen Intelligenz in der Schweinebranche erfordert zwar erhebliche Investitionen in Zeit, Ressourcen und Ausbildung, doch der potenzielle Nutzen ist enorm. Es sind nicht nur Effizienz- und Produktivitätssteigerungen zu erwarten, sondern auch Fortschritte beim Tierschutz und bei der Umweltverträglichkeit. Darüber hinaus bietet die Schaffung neuer, auf Datenmanagement und -analyse spezialisierter Arbeitsplätze die Möglichkeit, die Branche mit einer neuen Generation von Talenten wiederzubeleben.

Mit Blick auf die Zukunft ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Branche nicht nur die KI annimmt, sondern auch eine Kultur der Innovation und des kontinuierlichen Lernens fördert. KI ist nicht das Ende, sondern ein Werkzeug, das zusammen mit menschlicher Weisheit und Facherfahrung die Schweinebranche in eine prosperierende und widerstandsfähige Zukunft führen kann.