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Fendt Xaver GT: Autonomer Roboter für Unkrautbekämpfung ohne Fahrer


Der Landmaschinenhersteller Fendt hat auf der Landtechnikmesse Agritechnica in Hannover den vollautonomen Feldroboter Xaver GT für die mechanische Unkrautbekämpfung vorgestellt. Das sogenannte „Keinmannsystem“ arbeitet nach Herstellerangaben komplett ohne menschliche Bedienperson und soll Landwirten helfen, den Pestizideinsatz zu reduzieren. Fendt, Teil des Konzerns AGCO mit Sitz in Marktoberdorf, knüpft damit bewusst an die eigene Geschichte an: 1957 revolutionierte das Unternehmen die Landwirtschaft mit dem Einmannsystem des Fendt Geräteträgers.

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Der autonome Xaver GT verfügt über einen dieselelektrischen Antrieb und nutzt Sensortechnik sowie KI-gestützte Bildverarbeitung für die Navigation. Der Dieselmotor treibt dabei einen 25-KW-Generator (48 Volt) an, der elektrische Energie erzeugt. Diese Energie wird in Pufferbatterien zwischengespeichert und anschließend zum elektrischen Antrieb der Räder genutzt. Ein Batteriesystem (9 kWh) liefert für kurzzeitige Lastspitzen zusätzliche Boostleistung.

Das System kann verschiedene vorhandene Anbaugeräte für Hacken, Striegeln und andere mechanische Bodenbearbeitungsverfahren aufnehmen. Ähnlich wie das historische Einmannsystem bietet der Roboter mehrere Anbauräume: Front, Heck, Aufsattel- und Zwischenachsbereich ermöglichen die Kombination mehrerer Arbeitsgänge in einer Überfahrt.

Die mechanische Unkrautbekämpfung erlebt laut Fendt derzeit eine Renaissance. Resistenzen von Beikräutern gegen Herbizide und der gesellschaftliche Druck zur Pestizidreduktion treiben diese Entwicklung voran. Besonders in Reihenkulturen wie Mais, Rüben oder Soja sei präzises Hacken nahe an der Kulturpflanze entscheidend. Autonome Systeme könnten hier länger und gleichmäßiger arbeiten.

Für die exakte Reihenführung setzt der Xaver GT auf kamerabasierte Pflanzenreihenerkennung. Die KI des sogenannten „RowPilot“ soll zwischen Kulturpflanzen und Beikräutern unterscheiden können und die Hackgeräte entsprechend steuern. Das System arbeitet nach Angaben des Herstellers auch bei schwierigen Lichtverhältnissen zuverlässig. Die langsameren Geschwindigkeiten bei der mechanischen Bodenbearbeitung – typischerweise 6 bis 12 km/h statt 15 bis 20 km/h beim Spritzen – machen autonome Lösungen wirtschaftlich interessant, da keine Arbeitszeit eines Fahrers gebunden wird.

Das Konzept des Geräteträgers ermöglicht den Einsatz verschiedener Anbaugeräte für mechanische Unkrautbekämpfung. Fingerhacken, Rollhacken, Striegel und kameragesteuerte Einzelpflanzenhacken können kombiniert werden. Fendt arbeitet nach eigenen Angaben mit Anbaugeräte-Herstellern zusammen, um die Kompatibilität sicherzustellen. Die vier Anbauräume erlauben laut Fendt etwa die Kombination von Hacken in der Front mit Striegeln im Heck für einen zweistufigen Arbeitsprozess.

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Besonders für ökologisch wirtschaftende Betriebe könnte der Xaver GT interessant sein, da mechanische Unkrautbekämpfung dort die einzige Option darstellt. Aber auch konventionelle Betriebe setzen zunehmend auf Kombinationsstrategien aus reduziertem Herbizideinsatz und mechanischen Verfahren, um Resistenzbildung zu verzögern. Robotik und KI in der Landwirtschaft entwickeln sich zu Schlüsseltechnologien für nachhaltigere Produktionsmethoden.

Fendt gibt an, umfangreiche Sicherheitsfunktionen integriert zu haben, konkrete Details zu Sensorredundanz oder Notabschaltungen nannte das Unternehmen bei der Vorstellung jedoch nicht. Auch zur Markteinführung, Preisgestaltung oder konkreten Verfügbarkeit fehlen bisher Herstellerangaben. Die Weltpremiere des Xaver GT zeigt aber die strategische Ausrichtung des Herstellers auf autonome Technologien. Angesichts des zunehmenden Fachkräftemangels in der Landwirtschaft und steigender Anforderungen an Dokumentation und Präzision dürfte die Nachfrage nach solchen Systemen wachsen – sofern Wirtschaftlichkeit und Zuverlässigkeit im Praxiseinsatz überzeugen.

Fendt reiht sich mit dem Xaver GT in eine wachsende Gruppe von Herstellern autonomer Landmaschinen ein. John Deere hatte bereits autonome Systeme für Traktoren und Baumaschinen vorgestellt und setzt dabei ebenfalls auf Stereokameras und Lidar-Sensoren. CNH präsentierte bereits Mitte 2023 den T4 Electric Power, einen autonomen Elektro-Traktor, der allerdings primär für konventionelle Feldarbeiten konzipiert ist.


(vza)



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FritzOS 8.21: Fritz verteilt Hotfix-Update


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This article is also available in
English.

It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.

Die Kabel-Fritzboxen 6591, 6660 und 6690 sowie zuletzt die DSL-Fritzbox 7530 haben ein Update auf FritzOS 8.21 erhalten. Je nach Router behebt die Version verschiedene kleinere Fehler in der Firmware.

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Im Falle der Fritzbox 7530 schreibt der Hersteller lediglich einen Punkt in die Übersicht:

  • Behoben: Interoperabilität bei einigen ADSL-Anschlüssen mit IPv6 war problematisch

Demnach konnten beim Zusammenspiel aus älterem ADSL-Internetanschluss und IPv6-Adresse Probleme auftreten.

Im Falle der Fritzbox 6660 nennt Fritz drei Fehlerbehebungen. Demnach fehlten in der Übersicht zu den WireGuard-Verbindungen IPv6-Adressen, die Darstellung des Datenverbrauchs in der Kindersicherung war fehlerhaft und der Fernzugriff ließ sich nur aktivieren, wenn die Fritzbox mit dem Internet verbunden war.

Die Fritzbox 6690 hat das große Update Fritzbox 8.20 übersprungen und sofort die Version 8.21 enthalten. Dementsprechend sollten die Probleme der Schwestermodelle gar nicht erst aufgetreten sein.

Zahlreiche weitere Fritzboxen nutzen noch ältere FritzOS-Versionen wie 8.02 und 8.03 sowie teilweise 7er-Versionen.

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Updates lassen sich wie gewohnt über die FritzOS-Weboberfläche anstoßen. Standardmäßig lässt sie sich über die IP 192.168.178.1 aufrufen. Alternativ stellt Fritz die Images über einen Download-Server bereit.


(mma)



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„AI-Powered Price Optimization“: US-Zustelldienst Instacart manipuliert Preise


Wer online Lebensmittel bestellt, zahlt womöglich drauf, auch wenn er die Ware dann selbst im Geschäft abholt. Das zeigt ein unabhängiger Test des Liefer- und Abholdienstes für Lebensmittel, Instacart, in den USA. Testkäufer legten zum selben Zeitpunkt dieselbe Ware in ihre Einkaufswägen – zur späteren Selbstabholung im selben Geschäft, um den Faktor etwaig unterschiedlicher Lieferkosten auszuschließen. Dennoch veranschlagte Instacart unterschiedliche Preise.

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Die Unterschiede sind hoch, wie der gemeinsam von Consumer Reports, Groundwork Collaborative und More Perfect Union durchgeführte Test des Kaufs alltäglicher Lebensmittel zeigt: Bei drei Vierteln der Produkte schwankte der eCommerce-Preis. Dabei lag der höchste Preis im Schnitt 13 Prozent über dem niedrigsten, die Schwankungsbreite reichte jedoch bis zu 23 Prozent, etwa bei einer bestimmten Packung Cornflakes.

Ziel ist offenbar, zu erraten, wie viel ein Kunde zu bezahlen bereit ist, und ihm möglichst viel abzuverlangen. Für dasselbe Produkt zur selben Zeit im selben Laden fand der Test bis zu sieben unterschiedliche Preise bei Instacart.

Für den gesamten Warenkorb stiegen die Preise um bis zu sieben Prozent, für manche Testkäufer im Vergleich zu anderen Testkäufern, die den gleichen Warenkorb zur Selbstabholung in derselben Filialen zusammenstellten. Getestet wurden im September Verbrauchermärkte in Seattle, Washington, D.C., Saint Paul und North Canton, zwei Filialen Safeways und drei Targets. Bei einem Safeway-Laden in Seattle waren 92 Prozent aller Testkäufer von höheren Gesamtpreisen betroffen.

Bei Target in North Canton waren es 37 Prozent, bei einer anderen Target-Filiale in Saint Paul hingegen drei Viertel. 193 Einzeltests konnten ausgewertet werden. Ein kleinerer Nachfolgetest im November mit Instacart Abholbestellungen bei den Ketten Albertsons, Costco, Kroger und Sprouts Farmers Market zeigte ähnliche Preisexperimente.

„Instacart ist immer transparent hinsichtlich Preisfestsetzung”, sagte das Unternehmen, angesprochen auf die Machenschaften, und schob die Schuld auf die Läden: „Handelspartner setzen und bestimmten ihre Preise auf Instacart, und wir arbeiten eng mit ihnen zusammen, um Online- und Ladenpreise wo immer möglich abzustimmen.”

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Nur eine der Handelsketten war zu einer Stellungnahme bereit: Target bestritt, eine Geschäftsbeziehung mit Instacart zu unterhalten, Warenpreise direkt an Instacart weiterzugeben, „oder zu bestimmten, welche Preise auf Instacart aufscheinen.” Daraufhin musste Instacart zugeben, Targets öffentliche Warenpreise herunterzuladen und zusätzliche Beträge aufzuschlagen, um „Betriebs- und Technikkosten” zu decken.

So weit, das gegenüber Verbrauchern offenzulegen, geht Instacarts Transparenz dann doch nicht. Gegenüber Markenkonzernen und Handelskette redet Instacart hingegen Tacheles: Ihnen bietet Instacart auf einer eigenen Webpage „KI-getriebene Preisoptimisierung” an. Der Eversight genannte Dienst beschere durch KI-getriebene Experimente ein bis drei Prozent mehr Umsatz und zwei bis fünf Prozent höhere Marge.

Dabei würden Preise innerhalb festgelegter Bandbreiten variiert. „KI wird angewandt, um die Experimente in großem Maßstab durchzuführen”. Instacart hat die Eversight-Plattform im September 2022 zugekauft. Für Verbraucher bedeutet dies, dass sie Preise nicht mehr einfach vergleichen können und womöglich unbewusst höhere Preise zahlen.

Zu den Tricks gehört auch die Manipulation der berüchtigten Statt-Preise. Die Testkäufer mussten feststellen, dass ihnen angebliche Rabatte in unterschiedlicher Höhe weisgemacht wurden. Obwohl sie zum selben Zeitpunkt dieselbe Ware zur Selbstabholung aus demselben Laden in den Online-Warenkorb Instacarts legten, und dabei der aufgerufene Preis ident war, wurden ihnen verschiedene Statt-Preise angezeigt, also unterschiedliche hohe Rabatte vorgegaukelt. Auch das macht Instacart gegenüber betroffenen Verbrauchern nicht transparent.

„Wenn Preise nicht mehr transparent sind, können Käufer beim Einkauf nicht mehr vergleichen”, kritisiert der Testbericht. „Diese zunehmend undurchsichtigen Methoden schlagen nicht nur ein Loch in die Geldbörsen der Familien. Faire und ehrliche Märkte sind das Fundament einer gesunden Wirtschaft – und Firmen wie Instacart gefährden dieses Vertrauen.”

„Endkunden ist nicht bewusst, dass sie Teil eines Experiments sind”, hieß es auf der Eversight-Webpage. Diesen Satz hat Instacart kürzlich entfernt.


(ds)



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Machine-Learning-Dienste der Hyperscaler – ein Überblick


Wer nach Machine-Learning-Diensten sucht, landet schnell bei den Angeboten der US-amerikanischen Hyperscaler. Mit AWS SageMaker, Googles Vertex AI und Azure Machine Learning bieten alle drei Plattformen eine Vielzahl an Diensten und wollen so End-to-End-ML-Workflows abbilden, Dienste automatisieren oder auf der Plattform managen und alle gängigen Frameworks in ihr Cloud-Ökosystem einbinden. Dabei haben die Produktpaletten im Laufe der Jahre ein unübersichtliches Ausmaß angenommen.

AWS könnte den perfekten Werkzeugkasten bieten, der sich genau an die spezifischen Bedürfnisse seiner Nutzer anpasst. Leider kommt die Amazon-Tochter den Nutzern in der Konfiguration in keiner Weise entgegen und lässt sie relativ allein mit dem enormen Angebot. Die diversen Tutorials, die Einsteiger unterstützen sollen, sind über verschiedene Plattformen verteilt, sodass zusätzlich zum zeitintensiven Einrichten der Workflows eine längere Recherche der korrekten Hilfen für das jeweilige Problem eingeplant werden muss. Weitere Hürden sind das für Anfänger eher verwirrende UI und die überwältigende Serverkonfiguration, die erfahrene User voraussetzt.

  • Die großen Cloud-Anbieter AWS, Google und Microsoft bieten umfangreiche, aber teils unübersichtliche ML- und KI-Dienste für unterschiedliche Zielgruppen an, von Einsteigern bis Enterprise.
  • AWS punktet mit der größten und flexibelsten Servicepalette, erfordert jedoch tiefere Einarbeitung und ein komplexes Kostenmanagement.
  • Googles Plattform Vertex AI ist mit didaktisch aufbereiteten und interaktiven Tutorials die einsteigerfreundlichste Wahl. Kleine, datengetriebene Gelegenheitsprojekte lassen sich hier am besten designen.
  • Azure legt den Fokus auf schnelle, geschäftsorientierte Nutzung und Integration in bestehende Microsoft-Stacks, wobei fortgeschrittene Features oft spezielles Fachwissen verlangen.

Geübte Nutzer finden ein konsistentes Interface vor, das sich in allen Bereichen personalisieren lässt und auch tiefere Einstellungen transparent aufbereitet.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Machine-Learning-Dienste der Hyperscaler – ein Überblick“.
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