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Künstliche Intelligenz

Selbstfahrende Maschinen in der Landwirtschaft: Autonom durch die Grauzone


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

In gewissem Sinne ist autonomes Fahren in der Landwirtschaft ein alter Hut: Schon seit einem Vierteljahrhundert halten Traktoren dank GPS und RTK (Real-Time Kinematic Positioning, ein Verfahren mit Referenzstationen auf der Erde, das eine Genauigkeit bis 2 cm erreicht) automatisch die vorher festgelegten Fahrgassen. Der Fahrer kann sich auf seine anderen Aufgaben konzentrieren, zum Beispiel auf die Überwachung des Umfelds und des angehängten Arbeitsgeräts.

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Nun steht die Landwirtschaft vor dem nächsten Schritt: Zahlreiche Hersteller haben schon länger an autonomen Fahrzeugen gearbeitet, die in der Regel ohne Fahrer auskommen. Die Bandbreite reicht von Feldrobotern wie dem Fendt Xaver GT über autonome Fahrzeuge bis zu Upgrade-Kits, die ältere Traktoren in autonome Traktoren verwandeln. Viele dieser Produkte befinden sich noch im Prototypen-Status, manche sind aber schon auf dem Markt.

Angetrieben wird die Nachfrage nach solchen Systemen vom Fachkräftemangel: Weltweit hätten Landwirte zunehmend Probleme, qualifizierte Fahrer zu finden, das hört man auf der Agrarmesse Agritechnica in Hannover an vielen Ständen.

Ein Rundgang über die Messe zeigt aber auch: Autonomes Fahren auf dem Acker mag weniger komplex sein als im Straßenverkehr, einfach ist es jedoch nicht. Es gibt auch hier noch zahlreiche Herausforderungen zu bewältigen. Dabei geht es nicht nur um technische, sondern auch um rechtliche Fragen.

Der US-Hersteller John Deere zum Beispiel zeigt auf der Agritechnica in Hannover ein Upgrade-Kit für Traktoren, das in den USA bereits von Landwirten im Mais- und Sojaanbau erprobt wird. „Auch unsere deutschen Kunden fragen danach“, sagt Michael Müller, Marketing Manager für die Großtraktoren von John Deere, im Gespräch mit c’t. Einen Termin für einen Marktstart in Deutschland könne man allerdings nicht nennen, denn hierzulande sei die Rechtslage noch nicht klar genug.

Als Beispiel nennt Müller das Thema Haftung: Die Politik müsse noch festlegen, wer unter welchen Umständen haftet, falls es zu einem Unfall mit einem autonomen Traktor kommt. Zu einem ähnlichen Fazit kam die niedersächsische Landesregierung bereits vor zwei Jahren: „Fragen zur Sicherheit und zur Haftung beim Einsatz autonomer Landmaschinen befinden sich noch in Klärung“, heißt es in einer Antwort auf eine parlamentarische Anfrage. Und der IT-Rechtler Klaus Gennen schreibt in einer Analyse zum Einsatz von KI-Systemen in der Landwirtschaft, das deutsche Haftungsrecht sei „den technischen Besonderheiten insbesondere von autonomen KI-Systemen bisher nicht ausreichend gewachsen.“ Während es im Straßenverkehrsgesetz in Deutschland schon Regelungen für „Kraftfahrzeuge mit hoch- oder vollautomatisierter Fahrfunktion“ gibt, fehlen solche für Landmaschinen, die auf dem Feld arbeiten. Sie fallen in den Geltungsbereich der EU-Landmaschinenrichtlinie.

Aber auch das Thema Datenschutz sei eine Herausforderung, sagt Michael Müller von John Deere auf der Agritechnica. Denn John Deere überträgt Live-Bilder der Kameras seiner autonomen Traktoren in ein Sicherheitszentrum in den USA. Dort prüfen menschliche Experten die Bilder, falls die Traktor-KI im Umfeld des Fahrzeugs etwas entdeckt hat, das wie ein Mensch aussieht. Der Traktor hält dann sofort an und darf erst weiterfahren, wenn zwei Mitarbeiter unabhängig voneinander grünes Licht geben. Die Übertragung der Live-Bilder mit potenziell personenbezogenen Daten sei in den USA datenschutzrechtlich einfacher umsetzbar als in Europa und selbst innerhalb Europas gebe es Unterschiede, sagt Müller.

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Als Beispiel für die technischen Herausforderungen, die in der Landwirtschaft auftreten, nennt Müller: Staub. Denn bei der Arbeit auf dem Feld können davon große Mengen aufgewirbelt werden, die den insgesamt 16 Kameras des Upgrade-Kits und damit der KI die Sicht erschweren. Radartechnik würde helfen, sei für den wirtschaftlichen Einsatz jedoch noch zu teuer, sagt Müller. Den Preis des Upgrade-Kits verrät John Deere nicht. Aus Branchenkreisen ist zu erfahren, dass bei manchen Herstellern auch Abo-Modelle statt einmaliger Anschaffungskosten im Gespräch seien.

Zu den bisherigen Aufgaben des Fahrers und damit den künftigen Aufgaben der KI gehört aber nicht nur die Überwachung des Umfelds. Auch die Arbeitsgeräte wie Grubber, Hacken oder Sämaschinen müssen konstant kontrolliert werden. Ist ein Zinken abgeflogen? Wird ein Ast mitgeschleift und zerstört wertvolle Pflanzen? Ist ein Röhrchen verstopft, sodass die Maschine nicht sät?

Wenn man bedenkt, wie viele Maschinen in der Landwirtschaft zusammenspielen und wie stark diese an verschiedene Fruchtarten angepasst sind, wird klar: Es gibt noch viel zu entwickeln. Ziel von John Deere sei es, bis 2030 ein vollautomatisches Produktionssystem für Soja zu entwickeln, unter anderem mit autonomen Grubbern, Feldspritzen, Mähdreschern und Überladewagen, sagt Müller.

An solchen Herausforderungen arbeiten nicht nur Konzerne wie John Deere oder Claas, sondern auch zahlreiche Start-ups und Mittelständler. Auf der Agritechnica zeigt zum Beispiel die Digital Workbench GmbH aus der Nähe von Ingolstadt ihre autonomen „Multiträgerplattformen“. Diese fahren GPS-RTK-gesteuert, für die Sicherheit sorgen unter anderem Bumper und Geofencing. In Prototypen teste man zudem Radar und Lidar-Sensoren, berichtet Vertriebsleiter Bernhard Limbrunner im Gespräch mit c’t.



Digital Workbench baut seine autonomen „Multiträgerplattformen“ in verschiedenen Größen – hier die Variante mit 1,5 Tonnen Nutzlast.

(Bild: Christian Wölbert / heise medien)

Als Vorteil solcher Spezialsysteme gegenüber Traktoren mit Upgrade-Kit nennt Limbrunner die Präzision: An der Dreipunkthydraulik eines Schleppers hätten Arbeitsgeräte prinzipbedingt relativ viel Spiel. Mit einer starren Befestigung, wie Digital Workbench sie nutze, könne man bei der Unkrautbekämpfung mit der Hacke viel näher an der Nutzpflanze arbeiten.

Die regulatorische Lage für autonome Feldarbeit sei „eine Grauzone“, sagt auch Limbrunner. Aufhalten lassen will Digital Workbench sich davon, wie viele Konkurrenten, aber nicht. Die ersten Systeme sollen im kommenden Jahr ausgeliefert werden, erste Aufträge habe man bereits, sagt Limbrunner. Die Technik sei reif: „Wenn wir in unseren Tests 20 Stunden Zuckerrüben säen, steht zwar noch ein Operator daneben, aber der muss kein einziges Mal eingreifen.“

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Autonome Trommelberegnungsmaschine RainRover

Weniger Sorgen um rechtliche Unsicherheiten scheint es beim deutschen Hersteller Beinlich zu geben, einem Spezialisten für Beregnungsmaschinen und Düsenwagen – und auch keine Sensorik für die Erkennung von Anomalien jeder Art. Auf der Messe zeigt das Familienunternehmen seine Trommelberegnungsmaschine RainRover, die aktuell nur als Prototyp gefahren ist und jetzt an erste Testkunden geliefert werden soll. Grundlage ist erprobte Technik des Herstellers, erweitert um ein Raupenfahrwerk und die Steuerung für den autonomen Betrieb. Auf der großen Trommel befinden sich bis zu 750 Meter PE-Rohr, das an einen zentral aufgestellten Hydranten angeschlossen ist. Der Landwirt exportiert die Geokoordinaten von Feld und Fahrgassen, die er bereits mit seinem Traktor eingemessen hat und importiert sie in der Steuerung des RainRover. Der kann dann automatisch die Fahrgassen abfahren und das Rohr auf der Hinfahrt auslegen, auf der Rückfahrt wieder aufrollen. Weil die ganze Fahrt, anders als eine Beregnungsmaschine, die an einem Traktor hängt, keine Arbeitszeit kostet, kann das automatische Gerät jeden Teil des Feldes zwei Mal abfahren und so mit halber Wassermenge arbeiten – das ist laut Hersteller besser für die Pflanzen.



Der RainRover nutzt die Geodaten, die der Landwirt mit seinem Traktor bereits eingemessen, folgt den Fahrgassen und bewässert das Feld autonom. Einen Bediener vor Ort braucht er nicht.

(Bild: Jan Mahn / heise medien)

Umfangreiche Sensorik zur Umfeldüberwachung, Radar, Lidar, KI oder 360-Grad-Kameras hat Beinlich seinem RainRover nicht spendiert. Anders als ein autonomer Traktor kann die Beregnungsmaschine aber auch unter ungünstigsten Umständen nicht falsch abbiegen und kilometerweit über fremde Felder fahren – schließlich hängt sie immer am PE-Rohr.



Ai.Land zeigt auf der Agritechnica einen autonomen Roboterarm.

(Bild: Henri Wagner / heise medien)

Der Autonomietrend zeigt sich auch in den feinfühligen Bereichen der Landwirtschaft: Ein Paar humanoider Roboterarme soll in Zukunft für die deutsche Firma Ai.Land den Prozess des Gemüseanbaus autonomisieren. Mit einer VR-Brille können Menschen die Roboterarme und Hände steuern und sammeln damit Trainingsdaten für die vollständige Automatisierung. Das auf der Agrictechnica mit einem Preis ausgezeichnete Feldrobotiksystem ist allerdings noch ein Prototyp.


(cwo)



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iX-Workshop: Windows 11 im Unternehmen absichern


Der zweitägige Online-Workshop Windows 11 im Unternehmen absichern zeigt, wie Sie die Betriebssysteme Windows 11 Pro und Enterprise sicher im Unternehmensnetz betreiben. Dabei werden sowohl klassische On-Premises-Installationen von Windows 11 als auch hybride Modelle in Kombination mit Entra ID und Microsoft Endpoint Manager (Intune) berücksichtigt.

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Anhand praktischer Demonstrationen typischer Bedrohungsszenarien lernen Sie Schwachstellen und die typischen Werkzeuge von Angreifern kennen und stellen diesen konkrete Härtungs- und Schutzmaßnahmen gegenüber. Microsoft bietet hierfür sinnvolle Sicherheitsfunktionen an, die jedoch nicht automatisch aktiv sind, sondern erst konfiguriert werden müssen. In diesem Workshop lernen Sie, wie Sie die Sicherheitsmechanismen und -tools einsetzen, um Ihre Systeme abzusichern. Dieser Workshop bietet viel Raum für Fragen und Austausch.

Februar
03.02. – 04.02.2026
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr
10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 06. Jan. 2026
März
25.03. – 26.03.2026
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr
10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 25. Feb. 2026
Mai
11.05. – 12.05.2026
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr
10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 13. Apr. 2026
Juli
08.07. – 09.07.2026
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr
10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 10. Jun. 2026
September
17.09. – 18.09.2026
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr
10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 20. Aug. 2026

Referent Christian Biehler ist Experte für Informationsmanagement und IT-Sicherheit. Seine Themenschwerpunkte sind die Sicherheit von Netzwerken und Anwendungen sowohl in klassischen On-Premises-Umgebungen als auch im hybriden Windows-Umfeld.




(ilk)



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39C3: Wie sich international sicher auf klinischen Daten rechnen lässt


Mit der elektronischen Patientenakte, Medizinregistern und weiteren Quellen sollen große Mengen sensibler Gesundheitsdaten für die Forschung nutzbar gemacht werden. Dafür entsteht auf nationaler Ebene das Forschungsdatenzentrum Gesundheit beim Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM), dessen Daten perspektivisch Teil des Europäischen Gesundheitsdatenraums (EHDS) werden.

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Gleichzeitig zeigt sich immer mehr, dass klassische Schutzmechanismen wie Pseudonymisierung, Anonymisierung oder reine Aggregation nicht ausreichen: Selbst aus veröffentlichten Statistiken lassen sich unter Umständen individuelle Gesundheitsinformationen rekonstruieren.

Eine alternative Herangehensweise beschreibt eine in npj Digital Medicine veröffentlichte Studie: Unter dem Titel „Privacy-friendly evaluation of patient data with secure multiparty computation in a European pilot study“ haben Forschende erstmals Patientendaten einer klinischen Studie mithilfe von Secure Multiparty Computation (SMPC) länderübergreifend ausgewertet – ohne die Daten zwischen den beteiligten Einrichtungen auszutauschen.

Die Studie wurde am Klinikum der Ludwig-Maximilians-Universität in München (LMU München) und am Policlinico Universitario Fondazione Agostino Gemelli in Rom durchgeführt. Insgesamt flossen die Daten von 48 Krebspatientinnen und ‑patienten ein, die wegen Metastasen der Nebenniere mit gezielter, hoch dosierter Strahlung behandelt wurden. Jeweils 24 Datensätze blieben physisch in München und Rom; für die gemeinsame Analyse wurden sie verschlüsselt in eine Secure‑Multiparty‑Computing‑Umgebung eingebracht. Weder die beteiligten Kliniken noch die auswertenden Forschenden konnten die Rohdaten der jeweils anderen Seite einsehen – sichtbar wurden ausschließlich die gemeinsam berechneten Ergebnisse.

Neben den medizinischen Resultaten – hohem lokalem Tumorkontrollgrad, geringer Toxizität und einer medianen Gesamtüberlebenszeit von 19 Monaten – steht vorwiegend der methodische Nachweis im Mittelpunkt: Die Studie zeigt, dass grenzüberschreitende klinische Forschung im europäischen Rechtsrahmen möglich ist, ohne sensible Patientendaten zentral zu sammeln oder weiterzugeben. Der organisatorische und rechtliche Aufwand war hoch, die eigentlichen Berechnungen dagegen schnell und effizient.


Hendrik Ballhausen

Hendrik Ballhausen

Hendrik ist Professor an der Ludwig-Maximilians-Universität München und leitet dort das Forschungsdekanat der Medizinischen Fakultät.

(Bild: Ballhausen)

Dass das Thema nicht nur die Medizin, sondern auch die Tech‑ und Zivilgesellschaft interessiert, zeigt sich auch daran, dass Hendrik Ballhausen von der LMU München den Ansatz der Secure Multiparty Computation auf dem 39. Chaos Communication Congress (39C3) vorgestellt hat. Wir haben mit ihm über die Studie gesprochen und darüber, warum Secure Multiparty Computation eine Antwort auf aktuelle Datenschutzdebatten sein kann.

Datenschutz im Gesundheitswesen wird viel diskutiert – gerade jetzt mit Blick auf den Europäischen Gesundheitsdatenraum und den sich damit ansammelnden besonders schützenswerten Daten. Warum ist jetzt ein guter Zeitpunkt, Ihre Studie auf dem 39C3 vorzustellen?

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Der Trend geht dahin, große, zentralisierte Datenbanken aufzubauen. Das zu fordern ist sehr attraktiv für Wissenschaft, Politik und Wirtschaft. Es gibt aber auch Nachteile: große Datenbanken werden leicht zum Ziel für Angriffe, und sie verschieben das Gleichgewicht weg von denen, denen wir die Daten verdanken: Patient:innen und Wissenschaftler:innen. Wir wollen einen alternativen Ansatz zeigen: Kooperation und Forschung sind auch möglich, ohne Daten zu teilen. Das dient nicht nur dem Datenschutz, sondern ist auch ein Stück gelebter Föderalismus und macht unsere Infrastrukturen resilienter.

Wir haben erstmals eine klinische Studie über europäische Grenzen hinweg – zwischen München und Rom – gemeinsam ausgewertet, ohne dass eine Seite die Daten der anderen gesehen hat. Die Berechnungen liefen verschlüsselt über eine Secure‑Multiparty‑Computing‑Umgebung. Nach einem Pilotversuch in Deutschland in 2019 ist das nun der erste Einsatz dieser Technik im Europäischen Gesundheitsdatenraum.

Kritiker sagen oft: Datenschutz bremst Forschung aus. Stimmt das?

Das hören wir oft. Aber die Konsequenz kann nicht sein, dass der Datenschutz weg muss. Mit unserem Ansatz zeigen wir ja gerade: es geht beides. Und es gibt sogar Situationen, in denen Kooperation überhaupt erst möglich wird, wenn Schutzinteressen gewahrt bleiben.

In der Praxis war der technische Mehraufwand überschaubar. Zeit gekostet haben Verträge, Ethikvoten und Dokumentation. Die wären auch bei klassischem Datenaustausch nötig gewesen. Der technische Mehraufwand ist also geringer, als viele denken.

Es wird immer wieder gewarnt, dass selbst anonymisierte oder aggregierte Daten rekonstruierbar sein können. Wie ordnen Sie das ein?

Diese Warnungen sind primär bei sehr geringen Fallzahlen berechtigt, etwa bei seltenen Erkrankungen. SMPC geht einen anderen Weg: Die Daten werden gar nicht erst zusammengeführt. Es gibt keinen Punkt, an dem jemand einen vollständigen Datensatz sehen kann – nicht einmal die Forschenden.

Welche Rolle spielt dabei die Kontrolle durch die Datenhalter?

Eine sehr große. Bei SMPC müssen die Datenhalter – Kliniken oder perspektivisch auch Patienten – aktiv zustimmen, wenn eine neue Auswertung stattfinden soll. Es ist technisch unmöglich, die Daten „einfach weiterzuverwenden“. Wer nicht mehr mitmacht, dessen Daten sind raus. Das stärkt die Selbstbestimmung enorm. Wir wollen damit die Rolle der Akteure im System neu definieren – weg von passiven Datenlieferanten hin zu aktiven Teilnehmer:innen. Heute sind das die Universitätskliniken, die ihre Rolle verteidigen müssen. Morgen können das Bürgerinnen und Bürger sein, die im Sinne des Citizen Science selbst bestimmen werden, wem sie welche Daten zu welchem Zweck zur Verfügung stellen.

Ist das ein Modell für den EHDS oder das Forschungsdatenzentrum Gesundheit?

Zumindest ein möglicher Baustein. Aktuell setzt man dort stark auf zentrale Datenhaltung und Anonymisierung. Unser Ansatz zeigt, dass man auch dezentral forschen kann – datensparsam und DSGVO‑konform. Gerade bei seltenen Erkrankungen oder besonders sensiblen Daten könnte das sehr relevant werden. Und letztlich ist das auch im Sinne der Politik – heute entstehen die Daten in Krankenhäusern und „gehören“ staatlichen Einrichtungen. Aber wir müssen ein Angebot machen, wie man in Zukunft mit Daten umgeht, die wir sonst gar nicht zu sehen bekommen – Daten von Wearables beispielsweise. Die bekommen wir nur, wenn wir auf Augenhöhe agieren und Vertrauen schaffen.

Warum hat sich das noch nicht durchgesetzt?

Das Verfahren gilt unter Fachleuten als besonders sicher und mächtig – mathematische Sicherheits- und Vollständigkeitsbeweise gibt es schon seit den 1980ern. Aber auch als besonders komplex und schwierig in der Praxis umzusetzen. Zugänglichkeit für Nichtexperten ist definitiv ein Thema, das wir im Projekt adressiert haben. Davon abgesehen gibt es inzwischen sehr gute praxistaugliche Software-Lösungen.

Alles, was es braucht, ist ein Use Case, bei dem die Vorteile überwiegen – wie hier in der klinischen Forschung mit sensiblen Patientendaten. Wir haben bewusst auf eine etablierte Industrielösung gesetzt und dafür eine Middleware entwickelt, damit auch medizinische Forschende ohne Kryptografie‑Expertise damit arbeiten können.

Wie geht es jetzt weiter?

Wir haben gezeigt, dass es technisch und organisatorisch funktioniert. Gern bringen wir diese Expertise ein. Ob und wie das weitergeht, hängt vor allem vom politischen Willen ab. Moderner Datenschutz, made in Germany und medizinische Forschung sind kein Widerspruch.


(mack)



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c’t-Workshop: Struktur statt Tool-Chaos in Microsoft 365


Viele Unternehmen arbeiten mit Microsoft 365, schöpfen das Potenzial aber nur teilweise aus. Dateien liegen verstreut, Aufgaben laufen doppelt, wichtige Informationen verschwinden in privaten Chats. Das kostet Zeit und erzeugt Frust. Klare Strukturen und abgestimmte Abläufe schaffen Abhilfe.

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Im c’t-Workshop „Microsoft 365 im Griff: Teams & Tools produktiv im Team einsetzen“ entwickeln die Teilnehmer praxisnahe Konzepte für eine konsistente, teamorientierte Nutzung der Plattform. Der Fokus liegt weniger auf technischen Details als auf der Zusammenarbeit im Alltag.

Referentin Sigrid Hess – Trainerin, Fachautorin und Beraterin für digitale Zusammenarbeit – kombiniert kurze Inputs mit praktischen Übungen. Die Teilnehmer arbeiten gemeinsam in einem Teams-Team und erproben, wie sich tragfähige Strukturen aufbauen lassen.

Am Vormittag geht es darum, welche Werkzeuge sich für welche Aufgaben eignen, wie sich Rollen und Zuständigkeiten abbilden lassen und welche Standards die Organisation entlasten. Außerdem steht die Umsetzung im Mittelpunkt: Worauf kommt es an, um Kanäle sinnvoll zu definieren, Dateiablagen übersichtlich zu strukturieren und Berechtigungen zielführend zu regeln?

Am Nachmittag lernen die Teilnehmer, typische Apps wie Planner, Loop, OneNote und Lists gezielt im Projektkontext einzusetzen. Ein Praxisbeispiel zeigt, wie strukturierte Zusammenarbeit konkret gelingt. Anschließend reflektieren die Teilnehmer, wie sich das Vorgehen auf das eigene Team übertragen lässt. Checklisten, Best Practices und typische Fehlerquellen erleichtern den Transfer in den Arbeitsalltag.

Der Workshop richtet sich an Teamleitungen, Projektverantwortliche und Multiplikatoren, die Microsoft 365 strategisch und methodisch im Team nutzen möchten. Technisches Spezialwissen ist nicht erforderlich. Ziel ist es, die Möglichkeiten von Microsoft 365 über Chats und Videokonferenzen hinaus kennenzulernen und geeignete Strukturen für die Zusammenarbeit zu entwickeln.

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Die Veranstaltung findet am 12. März 2026 online statt. Wer sich frühzeitig anmeldet, erhält zehn Prozent Frühbucherrabatt und zahlt 629,00 Euro. Weitere Informationen sowie Details zur Anmeldung finden Sie auf der Seite zum Workshop von heise academy.


(abr)



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