Künstliche Intelligenz und Ernährung

Am Exponat „Precision Farming“ trainieren Schülerinnen und Schüler die Künstliche Intelligenz einer Drohne so, dass sie Pflanzen und Nicht-Pflanzen unterscheiden kann. Dafür weisen sie Gegenständen bestimmte Klassen zu – zum Beispiel Weizenpflanze oder Nicht-Weizenpflanze. Anschließend arrangieren die Schülerinnen und Schüler die Gegenstände um und das System klassifiziert sie anschließend auf Basis des Trainings.

Lernziele der Station

Für die Klassenstufe 8:

Die Schülerinnen und Schüler erfahren, wie der Einsatz Künstlicher Intelligenz und die Nutzung alternativer Nahrungsquellen dabei helfen können, die wachsende Weltbevölkerung in Zukunft zu ernähren. Sie erfahren mehr über die Vorteile der sogenannten „Präzisionslandwirtschaft“, den Einsatz von Sensoren und die Bedeutung von Daten. Zudem erfahren sie, wie Künstliche Intelligenz funktioniert.

Für die Klassenstufe 11:

Die Klasse bekommt einen Einblick in „Precision Farming“ und die Nutzung von LiDAR-Sensoren zur Unterstützung von Landwirten. Sie erfahren, welche Vorteile Precision Farming hat und welche Rolle Daten dabei spielen. Darüber hinaus erfahren sie, wie Künstliche Intelligenz und „Deep Learning“ von Maschinen funktionieren und setzen sich mit der Frage auseinander, ob mit Hilfe von Precision Farming die Ernährung der Weltbevölkerung sichergestellt werden kann.

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