KI in der Landwirtschaft: Zehn Tonnen Kartoffeln pro Stunde, und niemand steht mehr am Verlesetisch

Ein TUM-Spin-off sortiert Kartoffeln per Kamera, in Helmstedt jätet ein Laser Zwiebelreihen, in Uffenheim greift ein Roboterarm in Müllschlacke. Drei Beispiele, wie KI körperlich harte Arbeit übernimmt.

VON MARTIN JENDRISCHIK · 5 Min. Lesezeit LESEN

„Kartoffeln sortieren ist Knochenarbeit. Man steht stundenlang am Verlesetisch, prüft jede einzelne Kartoffel und ist umgeben von Lärm und Staub", sagt Benedikt Keßler. Er ist auf einem Kartoffelhof aufgewachsen und hat während seines Maschinenbaustudiums an der TU München eine Maschine entwickelt, die diese Arbeit übernimmt. Sein Cleantech-Startup Karevo verkauft sie seit Herbst 2025.

Karevo ist kein Einzelfall. Wo KI in der Landwirtschaft und im Recycling ankommt, trifft sie zuerst die Arbeitsschritte, die Rücken, Atemwege und Konzentration über Stunden beanspruchen: das Verlesen von Knollen, das gebückte Jäten in der Reihe, das Handsortieren von Verbrennungsasche. Drei Projekte aus Bayern und Niedersachsen zeigen, wie weit das inzwischen reicht.

Kartoffelsortierung: 95 Prozent Trefferquote, auch bei ungewaschenen Knollen

Die Karevo-Maschine fotografiert jede Kartoffel, ein eigens trainiertes KI-Modell entscheidet über Aussortieren oder Weiterlaufen. Trainiert wurde es mit über 100.000 Bildern. Es erkennt Fremdkörper und sieben Defekttypen, darunter Fäule, Risse und Drahtwurmbefall, mit einer Genauigkeit von 95 Prozent. Bis zu zehn Tonnen laufen pro Stunde durch. Anders gerechnet: Jede zwanzigste Knolle wird noch falsch beurteilt, ein Wert, der für den Verlesetisch mit müden Augen nach acht Stunden allerdings kaum besser ausfallen dürfte.

Der technische Kern liegt beim Umgang mit Erde. „Andere Erkennungsverfahren stoßen bei ungewaschenen Kartoffeln häufig an ihre Grenzen, weil diese je nach Region, Bodentyp oder Lagerbedingungen sehr unterschiedlich aussehen", erklärt Keßler in einer Mitteilung der TU München. Das KI-Modell lässt sich deshalb auf die Kartoffeln des jeweiligen Betriebs nachjustieren.

Gebaut ist die Anlage für Betriebe, die sich die großen Sortierlinien der Industrie nicht leisten können. Die seien für Kleinbetriebe „häufig zu teuer, zu groß oder zu kompliziert in der Wartung", so Keßler. Karevo setzt auf ein kleineres, modulares Gerät, das sich in bestehende Anlagen einbauen lässt. Mit den Mitgründern Johannes von Wittke und Felix Beck entstand das Unternehmen 2024 im Incubator der UnternehmerTUM, die ersten Prototypen im dortigen Makerspace.

Helmstedt: Acht Laser erkennen und verbrennen Unkraut in der Zwiebelreihe

Im ökologischen Gemüsebau sind synthetische Herbizide tabu. Unkraut wird deshalb gehackt oder von Hand gejätet, gebückt, Reihe für Reihe. Im niedersächsischen Helmstedt testet das PraxisLabor Digitaler Ackerbau eine Alternative: den LaserWeeder des US-Herstellers Carbon Robotics.

Ein Kamerasystem erkennt per Deep Learning in Echtzeit, welche Pflanze Unkraut ist und welche Zwiebel. Acht Laser mit je 150 Watt brennen anschließend die Wachstumspunkte der erkannten Beikräuter weg. Getragen wird das Praxislabor vom Netzwerk Ackerbau Niedersachsen, der Landwirtschaftskammer Niedersachsen und dem Laser Zentrum Hannover. Ziel sei eine signifikante Reduktion der Handarbeit, teilt die Landwirtschaftskammer mit.

Erste Praxiserfahrungen aus dem Zwiebelanbau liegen vor, flächendeckend im Einsatz ist die Technik noch nicht.

Müllverbrennung: Ein Roboterarm holt Aluminium und Kupfer aus der Schlacke

Nach der Verbrennung von Hausmüll bleibt Rostasche zurück, ein Gemisch aus Asche, Glas, Keramik und Metallen. Um Aluminium, Kupfer und Edelstahl herauszuholen, wird ein Teil dieser Rückstände bislang von Hand sortiert. Nach Angaben von Hersteller und Betreiber ist das eine belastende Tätigkeit: Der Umgang mit Verbrennungsschlacke ist staubintensiv, und je nach Herkunft des Mülls können die Rückstände gesundheitsschädliche Stoffe enthalten.

Beim bayerischen Recyclingmaschinenbauer IMRO in Uffenheim soll der Heavy Picker von ZenRobotics diesen Schritt übernehmen, ein Sortierarm des finnischen Herstellers, der inzwischen zum US-Konzern Terex gehört. Sensor- und KI-gestützt greift er Metallteile bis 40 Kilogramm aus dem Materialstrom, bis zu 2.300 Griffe pro Stunde. Laut Ankündigung der beiden Unternehmen sollte die Anlage Ende 2025 den Betrieb aufnehmen; eine unabhängige Bestätigung des aktuellen Betriebsstatus lag zum Zeitpunkt der Recherche nicht vor.

In allen drei Fällen bleibt der Betrieb bestehen, der Hof, die Gärtnerei, die Recyclinganlage. Was wegfällt, ist ein einzelner Arbeitsschritt, den bislang Menschen mit ihrem Körper bezahlt haben. Wie sich das auf Beschäftigung auswirkt, entscheidet sich betriebsweise, und belastbare Zahlen dazu liefert bislang keines der drei Projekte.

KI in der Landwirtschaft als wichtige Zukunftslösung? Keßler formuliert den Maßstab für seine Maschine jedenfalls nicht in Tonnen pro Stunde. „Ich habe die Maschine entwickelt, die mir auf dem Kartoffelhof meiner Eltern die Knochenarbeit abgenommen hätte."

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