KI trifft auf Boden: Können Algorithmen unser Land retten?

Angesichts des sich beschleunigenden Klimawandels und der zunehmenden Bodendegradation hat sich die Bodengesundheit zu einem der dringlichsten, aber vernachlässigten Umweltprobleme entwickelt. Laut einem Artikel im European Journal of Soil Science aus dem Jahr 2025 erweist sich künstliche Intelligenz als transformative Kraft in diesem Bereich.

Von maschinellen Lernmodellen, die mithilfe von Satellitenbildern Bodennährstoffe kartieren, bis hin zu KI-Algorithmen zur Vorhersage des Erosionsrisikos – digitale Werkzeuge helfen Wissenschaftlern und Landwirten, Bodenökosysteme besser zu verstehen und zu bewirtschaften. Dennoch bestehen weiterhin Herausforderungen: Datenlücken, Modellverzerrungen und fehlende Feldvalidierung schränken die praktische Anwendung dieser Technologien ein, insbesondere im globalen Süden.

Wir bei PROSDOMA glauben, dass die Zukunft der Ernährungssicherheit und der ökologischen Widerstandsfähigkeit in gesunden, lebendigen Böden liegt. Um diese zu schützen, muss KI inklusiv, transparent und lokal verankert sein.

✅ Was kann getan werden?

1️⃣ Investieren Sie in Open-Source-Bodendaten

Unterstützen Sie die Erstellung und den Austausch von Bodendatensätzen über Länder und Regionen hinweg.

2️⃣ Förderung der kollaborativen KI-Forschung

Die Kluft zwischen Wissenschaftlern, lokalen Landwirten und Technologieentwicklern überbrücken, um gemeinsam Lösungen zu entwickeln.

3️⃣ Experten für die Verbindung von Boden und KI ausbilden

Unterstützen Sie interdisziplinäre Ausbildungsprogramme, die Datenwissenschaftler mit Bodenökologen und Agronomen verbinden.

4️⃣ Gleichberechtigten Zugang gewährleisten

Die Finanzierung digitaler Infrastruktur und des Kapazitätsaufbaus in einkommensschwachen Ländern soll eine KI-Kluft bei landwirtschaftlichen Innovationen verhindern.

Gesunde Böden sind die Grundlage für Klimaresilienz, Ernährungssicherheit und nachhaltige Lebensgrundlagen. Sorgen wir dafür, dass KI im Einklang mit Natur und Mensch funktioniert.

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von ED

Quelle:

Wadoux, AMJC et al. (2025). Künstliche Intelligenz in der Bodenkunde. European Journal of Soil Science, 76(3). https://doi.org/10.1111/ejss.13442