Den digitalen Zaun durchbrechen: Eine intelligentere Grundlage für den landwirtschaftlichen Betrieb

Teil 1 - Wie offene Standards und Vertrauen die Agrartechnologie neu gestalten

Es liegt ein Summen in der Luft, ein Brummen von Servern, das sich mit dem Geruch von Regen auf trockener Erde vermischt. Das Gespräch, das überall stattfindet, von den Vorstandsetagen der Investoren bis zur örtlichen Kneipe, dreht sich um das „landwirtschaftliche Betriebssystem“ – das Ag OS. Es ist eine glänzende Vision, oft von Risikokapitalgebern gezeichnet, von einer KI-gesteuerten, nahtlos integrierten technologischen Revolution, die die Landwirtschaft endlich „lösen“ wird.

Die Investitionsthesen sind scharf, die Pitch-Decks sind poliert und die versprochene Effizienz ist verlockend.

Aber ich glaube, sie stellen die falsche Frage. Die entscheidende Frage ist nicht, wer dieses Betriebssystem bauen wird. Sondern wie es gebaut wird und, was noch wichtiger ist, zu wessen Nutzen?

Denn die Antwort auf diese Frage wird darüber entscheiden, ob die nächste Generation von Landwirten echte Verwalter ihres Landes sind oder Pächter in einem System, in dem ein Algorithmus entscheidet, wann gepflanzt, was gespritzt und wer die Ernte kaufen darf.

Werden wir unsere Autonomie gegen Bequemlichkeit eintauschen und den Gutsherrn gegen einen digitalen Aufseher ersetzen, der uns den Zugang zu unseren eigenen Daten vermietet? Werden wir uns an eine einzige Marke von Sensoren, einen einzigen zugelassenen Marktplatz gebunden wiederfinden, unser Schicksal entschieden durch einen undurchschaubaren Algorithmus in einem weit entfernten Rechenzentrum? Ist die Zukunft der Landwirtschaft nur ein weiteres Abonnement?

Oder können wir, die Gemeinschaft der Anbauer, Hersteller und Entwickler, etwas anderes aufbauen? Etwas Regeneratives, nicht nur im Boden, den wir pflegen, sondern im Code selbst, der unsere Arbeit formt.

Ich glaube, das können wir. Tatsächlich haben wir bereits damit begonnen.

Eine Architektur des Vertrauens, kein digitales Silo

Von der ersten Zeile Code an wurde GrowGood als transparente und souveräne Plattform konzipiert. Wir haben nicht mit einem zu verkaufenden Produkt begonnen; wir haben mit einer Reihe von Prinzipien und einem unerschütterlichen Glauben an die Macht offener Standards begonnen.

Unser Fundament ruht auf zwei weltweit anerkannten Open-Source-Säulen: Valueflows und der W3C SOSA-Ontologie.

Dies ist nicht nur eine Sammlung technischer Akronyme; es ist eine politische Entscheidung. Es ist unsere rote Linie im Sand.

Die Verwendung von Valueflows bedeutet, dass jede bedeutende Handlung auf dem Bauernhof – jede Pflanzung, jede Ernte, jede Lieferung – als transparentes, prüfbares wirtschaftliches Ereignis erfasst wird. Stellen Sie es sich als eine Reihe unveränderlicher digitaler Händedrücke vor, die genau belegen, wann Sie diese Tomaten geerntet haben, welche Betriebsmittel sie erhalten haben und unter welchen Bodenbedingungen sie gewachsen sind. Es ist eine gemeinsame Sprache für wirtschaftliche Ehrlichkeit, die uns die Möglichkeit gibt, kollaborative Netzwerke aufzubauen, die auf echten, überprüfbaren Daten basieren. Noch wichtiger ist, dass Ihre Daten, da es sich um einen offenen Standard handelt, mit dem System jedes anderen sprechen können – Ihrem Bio-Zertifizierer, Ihrem lokalen Lebensmittel-Hub, Ihrem CO2-Zertifizierer –, ohne in der Datenbank eines einzelnen Anbieters gefangen zu sein.

SOSA wiederum bietet eine Standardsprache für das, was unsere Sensoren uns mitteilen. Es stellt sicher, dass ein Bodenfeuchtigkeitsmesswert von einem Wochenendprojekt, das Sie in Ihrem Schuppen gebaut haben, genauso gültig und verständlich ist wie einer von einer erstklassigen kommerziellen Sonde.

Indem wir unser gesamtes System auf diesen Standards aufbauen und es JSON-LD-nativ machen, stellen wir sicher, dass Ihre Daten immer Ihre eigenen sind. Sie sind portabel, sie sind aussagekräftig und sie können niemals in einem proprietären Silo weggeschlossen werden. So sieht eine Architektur des Vertrauens in der Praxis aus.

Ein Ökosystem offener Hardware, kein Gefängnis aus Plastik

Das dominante AgTech-Modell – dasjenige, das gerade in Investitions-Decks angepriesen wird – ist ein bekanntes: ein abgeschlossenes Stück Plastik verkaufen, es an ein mehrjähriges Datenabonnement binden und die Schlüssel behalten. Es ist Ihr Gerät, aber es sind ihre Daten. Wenn das Unternehmen umschwenkt oder pleitegeht, wird Ihre teure Hardware zu einem High-Tech-Briefbeschwerer. Es ist eine Form des digitalen Feudalismus, und sie hat in einem widerstandsfähigen Lebensmittelsystem keinen Platz.

Wir sehen eine andere Zukunft, eine, in der GrowGood als Software-Rückgrat für ein blühendes, vielfältiges Ökosystem von Open Hardware dient. Unser derzeitiges, einfaches Webhook-System ist ein Anfang, aber wir gehen tiefer. Wir bauen erstklassige Unterstützung für MQTT auf, die leichtgewichtige, zuverlässige Sprache der Wahl für unzählige IoT-Geräte, was es Herstellern und Manufakturen trivial macht, ihre Hardware mit einer leistungsstarken Open-Source-Plattform zu verbinden.

Stellen Sie sich ein offizielles „GrowGood Reference Kit“ vor – kein Produkt, das wir verkaufen, sondern ein vollständig dokumentiertes Open-Source-Design für eine solarbetriebene Sensorstation, die Sie selbst bauen oder von einem lokalen Hersteller bauen lassen können. Sie besitzen das Gerät. Sie besitzen die Daten. Sie haben das Recht, es zu reparieren und zu modifizieren. So sieht wahre technologische Souveränität in der Praxis aus.

KI für Einsicht, nicht für Anweisung

Die von Risikokapitalgebern unterstützte Vision für KI in der Landwirtschaft ist oft ein von oben nach unten gerichtetes, undurchsichtiges System, das vorschreibende Befehle liefert. Es ist ein „Experte“ in einer Box, dem man gehorchen soll, eine Blackbox, deren Innenleben ein streng gehütetes Geheimnis ist.

Unsere Vision ist eine „Glass Box“-KI – ein System, bei dem Sie genau sehen können, wie es zu seinen Schlussfolgerungen kommt, seine Annahmen hinterfragen und seine Vorschläge überstimmen können, wenn Ihr Wissen vor Ort Ihnen etwas anderes sagt.

Die reichen, standardisierten Daten von Valueflows und SOSA sind der perfekte Treibstoff für Modelle des maschinellen Lernens, die leistungsstarke, umsetzbare Erkenntnisse liefern können. Aber diese Werkzeuge sollten ihre Arbeit zeigen. Wir bauen keine KI, die nur sagt: „10 mm Wasser ausbringen.“ Wir bauen eine KI, die erklärt, warum: „Weil Ihre Bodenfeuchtigkeit täglich um 8 % gesunken ist, in der 5-Tage-Vorhersage kein Regen angesagt ist und diese spezielle Kultur sich in einer kritischen Blütephase befindet, in der Wasserstress die Erträge um bis zu 20 % reduzieren kann.“

Das ist KI für Einsicht, nicht für Anweisung. Es ist ein Werkzeug für bessere Entscheidungen, eines, das den Anbauer als letzte Instanz respektiert.

Diese Vision ist ehrgeizig. Sie beschreibt, was wir bauen können: eine transparente, souveräne und intelligente Plattform für eine regenerative Zukunft. Aber sie lässt uns mit der wichtigsten Frage von allen zurück: wie treiben wir diese Vision an, ohne in genau die Fallen zu tappen – die Mentalität des Wachstums um jeden Preis, die auf einen Ausstieg abzielenden Investoren, der eventuelle Verkauf an einen multinationalen Konzern –, die wir zu vermeiden versuchen?

Das werden wir in Teil 2 behandeln.