Brasilianische Technologie beschleunigt die Qualitätsklassifizierung von Sojabohnen.

Brasilien zählt zu den weltweit größten Sojabohnenproduzenten und -exporteuren. Sojabohnen tragen etwa 5 bis 7 % zum brasilianischen BIP bei und generieren jährlich rund 360 Milliarden Reais. Die Klassifizierung der Getreidequalität ist ein entscheidender Schritt in den Geschäftsbeziehungen zwischen Erzeugern, Lagerhäusern, Handelsunternehmen, Verarbeitern und Exporteuren. Das Projekt „Grain Analytic System“ (GRAS) ist eine wegweisende Technologie zur automatischen Klassifizierung von Sojabohnenfehlern mithilfe von Photonik, Computer Vision und künstlicher Intelligenz (KI). Ziel ist es, die Beurteilung der Sojabohnenqualität zu beschleunigen, objektiver und standardisierter zu gestalten und die Analysezeit von 90 auf vier Minuten zu reduzieren.

Gras ist das Ergebnis einer Partnerschaft zwischen dem brasilianischen Industrieforschungs- und Innovationsunternehmen Embrapii und dem Startup Brasil Agritest – dem ersten Unternehmen, das einen Vertrag mit der Embrapii Itech-Agro-Einheit unterzeichnet hat. Die Bedienung der Maschine ist denkbar einfach: Eine Sojabohnenprobe wird in das Gerät gegeben, das die Körner mithilfe spezieller Beleuchtung, Kameras und KI einzeln analysiert. Anschließend identifiziert und klassifiziert das System verschiedene Merkmale und Defekte der Körner, ohne dass diese geschnitten werden müssen.

Obwohl Sojabohnen von großer Bedeutung sind, basiert ihre Qualitätsbestimmung weltweit immer noch auf der Sichtprüfung durch die wenigen vorhandenen Klassifizierungsexperten – und zwar in einem vollständig manuellen Verfahren. „Es geht darum, eine überwiegend manuelle Prüfung in eine automatisierte, schnelle Analyse auf Basis objektiver Kriterien umzuwandeln“, fasst die Forscherin Débora Milori, Koordinatorin der Embrapii Itech-Agro-Einheit, zusammen.

Laut Thomas Martins Ceglia, Partner, Mitgründer und Leiter der Geschäftsentwicklung bei Brasil Agritest, war Embrapii maßgeblich an der technologischen Weiterentwicklung des Projekts beteiligt und brachte das Unternehmen näher an die Forschungsumgebung heran. „Die Partnerschaft ermöglichte die Weiterentwicklung der Lösung und die Entwicklung der technologischen Komponenten, die notwendig sind, um das Konzept in marktfähige Geräte umzusetzen. Darüber hinaus ermöglicht das Projekt die Verbesserung und Parametrierung der Geräte, die Anpassung ihrer Systeme und Modelle und trägt so zu höherer Präzision, Standardisierung und Zuverlässigkeit der Ergebnisse bei“, betont Ceglia.

Gras' wichtigste Innovation ist die Integration von Photonik, Bildgebungssystemen, Computer Vision und künstlicher Intelligenz in eine automatisierte Lösung zur Bewertung der Getreidequalität. „Die Technologie verkürzt nicht nur die Analysezeit erheblich, sondern trägt auch dazu bei, die der visuellen Beurteilung inhärente Subjektivität zu verringern und die Standardisierung, Wiederholbarkeit und Rückverfolgbarkeit der Ergebnisse zu verbessern“, betont Débora.

Skalierbare Lösung

Im Jahr 2023 erhielt das Startup Unterstützung von VLI – einem Logistikdienstleister, der Terminals, Bahnanlagen und Häfen betreibt –, um die Fertigstellung der Anlagen zu beschleunigen. Gras befindet sich heute in der finalen Entwicklungs- und Validierungsphase im operativen Betrieb. Die Anlagen wurden bereits unter realen Bedingungen getestet und werden auf Basis der Ergebnisse aus Tests mit Industriepartnern kontinuierlich verbessert. „Aktuell sucht das Unternehmen nach Investitionen, um die letzten Feinabstimmungen vorzunehmen und die Anlagen für die Serienproduktion vorzubereiten“, so Ceglia.

Für die Branche bietet die Technologie die Chance zur Digitalisierung und Automatisierung eines Prozesses, der noch immer stark von manuellen Verfahren abhängt. Für die Gesellschaft und die Produktionskette kann die Lösung zu mehr Transparenz, Zuverlässigkeit und Rückverfolgbarkeit bei der Getreidequalitätsprüfung beitragen und so die Wettbewerbsfähigkeit und digitale Transformation der brasilianischen Agrarwirtschaft stärken.