KI bei der Qualitätskontrolle von Getreide
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Moderation
Und zwar am Handy, Leute. Jeder von uns hat ein Handy. Da können wir jetzt sehen, ob der Astron ist, ob der Akteur ist, ob der Abionte ist, welcher Weizen das ist. Das ist eine Revolution, glaube ich. Das ist ja so-- Gut, die Sache ist noch nicht ganz ausgereift. Er hat das bei uns im Getreideausschuss vorgestellt, was wir alles machen können. Für uns Müller ist es wichtig, dass wir wissen, welche Getreideart, welchen Weizen wir mahlen. Wir kennen die Sorten, wir kennen die Eigenschaften und wir mischen das auf der Mühle zusammen. Deswegen brauchen wir die Information, ob das auch passt. Bitte.
Martin Chambert-Loir
Danke schön. Sie können mich hören?
Moderation
Ja.
Martin Chambert-Loir
Perfekt. Hallo, ich bin Martin Chambert-Loir aus Frankreich. Für die Fragen danach müssen Sie vielleicht langsam sprechen, weil ich nicht alles verstehe. Aber ich werde heute präsentieren, was wir machen
Martin Chambert-Loir
in Frankreich und in Deutschland mit KI für Weizen und Gerste. Ich glaube, dass Sie besonders an Weizen interessiert sind, aber ich werde alles sagen. Wir werden damit anfangen, was unsere Kunden sehen, was das Ergebnis dieser Technologie ist und wie wir in Deutschland vertreten sind und was--
Martin Chambert-Loir
Wie funktioniert das für einen neuen Kunden? Es funktioniert mit KI und mit Machine Learning und es gibt immer eine kleine Kalibrierungsphase für unsere Kunden. Ich werde das erklären und dann über die Genauigkeit und die Vorteile der Technologie sprechen.
Martin Chambert-Loir
So, es ist sehr einfach. Unsere Kunden benutzen nur ein Telefon, Android oder iPhone. Und das Telefon haben sie
Martin Chambert-Loir
meistens im Rezeptionsbüro. Wenn eine Getreideprobe kommt, haben sie das Telefon und eine Probe. Sie benutzen die Probe für andere Messungen und machen auch ein Foto davon.
Martin Chambert-Loir
Sie warten dreißig Sekunden oder zwanzig Sekunden – heute ist es schneller – und haben dann ein Ergebnis, zum Beispiel für die Sorte. Wir haben verschiedene Produkte. Das ist ein Ergebnis für die Sorte. Ich glaube, dass das für Müller interessant sein kann, aber wir machen verschiedene Sachen. Die Sortenbestimmung machen wir für Weizen und Gerste, und wir sind insbesondere bei Gerste sehr gut vertreten. Ich werde ein bisschen darüber sprechen. Wir bestimmen auch Protein, Feuchtigkeit und Hektoliter für Weizen und Gerste, und das immer nur mit einem Foto. Ich habe eine Probe, mache ein Foto, warte zwischen zwanzig und dreißig Sekunden und habe dann mein Ergebnis. Wir machen auch andere Sachen, und Kunden kombinieren die Analysen: Bei Weizen und Gerste können sie die Qualität, also Protein, Feuchtigkeit und Hektoliter, sowie die Sorte bestimmen. Wir haben auch andere Produkte, zum Beispiel Bruchkorn und Mutterkorn. Bei Bruchkorn geben wir einen guten Prozentanteil an. Bei Mutterkorn sagen wir nur Ja oder Nein, weil das bisher ist, was wir geschafft haben. Aber es funktioniert auch sehr gut. Ich glaube, dass Ja oder Nein für eine Mühle nicht so interessant ist, weil es dort Profis gibt, die das wissen. Aber wir haben Kunden, die Erfasser sind. Die haben viele Saisonarbeiter, und manchmal ist es gut, weil [unverständlich]. Auf jeden Fall gibt es ein Foto, das ist gut. Wir machen, was wir die visuellen Kriterien nennen. Bei Durum sind das zum Beispiel mehlige Körner, also keine Glasigkeit. Ist das noch okay, ist es laut genug?
Moderation
Ja.
Martin Chambert-Loir
Danke schön. Das ist sehr-
Martin Chambert-Loir
so, noch das Gleiche: Ich mache ein Foto und warte ein bisschen. Dreißig Sekunden sind viel schneller als eine normale Analyse der Glasigkeit. Unsere Kunden sagen, dass sie fünf Minuten dafür brauchen, und wir machen das in dreißig Sekunden. Und auch,
Martin Chambert-Loir
es macht nicht immer Spaß, die mehligen Körner in einer Probe zu suchen. Andere visuelle Kriterien bestimmen wir für Sojabohnen, insbesondere in Brasilien und auch in Frankreich. Wir suchen nach ein paar Kriterien: fermentiert, geschädigt, verbrannt und so weiter.
Martin Chambert-Loir
Natürlich ist die Zeit hier noch ein Vorteil. Ein anderer Vorteil ist, dass wir einen Standard schaffen, weil bei diesen visuellen Kriterien, die Menschen bestimmen,
Martin Chambert-Loir
es nicht immer einfach ist, für zwei verschiedene Personen das gleiche Ergebnis zu haben. Es ist ein bisschen subjektiv, und auch für dieselbe Person am Morgen oder am Abend wird das Ergebnis nicht gleich sein, weil ich am Ende des Tages müde bin und nicht alles sehe. Das Gute an dieser Methode ist natürlich: Es ist eine Maschine, sie ist nicht subjektiv. Sie
Martin Chambert-Loir
macht jedes Mal das gleiche Ergebnis. Das sind vier
Martin Chambert-Loir
große Produktfamilien, die wir haben, und hier ein paar Bilder. Ich habe die Welt und zeige Europa. Europa ist meine Welt. Das soll nur zeigen, dass wir 2021 angefangen haben und über die Jahre gewachsen sind, weil es ganz erfolgreich war. Wir haben mit der Sorte angefangen, danach kam Protein und jetzt die visuellen Kriterien, die ich gezeigt habe. Und wir sind
Martin Chambert-Loir
jetzt wird Inarix an siebenhundert-
Martin Chambert-Loir
einunddreißig verschiedenen Standorten benutzt. Das sind wirklich Kunden, die es für das benutzen, was ich gesagt habe: meistens Sorte und Protein, und ein bisschen auch die visuellen Kriterien.
Martin Chambert-Loir
Das waren mehr als vierhunderttausend Analysen dieses Jahr. Es wächst auch sehr schnell. Eine Analyse kann viele Kriterien umfassen, zum Beispiel fünf verschiedene Kriterien. Das ist in zweiundzwanzig Ländern. Die meisten unserer Kunden sind hier in Europa, aber wir arbeiten auch mit Südamerika,
Martin Chambert-Loir
ein bisschen überall, auch in Afrika und Australien.
Martin Chambert-Loir
Das sind ein paar unserer Kunden: Saalmühle, Dresdener Mühlen, Bindewald, die Waldreich. Wir sind in Deutschland. Moulin Rio und Moulin Brochet sind auch schöne Kunden aus Frankreich, schöne Mühlen. Sie arbeiten meistens mit der Sorte. Moulin Rio, das ist lustig: Sie haben zwei Standorte in der Mühle, einen mit einer NIR-Maschine und einen ohne. Sie wollen das Getreide an beiden Standorten messen. Das Getreide geht auf jeden Fall an beide Standorte. Sie haben eine NIR-Maschine und haben Inarix am Anfang für die Sorte benutzt, aber jetzt benutzen sie es auch für Protein, Feuchtigkeit [räuspert sich] und Hektoliter, weil es so praktisch ist. Natürlich arbeiten wir mit vielen Erfassern, auch mit einer kleinen Anzahl in Deutschland. In der Nähe arbeiten wir zum Beispiel mit Zener Agrar und Raiffeisen Lagerhaus. Das waren zwei unserer ersten Kunden 2023 für die Gerstensorte, aber wir arbeiten mit Erfassern mit vielen verschiedenen Produkten. Und natürlich Mälzer, Mälzereien: Auch die meisten deutschen Mälzer arbeiten mit uns, natürlich für die Gerstensorte, aber auch international.
Martin Chambert-Loir
Etwas über die Sorte: Ein Vorteil bei der Sortenbestimmung war, dass es vorher nichts anderes gab. Diese Technologie, Machine Learning und KI, funktioniert supergut. Wir machen das und Sumagri macht das auch. Das ist ein Mitbewerber; die Technologie ist auch sehr gut. Aber vor Sumagri und Inarix gab es fast nur das Labor. Es war also nicht möglich, die Sorte bei der Annahme zu kontrollieren. Wenn es eine falsche Sorte gab, war das eine Mischung. Das war wirklich nicht gut. Das gilt für die Mälzerei. Und ich glaube, Mühlen arbeiten auch mit Mischungen, weil sie das machen, aber sie wollen wissen, was drin ist. Und das ist, glaube ich, eine gute
Martin Chambert-Loir
Neuigkeit. Für Protein gab es schon NIR-Maschinen, und das funktioniert supergut. Hier ist das Gerät vielleicht praktischer, weil es schneller ist und ich es direkt im Hof benutzen kann. Es ist sehr schnell und auch günstig. Wir haben das viel in Frankreich, zum Beispiel bei Erfassern. Sie haben
Martin Chambert-Loir
kommerzielle Innendienstleute wie mich, die direkt in den Hof gehen. Diese Leute wollen direkt im Hof messen, was die guten sind. Eine andere Situation ist:
Martin Chambert-Loir
ich will an einem Standort das Protein messen, aber nicht den Preis für eine große Maschine zahlen. Dann kann ich Inarix benutzen.
Martin Chambert-Loir
Ich werde jetzt in den technischen Teil gehen: Wie funktioniert das für einen neuen Kunden? Und dann geht es mehr um die Genauigkeit, weil das normalerweise eine Frage ist, die ich bekomme: Wie genau ist das? Und
Martin Chambert-Loir
das ist nicht der einfachste Teil zu erklären. Ich hoffe, es ist klar; auf jeden Fall können Sie mir danach Fragen stellen. Diese Technologie, KI, ist lustig, weil sie nur etwas mit Computern zu tun hat, sich aber manchmal ein bisschen organisch anfühlt – auch beim Getreide, weil sie sich immer an dessen Variabilität anpassen muss. Getreide ist in jeder Region unterschiedlich, weil es verschiedene Sorten gibt, aber auch die gleiche Sorte ist in zwei verschiedenen Regionen unterschiedlich. Wir haben zum Beispiel einen neuen Kunden in der Bretagne in Frankreich, und wir hatten keine Ahnung, wie der Weizen aus der Bretagne aussieht. Das Programm war beim Protein nicht gut. Wir haben so viele Daten für Protein in Frankreich, es ist unglaublich genau, aber für die Bretagne waren wir nicht gut. Wir haben eine Kalibrierung gemacht, und das ist immer so. Die Philosophie dieser Technologie ist, dass sie immer lernt. Aber ich glaube, Sie kennen sich damit schon aus, weil Sie Ihre Maschinen auch immer kalibrieren müssen. Hier ist es genauso, und es muss sich immer an die Variabilität bei unseren Kunden anpassen. Ich sage immer: Für jeden neuen Kunden müssen wir eine sehr kleine Kalibrierung oder eine Kalibrierung haben.
Martin Chambert-Loir
Das ist kontinuierlich. Unsere Kunden benutzen die Technologie und es generiert dann gleichzeitig. Und ich habe
Martin Chambert-Loir
ein Zitat von meinem Chef: Viele Informationen, auch wenn sie nicht perfekt sind, sind viel besser als eine kleine Anzahl perfekter Informationen. Zum Beispiel ist es besser, Sortenerklärungen von Landwirten zu haben, auch mit Fehlern, zum Beispiel von Landwirten oder Vermehrern, als chemische Analysen. Von chemischen Analysen gibt es eine kleine Anzahl, sie sind teuer. Aber es gibt so viele Erklärungen der Landwirte, dass die Fehler kein Problem sind.
Martin Chambert-Loir
So, ich werde über die Sorte sprechen.
Martin Chambert-Loir
So funktioniert es: Wir müssen das Programm mit beschrifteten Bildern füttern. Das ist immer ein Foto und die Beschriftung des Fotos, also ein Foto von einer Getreideprobe plus eine Information, zum Beispiel die Sorte. Für einen Teil unserer Kunden ist es einfach, die Landwirte nach der Sorte zu fragen, vielleicht nicht so sehr für Mühlen. Und die Landwirte
Martin Chambert-Loir
kennen sie in achtzig Prozent der Fälle. Ich frage also. Wenn ich die App benutze, mache ich mein Foto und habe dann die Wartezeit während der Analyse. In dieser Zeit kann ich die Sorte meines Landwirts auswählen. Das hat keinen Einfluss auf das aktuelle Ergebnis. Wir benutzen es nicht für dieses Ergebnis, aber jeden Tag um sechs nimmt das Programm alle Informationen des Tages und benutzt sie für ein Update in der Nacht, um intelligenter zu werden. So funktioniert es. Unsere Kunden sehen das nicht, aber wir bitten sie immer, die Sorte anzugeben, wenn sie können. Auch wenn-
Martin Chambert-Loir
Ich habe Kunden, die seit drei Jahren mit der Gerstensorte arbeiten. Das funktioniert super, aber manchmal geben sie die Sorte nicht an. Dann sage ich: „Ich habe gesehen, dass Sie seit ein paar Monaten die Sorte nicht schreiben.“ Es wäre besser, wenn sie es machen, weil es gut ist, dass das Programm immer kalibriert. Das ist die Philosophie, wie es funktioniert. Eine Frage, die ich bekomme, ist: Wie viele Proben brauche ich, um eine Sorte zu lernen? Ich bin eine Mühle und habe fünf verschiedene Sorten – sind hundert oder zwanzig Proben genug?
Martin Chambert-Loir
Wir haben vor zwei Jahren in Finnland angefangen. Bei neuen Sorten und einem neuen Land, wo alles total neu war, haben wir hundertzwanzig Proben pro Sorte angegeben. Verschiedene Proben: Wenn Sie zweimal ein Foto von der gleichen Probe machen, hilft das dem Programm nicht. Was hilft dem Programm beim Erkennen? Das ist die Variabilität der Proben. Aber wenn mich zum Beispiel in Deutschland eine Mühle fragt, wie viele Weizenproben sie braucht, und die Sorten schon von anderen Kunden erkannt werden,
Martin Chambert-Loir
aber es eine neue Region ist, sind zwanzig genug. Fehlertoleranz habe ich schon angesprochen: Es gibt Fehler bei den Sortenerklärungen, das ist ganz okay. Wir machen eine tägliche Aktualisierung, und das habe ich auch gesehen.
Martin Chambert-Loir
Wie funktioniert das für Gerste und Weizen? In Deutschland ist das für Gerste jetzt wirklich der Standard. Bei Inarix gab es, meine ich, zwanzigtausendsiebenhundert
Martin Chambert-Loir
Sortenanalysen für Gerste dieses Jahr, und es gibt niemals eine Frage. Es gab keinen Fehler. Am Anfang waren die Leute ein bisschen überrascht, und wir hatten Gegentests im Labor, und wir haben sie noch, aber es gibt keinen Fehler. Jetzt wissen das alle, es ist wirklich der Standard. Es ist einfach, schnell und nicht teuer.
Martin Chambert-Loir
Sie benutzen das alle. Wir erkennen alle Sorten, die für Braugerste bekannt sind, die offiziellen Sorten, die in Deutschland benutzt werden. Wenn ich in Deutschland einen neuen Kunden habe, sage ich immer, dass wir eine Kalibrierung brauchen. Aber tatsächlich brauchen wir sie nicht wirklich, weil es schon so viele Gerstenproben gibt, dass es schon gemacht ist. Für Weizen ist es komplizierter. Wir haben eintausendzweihundert Proben dieses Jahr. Wir haben zwei Kunden, bei denen es sehr gut funktioniert, weil sie reine Proben haben. Andere Kunden haben keine reinen Proben, und das ist schwieriger. Deshalb frage ich neue Kunden: Haben Sie wirklich diese reinen Proben? Sie müssen die Sorte wissen. Es ist okay, wenn es Fehler gibt, aber damit die Lösung funktioniert, brauchen wir diese Proben. Das sind die Sorten, die wir bei unseren Kunden erkennen, bei denen es gut funktioniert. Wenn Sie mit diesen Sorten arbeiten und zwischen zehn und zwanzig Proben davon haben, wird es normalerweise auch für Sie funktionieren. Und für andere Sorten kein Problem. Es gibt auch-
Martin Chambert-Loir
es gibt auch andere Kunden, die damit arbeiten [unverständlich].
Martin Chambert-Loir
das Gleiche gilt für die Kalibrierung für Protein. So,
Martin Chambert-Loir
Die Quelle der Information: Natürlich hat der Landwirt oder die Landwirtin keine Ahnung vom Protein, weil sie das NIR unserer Kunden brauchen, um es zu wissen. Die Quellen sind also NIR-Geräte unserer Kunden oder chemische Referenzmethoden im Labor. Aber wie gesagt: Eine große Anzahl ist besser. NIR-Geräte machen den größten Teil in unseren Laboren aus. Wie machen sie die Proteinmessung?
Martin Chambert-Loir
Sie haben ein paar Kalibrierungsstandorte mit einem NIR und einem Telefon. Sie machen ein Foto von der Probe und dann entweder ein Foto vom Etikett mit Feuchte und Protein oder ein Foto von der NIR-Maschine. So erhalten wir beide Daten. Sie kalibrieren ein Telefon in einem Labor oder, wenn sie wollen, in zwei oder drei, und alle anderen Telefone sind automatisch kalibriert. Sie müssen nicht alle Telefone kalibrieren. Ein Telefon für eine Region ist genug. Zum Beispiel:
Martin Chambert-Loir
eine Müller GEU, sie haben einen Standort mit einem NIR und einen anderen Standort ohne NIR-Maschine.
Martin Chambert-Loir
okay, und hier brauchen wir für eine Region, das ist ungefähr ein Kreis von hundert Kilometern, fünfhundert Proben. Dann haben wir eine optimale Lösung. Was ist eine optimale Lösung? Das ist eine
Martin Chambert-Loir
RMSE, die Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers. Der Wert liegt unter null Komma drei. Das sage ich als Verkäufer, und das können unsere Kunden erreichen. Das ist gut, das ist genau. Im Vergleich mit den Maschinen unserer Kunden liegen wir unter null Komma drei. Wir haben dieses Jahr mit einem externen Labor, SGS, einen Bericht gemacht. Wir haben acht Kunden um je fünf Proben gebeten, also vierzig Proben insgesamt. Sie haben sie an das Labor gesendet. Das Labor hat chemische Analysen gemacht und dann Fotos mit Infrarot. Der RMSE von allem war null Komma sechsundzwanzig. Das ist wirklich
Martin Chambert-Loir
sehr gut für diese Technologie und für uns. Der Bericht war sehr gut, weil es ein bisschen unglaublich war, dass wir diese Leistung erreichen konnten. Zum Abschluss: Leute fragen mich auch, ob es einen Eichstempel für Infrarot gibt. Ich sage, der Eichstempel für eine Maschine ist für Feuchtigkeit. Sie können Infrarot auch im Silo und für die Bezahlung von Kunden oder Landwirten benutzen. Das ist völlig legal und das machen unsere Kunden. Wir haben dieses Jahr einhundertdreiundfünfzigtausend Proteinanalysen, meistens in Frankreich, und das war hauptsächlich für die Bezahlung von Landwirten. Wir kontrollieren natürlich mit Berichten externer Labore, und die Technologie kalibriert und kontrolliert sich jeden Tag selbst.
Martin Chambert-Loir
Zum Abschluss: Es gibt weitere Vorteile des Digitalen. Wie gesagt, Sie müssen nur ein Gerät kalibrieren. Sie können es sehr schnell einführen und überall benutzen, und es ist verbunden mit
Martin Chambert-Loir
Ihrem ERP oder Informationssystem. Das ist ganz praktisch. Das bin ich und das ist meine E-Mail-Adresse. Wenn Sie mich kontaktieren wollen, bin ich natürlich erreichbar. Wenn Sie Fragen haben, kann ich helfen.
Moderation
Noch mal Frage in die Runde.
Moderation
Gibt's Fragen?
Sprecher 4
Ja.
Moderation
Da.
Moderation
Genau.
Sprecher 4
Ja, wir benutzen das System auch schon für die Gerstensortenbestimmung. Es funktioniert wirklich unfassbar gut, was ich nie gedacht hätte. Meine Frage ist eher: Ist geplant, dass man auch geschälten Dinkel von Weizen unterscheiden kann? Dass man sagt-
Martin Chambert-Loir
Was? Entschuldigung.
Sprecher 4
Dinkelkerne von Weizenkernen unterscheiden. Ist das möglich? Und,
Sprecher 4
Am Anfang Ihrer Präsentation ging es auch um Besatz und Mutterkorn. Wie weit ist es da? Ist es möglich, das System einzusetzen, um die anderen Laboranalysen komplett abzulösen? Und ist das mit den Einheitsbedingungen des deutschen Getreidehandels vereinbar, oder wie schaut das aus?
Martin Chambert-Loir
Ja. Ihre zweite Frage ist: Können wir es für alle Labormessungen personalisieren? Ist das die Frage?
Sprecher 4
Ja.
Martin Chambert-Loir
Ja?
Sprecher 4
Ja.
Martin Chambert-Loir
Nee, also sorry.
Moderation
Geht die Unterscheidung zwischen Weizen und Dinkel?
Martin Chambert-Loir
Ah, ja.
Moderation
Wenn ich ein Foto mache, kann es bestimmen, wie viel Dinkel oder wie viel Weizen im Dinkel ist?
Martin Chambert-Loir
Theoretisch ja, aber wir haben es nicht entwickelt. Jedes Mal, wenn wir mit dieser Technologie ein Problem oder eine Frage haben und es wirklich probieren, funktioniert es. Ich glaube, dass man Dinkel und Weizen mit den Augen unterscheiden kann, oder?
Martin Chambert-Loir
Und es kann diese Sortierung, das Protein sehen, ja?
Sprecher 4
Wichtiger wäre, wie ist es-
Moderation
Die zweite Frage ist: Wenn ich Abzüge mache, wird das anerkannt?
Martin Chambert-Loir
Wenn es funktioniert, andere...
Moderation
Ja, oder wird das im Geschäftsverkehr gegenüber meinem Geschäftspartner anerkannt? Wenn er es nicht glaubt, muss es wahrscheinlich, also mit ziemlicher Sicherheit, in ein Labor geschickt werden. Das sehen die Einheitsbedingungen vor. Dann gilt die Analyse; gibt es eine Gegenanalyse, bildet das Mittel den Abrechnungswert.
Moderation
Mhm. Genau.
Martin Chambert-Loir
Ich verstehe nicht alles. Entschuldigung. [lacht]
Moderation
Die Frage war: Wenn ich jetzt einen Abzug mache, wenn das Gerät feststellt, das sind vier Prozent Besatz-
Martin Chambert-Loir
Ja.
Moderation
-und ich vier Prozent Besatz abziehe, ist es dann gerichtsfest?
Martin Chambert-Loir
Gerichtsfest?
Moderation
Ja, genau. Akzeptiert der Kunde das?
Martin Chambert-Loir
Ah, ja, okay. Für Protein, Sorte, ja. Für Besatz in Deutschland bin ich nicht sicher. Aber gibt es Referenzmethoden? Das ist [unverständlich], oder? Was passiert normalerweise? Wir fangen an, dann gibt es die ersten Schritte: Jemand sagt, das ist nicht rein oder nicht sauber, und der andere fragt: „Welche Methode hast du benutzt?“ „Ich habe dieses Telefon.“ „Das geht nicht für mich.“ Ich mache das, und dann sehen sie, dass wir recht haben. Das passiert ein bisschen. Für die Sorte sind wir in Deutschland noch nicht zertifiziert, aber wir sind der Standard, weil alle wissen, dass es funktioniert. Und zu den anderen Fragen: Theoretisch funktioniert es, und wir können alles entwickeln, aber alles braucht Zeit. Das kostet Geld für meine Kollegen, die das machen, und für Rechenleistung. Jedes Mal, wenn wir ein Modell trainieren, um etwas Neues zu erkennen, brauchen wir Tage, manchmal Wochen an Rechenleistung, und das ist ein bisschen teuer. Wir sind nur zweiundzwanzig Leute, deshalb versuchen wir wirklich, unsere Themen zu finden.
Martin Chambert-Loir
Danke für die Frage.
Moderation
Da hinten gibt es eine Frage.
Sprecher 6
Ich bin ziemlich begeistert, muss ich sagen. Bevor es die Proteinmessung, die NIR-Messung gab, haben wir noch mehr mit Sorten gearbeitet und Sorten für die Mischungen zusammengestellt. Wir wussten, was der Aufmisch-Effekt von Sorten ist. Das haben wir alles verlernt. Warum haben wir es verlernt? Weil Sortenerfassung kaum noch möglich war. Wenn wir jetzt das umsetzen, was Sie da vorstellen, kann man eine Partie annehmen und sagen: Da sind dreißig Prozent Sorte X, zwanzig Prozent Sorte Y und fünfzig Prozent Sorte Z drin. Damit kann man das Wissen, das wir verloren haben, dadurch, dass die Sorten [unverständlich], auch in den Mühlen wieder zurückgewinnen. Im Vortrag vorher haben wir gehört, der Professor hat gesagt, die Sorte hatte einen viel größeren Einfluss auf das Backvolumen als der Proteingehalt.
Martin Chambert-Loir
Ja.
Sprecher 6
Wir können dadurch in den nächsten Jahren wirklich revolutionär etwas erreichen, wenn wir genug Muster zusammenbringen. Das Problem ist wahrscheinlich, dass die Mühlen gar nicht in der Lage sind, sortenreine Partien
Sprecher 6
anzubieten und Ihnen zu geben, damit sie kalibriert werden können.
Martin Chambert-Loir
Ja.
Sprecher 6
Das können nur Mühlen, die auch sortenrein erfassen. Aber ich bin ehrlich gesagt ziemlich begeistert.
Martin Chambert-Loir
Das ist keine Frage, aber danke schön. Ich glaube, dass es sehr nützlich für Mühlen ist, aber wir brauchen die reinen Proben. Und
Martin Chambert-Loir
die Kunden, bei denen es für Weizen super funktioniert, haben einen Teil der Getreideproben direkt von Landwirten rein, weil sie diese Kultur der reinen Proben haben. Wir haben noch keinen Weg gefunden, um andere reine Proben zu bekommen.
Sprecher 7
Oh, so, Frau Strecker.
Sprecher 8
Ich habe noch zwei kurze Fragen. Sie haben gesagt... Danke. Sie haben gesagt, es reicht ein Handy zu kalibrieren und dann haben das die anderen drauf. Gilt das auch, wenn das völlig unterschiedliche Modelle und Hersteller sind? Weil die Kameras sind ja einfach unterschiedlich.
Martin Chambert-Loir
Das ist eine sehr gute Frage. Bei der Sorte machen wir es verschieden, aber alle unsere Kunden in Deutschland haben drei verschiedene Telefonmodelle für die Sorte. Wir sagen, dass der Lernprozess schneller ist, wenn sie das gleiche Telefon mit der gleichen Kamera benutzen, genauso wie Sie sagen. Beim Protein funktioniert es viel besser zwischen den verschiedenen Telefonen; ich weiß nicht, warum.
Martin Chambert-Loir
wir haben Kunden, die verschiedene Telefone für Protein benutzen, und sie kalibrieren mit einem Telefon.
Martin Chambert-Loir
Okay? Ja.
Sprecher 8
Zweite Frage:
Sprecher 8
Wie lange rechnen Sie, dauert es, bis Sie im Weizen bei der Sortenerkennung so weit sind wie in der Braugerste?
Martin Chambert-Loir
Das ist keine Frage der Zeit, sondern der Probenzahl. Normalerweise würde ich sagen: Mit hundertfünfzig Proben erkennen wir die Sorte für mindestens eine Region. Für ganz Deutschland, ich weiß nicht,
Martin Chambert-Loir
vielleicht dreihundert insgesamt. Aber wenn Sie
Martin Chambert-Loir
in einer Region sind, zum Beispiel in Bayern, würde ich sagen, dass Sie
Martin Chambert-Loir
hundertfünfzig Proben pro Sorte brauchen. Ja, ich weiß, das kann viel sein.
Martin Chambert-Loir
Ich hatte heute vor meinem Vortrag ein Gespräch mit Herrn Lungi. Er hat mir gesagt, dass wir vielleicht mit Zustellern und Vermehrern arbeiten sollten. Das habe ich noch nicht gefunden. Ja, das ist das Problem.
Sprecher 7
Noch eine Frage.
Sprecher 7
Mich würde noch die Genauigkeit der Feuchtigkeitsbestimmung interessieren. Was ist die denn?
Martin Chambert-Loir
Okay, -
Sprecher 7
Wir haben ja bei NIR auch eine Schwankungsbreite. In der Eichung ist es Genauigkeitsklasse zwei, also plus/minus x, vier oder fünf Zehntel muss ich akzeptieren. Da werden Sie nicht besser werden können. Und das ist ja nur der optische Eindruck. Für mich als Naturwissenschaftler ist immer die Frage: Welche Physik steckt dahinter? Ich kann es ja nur optisch erkennen.
Sprecher 7
Das kann ich mir bei Protein vielleicht noch eher vorstellen als beim Feuchtigkeitsgehalt. Gibt es da Erklärungsmodelle, die dahinterstecken?
Martin Chambert-Loir
Zur Frage nach der Genauigkeit bei Feuchtigkeit: Das ist ein bisschen weniger genau als bei Protein. Wir haben diesen RMSE von null Komma sechsundzwanzig. Protein ist ein Produkt, das wir seit vier, fünf Jahren haben. Feuchtigkeit gibt es seit letztem Jahr. Wenn es gut kalibriert ist, können wir bis jetzt
Martin Chambert-Loir
null Komma fünf für Feuchtigkeit erreichen, im RMSE. Das ist weniger genau. In Deutschland und Frankreich ist es nicht legal, ein nicht geeichtes Proteinmessgerät im Silo zu benutzen, um [unverständlich] die Landwirte zu erfassen. Aber Protein doch, Protein geht. Das machen unsere Kunden. Aber unsere Kunden, die Feuchtigkeit benutzen, wissen, dass es nicht so-
Ende des aufgezeichneten Texts bei 32:29.