Quinoa trifft KI: Neue klimaresiliente Sorten für das peruanische Hochland
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Quinoa trifft KI: Neue klimaresiliente Sorten für das peruanische Hochland


Drei neue, an Extremklima des Altiplano angepasste Quinoa-Sorten sichern Ernährung und Einkommen von Kleinbauern | Uni Hohenheim an Züchtungserfolg beteiligt

Künstliche Intelligenz macht es möglich: Drei neue, speziell an das Extremklima des peruanischen Hochlandes angepasste Quinoa-Sorten sind das Ergebnis eines aufwändigen Forschungsprojektes der Universidad Nacional del Altiplano (UNAP) in Peru, der Universität Hohenheim in Stuttgart und des Pflanzenzüchtungsunternehmens KWS SAAT SE & Co. KGaA. Die neuen Sorten vereinen hohe Erträge, kürzere Wachstumszeiten und verbesserte Toleranz gegenüber den widrigen Bedingungen des Klimawandels. Bei einem feierlichen Feldtag auf der Versuchsstation der UNAP in Camacani am Titicacasee wurden sie Ende April 2025 offiziell an Vertreter der beiden traditionellen Bevölkerungsgruppen des Hochlandes übergeben. Mit diesem Corporate Social Development Projekt unterstützt KWS die lokalen Landwirt:innen und gibt das für die Züchtung und die Vermehrung des Saatguts notwendige Know-how direkt weiter.


Der Klimawandel betrifft nahezu alle Regionen unserer Erde. Besonders stark spüren ihn jedoch Bergregionen, in denen die Erwärmung schneller als im globalen Durchschnitt voranschreitet. Aufgrund ihrer besonderen Lage und klimatischen Verhältnisse hat dies erhebliche Auswirkungen auf die Landwirtschaft.

So auch im peruanischen Hochland, in dem neben anderen Kulturpflanzen wie Mais, Ackerbohne und Gerste überwiegend Quinoa (Chenopodium quinoa) angebaut wird. Quinoa verfügt über gute ernährungsphysiologische Eigenschaften und ist ein Grundnahrungsmittel der Kleinbauern in der Andenregion.

In den vergangenen Jahren ist das Wetter im Altiplano, einer ausgedehnten Hochebene in den Anden, sehr viel unbeständiger geworden. Die bis vor wenigen Jahrzehnten üblichen, klar abgegrenzten Regen- und Trockenperioden, in denen die Kleinbauern ihre Aussaat planen konnten, existieren nicht mehr. Der Beginn der Regenzeit ist unregelmäßiger geworden, sodass sich die Landwirte kurzfristig an neue Aussaattermine anpassen müssen. Zudem kann in Trockenjahren die Wachstumsperiode um ein bis zwei Monate verkürzt sein.


Ein Jahrzehnt intensiver Forschung

„Vor diesem Hintergrund ist es dringend erforderlich Pflanzen zu züchten, die mit geringeren Niederschlagsmengen auskommen, dennoch hohe Erträge liefern und vor allem schneller reifen als herkömmliche Sorten“, erklärt Prof. Dr. Karl Schmid vom Fachgebiet Nutzpflanzenbiodiversität und Züchtungsinformatik der Universität Hohenheim.

Dieser Aufgabe widmeten sich gemeinsam die Universität Hohenheim und die Universidad Nacional del Altiplano in Puno, Peru, im Rahmen eines Corporate Social Development Projects des Pflanzenzüchtungsunternehmens KWS in Einbeck. Damit übernimmt KWS in verschiedenen Projekten soziale Verantwortung in benachteiligten Regionen und bringt seine züchterische Expertise ein. Ziel war es, die peruanischen Landwirt:innen zu unterstützen, denen oftmals Ressourcen für eine kostenintensive und schnelle Züchtung klimaresistenter Sorten fehlen.

Vor gut einem Jahrzehnt begannen die Projektbeteiligten damit, sechs der damals in Peru am häufigsten angebauten Quinoa-Sorten – überwiegend traditionelle Landsorten – miteinander zu kreuzen und tausende Nachkommen zu erzeugen. Dabei wurden die regionalen Landwirt:innen in alle Arbeitsschritte eingebunden.


Künstliche Intelligenz macht es möglich

Über mehrere Jahre hinweg testeten die Projektbeteiligten Merkmale dieser Kreuzungen wie Ertrag, Ertragsstabilität, Krankheitsresistenz und Frosttoleranz an verschiedenen Standorten im peruanischen Hochland. Schließlich konnten sie drei Sorten auslesen, die die gewünschten Eigenschaften – hohe Erträge und verkürzte Reifezeit – in sich vereinen: Anmusa Kancharani, Anmusa Taquile und Anmusa Athoja.

Einen wichtigen Beitrag leistete dabei der Einsatz künstlicher Intelligenz: Um die Höhe der Erträge besser abschätzen zu können, wurden beispielsweise hunderte Fotografien von Quinoa-Pflanzen auf den Versuchsfeldern in Peru mittels Deep-Learning-Bildanalyse ausgewertet. Damit konnte die Form und Dichte der Blütenstände – wichtige Merkmale für die Ertragsbildung – genetisch charakterisiert werden.


Weitreichende Effekte über den reinen Züchtungserfolg hinaus

„Besonders hervorzuheben ist, dass das Saatgut den Landwirt:innen kostenfrei zur Verfügung gestellt wird“, betont Prof. Dr. Schmid. „Damit wollen wir sicherstellen, dass auch Kleinbauern von den Fortschritten der aktuellen Züchtungsforschung profitieren

Mit Hilfe der UNAP wollen die kleinbäuerlichen Gemeinschaften eigene, kleine Unternehmen gründen, die die Vermehrung des Saatguts übernehmen. So wollen die Projektbeteiligten die nachhaltige Nutzung der neuen Sorten fördern und gleichzeitig wirtschaftliche Anreize für die Region schaffen.

„Neben der Züchtung neuer Sorten ist das Projekt auch ein Paradebeispiel für die Ausbildung des Nachwuchses“, so Prof Dr. Schmid. Um die pflanzenzüchterische Kompetenz in Peru langfristig zu stärken, wurden unter seiner Leitung und in enger Zusammenarbeit mit der UNAP peruanische Wissenschaftler umfassend in vielfältigen, praxisnahen Methoden ausgebildet.

„Ein peruanischer Doktorand, der demnächst an der Universität Hohenheim promovieren wird, sowie etwa zwei Dutzend Studierende der Agrarwissenschaften an der UNAP waren in das Projekt eingebunden und lernten dabei modernsten Methoden der Pflanzenzüchtung kennen“, sagt er. „Durch die rasanten Fortschritte in der KI-Technologie können diese nun auch für weniger verbreitete Kulturpflanzen wie Quinoa und in Ländern des Globalen Südens eingesetzt werden.“

Text: K. Schmid / Stuhlemmer

Fichiers joints
  • Die Quinoa-Felder der kleinbäuerlichen Gemeinschaften liegen direkt am Ufer des Titicacasees. | Bildquelle: Universität Hohenheim / Karl Schmid
Regions: Europe, Germany, Latin America, Peru, North America, United States
Keywords: Science, Climate change, Agriculture & fishing, Applied science, Artificial Intelligence, Business, Agriculture & fishing

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