Unvorhersehbare Wetterlagen bedrohen die Ernten in weiten Teilen Indiens und lassen Landwirte Jahr für Jahr verzweifeln. Parmita Ghosh stammt aus Teliamura, einer Kleinstadt ganz im Osten des Landes, noch östlich von Bangladesch. Auch wenn sie selbst aus der Stadt stammt, erfuhr sie früh davon, wie hart das Leben auf dem Land ist. „Für ein Schulprojekt führten wir Gespräche mit Farmern aus unserer Region“, erzählt die heute 25 Jahre alte Agraringenieurin. „Wettervorhersagen erreichten diese Bauern nicht, und ihnen fehlte jeder Zugang zu Beratungsangeboten.“
Sie seien kaum in der Lage gewesen, schlimme Ernteschäden durch Unwetter, Schädlinge oder Krankheiten zu verhindern. „Für mich als 14-Jährige war das eine sehr beunruhigende Erkenntnis.“ Ein Grund dafür, dass Parmita Ghosh sich später für ein Studium der Agrartechnik entschied.
Ernteschäden vermeiden helfen
Mit technischem Know-how und innovativen Methoden setzt sich die junge Wissenschaftlerin nun für nachhaltige Lösungen ein, die Landwirte in ihrer Planung unterstützen und Ernteschäden vermeiden helfen. Für ihre Leistungen wurde sie als einzige nicht-promovierte Wissenschaftlerin mit dem Green-Talents-Award 2020 ausgezeichnet. Der Preis des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) ermöglicht Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern Forschungsaufenthalte und wichtige Vernetzungsmöglichkeiten (siehe Infokasten). In diesem Jahr wurden erstmals Forschende aus Indien, Benin, Japan und Malawi ausgezeichnet.
„Das ist einfach fantastisch“, sagt und strahlt über das ganze Gesicht. Die ehemalige DAAD-Stipendiatin ist zum Gespräch per Skype zugeschaltet. „Wegen Corona arbeite ich zurzeit von meinem Zuhause in Teliamura aus“, erzählt sie.
Masterprojekt in Darmstadt
Im Jahr 2018 arbeitete sie im Rahmen des Master Sandwich Programms von DAAD und den Indian Institutes of Technology an der Technischen Universität Darmstadt an ihrem Masterprojekt. Parmita Ghosh entwickelte ein neuartiges, auf maschinellem Lernen basierendes Modell zur Vorhersage von Ernteerträgen am Beispiel von Kulturpflanzen in Hessen. In dieser Zeit knüpfte sie auch Kontakt zum des Hessischen Statistischen Landesamtes und lernte ein wenig Deutsch.
„Ich habe Deutschland als ein sehr offenes Land kennengelernt“, erinnert sie sich. Vor allem die Freiheit der Wissenschaft habe sie stark beeindruckt. Im Netzwerk der gibt sie ihre Erfahrungen an junge Studentinnen und Studenten weiter und erleichtert ihnen den Start an einer deutschen Hochschule.
Lernende Logarithmen im Einsatz
Der Übergang vom Studium in den Job war fließend: Direkt nach dem Masterabschluss im Sommer 2019 ging Parmita Ghosh als Wissenschaftlerin für Fernerkundungsdaten zu Corteva Agriscience. Das weltweit tätige Unternehmen entwickelt Lösungen zur Steigerung von Ernteerträgen in der Landwirtschaft.
„Mein Forschungsgebiet ist auch global noch sehr selten“, sagt Ghosh. Sie setzt auf das Potenzial von Satellitenfernerkundungsdaten und nutzt Machine-Learning-Anwendungen für landwirtschaftliche Fragestellungen, lernende Logarithmen also, die große und heterogene Datenmengen klassifizieren und Muster erkennen.
Ein von ihr entwickeltes Pflanzenüberwachungssystem beruht auf statistischen Auswertungen und prognostiziert Trends. Anhand von Satellitenbildern liefern die Anwendungen Daten zur Schätzung von Ernteerträgen, zur Überwachung der Pflanzengesundheit sowie zur Klassifizierung und Schätzung der Biomasse von Kulturpflanzen.
Kampf gegen Hunger als Antrieb
„Diese Vorhersagen ermöglichen Farmern schon in einer frühen Anbauphase wichtige Entscheidungen“, sagt Ghosh, „beispielsweise bei der Verteilung von Wasserressourcen.“ Auch politischen Entscheidungsträgern liefern ihre Daten faktenbasierte Entscheidungsgrundlagen, etwa um Export- und Importstrategien frühzeitig anzupassen oder Subventionen für Landwirte rechtzeitig einzuplanen. „Die größte Herausforderung bestand darin, überhaupt repräsentative Zahlen und qualitativ hochwertige Daten zu gewinnen“, sagt Ghosh. Sie kooperierte dabei eng mit vielen Partnern aus unterschiedlichen Disziplinen und Ländern.
Der Kampf gegen den Hunger und die Möglichkeit, gerade den Kleinbauern mit ihrer Forschung konkret helfen zu können, treibt Parmita Ghosh an. „Mein bislang größter Erfolg ist ein Algorithmus zur Erkennung von Reissorten“, berichtet sie. „Ich bin gerade dabei, das Modell fertigzustellen.“ Es soll Farmer bei der Einführung von neuen wassersparenden Sorten unterstützen und ihnen künftig zwei, vielleicht sogar drei Ernten im Jahr ermöglichen. Wasser sparen, Kosten senken, Erträge optimieren: „Wenn unsere Anwendung dazu beiträgt, wäre das gut für die Umwelt und für das Wohlbefinden der Farmer.“
Austausch auf dem virtuellen Science Forum
Die Auszeichnung mit dem bedeutet der indischen Nachwuchswissenschaftlerin viel. Auch, weil sie als in der Industrie tätige Forscherin gewürdigt wurde. „Das ist eher selten.“ Ganz besonders freut sie sich auf die Zusammenarbeit mit hochkarätigen Experten aus aller Welt. „Das ist eine große für mich.“
Begeistert erzählt sie von den Sessions und Workshops im Rahmen des erstmals virtuell ausgerichteten Science Forums. „So viele unterschiedliche Forscher, von manchen Disziplinen hatte ich vorher noch nie gehört!“ Parmita Ghosh bleibt ihrem Arbeitgeber treu, von dem sie sich in ihrer Forschung sehr gut unterstützt und ermutigt fühlt. „Es ist noch so viel zu tun“, stellt sie fest. „Ich kümmere mich auch weiterhin um die Nöte der Bauern – und vor allem um die technischen Mittel, die sie brauchen.“