Smart Agriculture Technologies

AI-Innovations for Agriculture

The DFKI competence center Smart Agriculture Technologies (CC-SaAT) synergizes the competences of the German Research Center for Artificial Intelligence in the field of agriculture. 

As a primarily application-oriented competence center, CC-SaAT brings together different agricultural technologies developed at DFKI. For that purpose, it can rely on the collective expertise of the world’s largest research center for artificial intelligence. 

The area of application considers agriculture in a broad sense and covers a wide range of topics, including arable and livestock farming, horticulture, forestry, viticulture and fishery. Together with industrial partners and other research institutes, CC-SaAT develops and applies innovative AI technologies in these fields. It is the central point of contact for partners from industry and research, and coordinates the corresponding activities within DFKI in these fields of application. 

CC-SaAT is financed by national and European research projects as well as industrial projects. Our business activities – targeted towards regional mid-sized companies up to global industry leaders, organizations and stakeholders – include the individual development of intelligent software solutions, technology transfer of internationally awarded research results, innovation consulting, scientific support, market surveys and feasibility studies.

Head

Dr. Stefan Stiene
Phone: +49 541 386050 2252

Dr. Ansgar Bernardi
Phone: +49 631 20575 1050

Contact

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)
Kompetenzzentrum Smart Agriculture Technologies (CC-SaAT)
Albert-Einstein-Str. 1
49076 Osnabrück
Germany

News

The Yield consortium uses satellite data and artificial intelligence to reliably predict agricultural yields. In collaboration with BASF Digital…

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German-French project R4Agri launched

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[Translate to English:]

Data is generally considered the gold of the 21st century. Companies use it, for example, to analyze customer behavior and provide customer…

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Projekte

Assistenzsystem und Feldroutenplanung für Ernteprozesse

Automatisierung und Optimierung gewinnen in landwirtschaftlichen Prozessen seit Jahren an Bedeutung. Neben Effizienzsteigerung rückt auch Bodenschonung zunehmend in den Fokus der Landmaschinentechnik.…

Reasoning auf landwirtschaftlichen Daten - Integration von Metriken und qualitativen Perspektiven

"Entferne schädliches Unkraut auf dem Feld, aber setze keine chemischen Mittel in der Nähe eines Gewässers ein!"

Bei der Durchführung landwirtschaftlicher Arbeiten müssen solche Regeln beachtet…

Artificial Intelligence for Earth Observation Solution Factory

Innerhalb der AI4EO Solution Factory nutzen wir unsere KI Expertise zusammen mit Erdbeobachtungsdaten, um neue Lösungen und Geschäftsmodelle zu entwickeln. Die Anwendungsgebiete sind vielfältig und…

PlantMap

Ziel des PlantMap-Projekts ist eine zeitlich und räumlich hochaufgelöste dreidimensionale Pflanzenkarte einzelner Pflanzen - die PlantMap. Die weltweit eingesetzte und von uns entwickelte Navigations-…

Robotik in der Landwirtschaft

Ziel des Vorhabens ist die Konzeption und Entwicklung eines teilautonomen, mobilen Systems, welches in der Lage ist, selbstständig Obst zu ernten. Während robotische Systeme aktuell vor allem in…

smart Multisensor Integration for Livestock Care

Im Projekt smartMILC wird das Konzept eines „digitalen Stalls“ zur Unterstützung von landwirtschaftlichen Prozessen und Services mit besonderem Anwendungsfokus auf dem Nutztier Rind erforscht. Durch…

Selektives Unkraut- und Beikrautmanagement mit Hilfe Künstlicher Intelligenz

Die den Ackerbau begleitende Spontanvegetation (allg. als Unkraut bzw. Beikraut bezeichnet) führt bei unterlassener Regulierung u.U. zu großen Ertragsverlusten. Allerdings sind von den ca. 350 spontan…

Roboter Bodeninteraktionsevaluierung in der Landwirtschaft

Im Rahmen des RoBivaL-Projekts werden verschiedene Roboter-Lokomotionskonzepte aus der Weltraumforschung und aus landwirtschaftlichen Anwendungen anhand von Experimenten, die unter Agrar-Bedingungen…

6G für Mensch, Umwelt und Gesellschaft

Das Projekt „Open6GHub“ entwickelt eine 6G Vision für souveräne Bürgerinnen und Bürger in einer hochvernetzten Welt ab 2030. Ziel des “Open6GHub” ist es, im europäischen Kontext Beiträge zu einem…

Daten- und KI-gestützter Aufbau und Stärkung von Wertschöpfungsketten im Bereich der regionalen Ernährungssysteme

Das Verbundprojekt „Stadt-Land-Fluss“ (Daten- und KI-gestützter Aufbau und Stärkung von Wertschöpfungsketten im Bereich der regionalen Ernährungssysteme), kurz SLF, erforscht die Stärkung des…

German Research Center for Artificial Intelligence
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz