Smart Agriculture Technologies (SaAT)

KI-Innovationen für die Agrarwirtschaft

Das DFKI Competence Center Smart Agriculture Technologies (CC SaAT) bündelt über alle Forschungsbereiche die Kompetenzen des  Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz für das Anwendungsgebiet Agrarwirtschaft.

Als anwendungsorientiertes Kompetenzzentrum des DFKI vereint das CC SaAT verschiedene am DFKI entwickelte Technologien für die Agrarwirtschaft. Das CC SaAT kann dabei auf alle Kompetenzen des weltweit größten Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz zurückgreifen.

Das Anwendungsfeld Agrarwirtschaft ist dabei weit gefasst. Es umfasst Landwirtschaft (Ackerbau und Tierhaltung), Gartenbau, Forstwirtschaft, Weinbau und Fischerei. In all diesen Bereichen werden mit Partnern aus Industrie und Forschung in gemeinsamen Projekten innovative KI-Technologien entwickelt und angewendet. Das CC SaAT ist zentraler Ansprechpartner für Industrie und Forschungspartner in den genannten Bereichen und koordiniert die jeweiligen Aktivitäten des DFKI.

Im CC SaAT des DFKI werden nationale und europäische Forschungsprojekte und direkte Auftragsarbeiten für industrielle Kunden gleichermaßen durchgeführt. Unser Leistungsspektrum für globale Branchenführer bis hin zu regionalen mittelständischen Betrieben, Verbänden oder gesellschaftlichen Akteuren umfasst die individuelle Entwicklung intelligenter Softwarelösungen, den Technologietransfer international prämierter Forschungsergebnisse, Innovationsberatung und wissenschaftliche Begleitung sowie die Erstellung von Marktstudien und Machbarkeitsanalysen.

Leitung

Dr. Stefan Stiene
Tel.: +49 541 386050 2252

Dr. Ansgar Bernardi
Tel.: +49 631 20575 1050

Kontakt

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)
Kompetenzzentrum Smart Agriculture Technologies (CC-SaAT)
Berghoffstraße 11
49090 Osnabrück
Deutschland

News

Das Yield Consortium erforscht Ansätze der Künstlichen Intelligenz, die Erträge in der Landwirtschaft auf Basis von Satellitendaten zuverlässig…

zum Artikel

Deutsch-Französisches Projekt R4Agri gestartet

zum Artikel

Daten gelten gemeinhin als das Gold des 21. Jahrhunderts. Unternehmen nutzen sie etwa, um das Kundenverhalten zu analysieren und Kaufempfehlungen…

zum Artikel

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…

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence