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Projekt

Agri-Gaia

ein agrarwirtschaftliches KI-Ökosystem

ein agrarwirtschaftliches KI-Ökosystem

Das Projekt Agri-Gaia schafft ein KI-Ökosystem für die mittelstandsgeprägte Agrar- und Ernährungsindustrie auf Basis von Gaia-X. Hierzu wird eine innovative B2B-Plattform realisiert, die branchenspezifisch adaptierte KI-Bausteine als leicht verwendbare Module bereitstellt und Anwender und Entwickler von KI-Algorithmen zusammenbringt. Agri-Gaia schließt den Kreis von der Sensordatenaufnahme im Feld, dem Trainieren der Algorithmen auf entsprechenden Servern und der kontinuierlichen Aktualisierung/Optimierung der Algorithmen. Es werden entsprechende Schnittstellen und Standards entwickelt, so dass eine herstellerübergreifende Infrastruktur für den Austausch von Daten und Algorithmen entsteht. Dieses Ökosystem wird auf Basis der Gaia-X Infrastruktur aufgebaut, da diese die Anforderungen der Branche und des Agri-Gaia Ökosystems bzgl. Datenhoheit, Dezentralität/Multi-Cloud und Edge-Support sowie Service-Bereitstellung ideal erfüllt. Agri-Gaia demonstriert über Use-Cases, wie die Branche durch dieses System in die Lage versetzt wird, die zentralen Fragen effizienter und gleichzeitig nachhaltiger Landwirtschaft anzugehen. Das anwendungsstarke Agri-Gaia Konsortium (mit vielen nationalen und internationalen Marktführern) sowie ein von Agri-Gaia unterstütztes lebendiges und wachsendes Stakeholder-Ökosystem sorgen für eine direkte Marktrelevanz von Gaia-X in diesem wichtigen deutschen Wirtschaftszweig.

Partner

  • AgBrain GmbH
  • Agrotech Valley Forum e.V.
  • Amazonen-Werke H.Dreyer GmbH & Co.KG
  • Robert Bosch GmbH
  • CLAAS E-Systems KGaA mbH & Co KG
  • DFKI GmbH
  • Hochschule Osnabrück
  • Josef Kotte Landtechnik GmbH & Co. KG
  • Maschinenfabrik Bernard Krone GmbH & Co. KG
  • LMIS AG
  • Universität Osnabrück
  • Wernsing Feinkost GmbH

Fördergeber

BMWK - Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz

01MK21004A

BMWK - Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz

Publikationen zum Projekt

Justus Bracke; Marcel Storch; Janis Bald; Thomas Jarmer

In: Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft: Welchen Beitrag leisten KI und Co?. GIL-Jahrestagung (GIL-2024), February 27-28, Hohenheim, Germany, Gesellschaft für Informatik, 2024.

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Mark Niemeyer; Julian Arkenau; Sebastian Pütz; Joachim Hertzberg

In: 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA-2024), May 13-17, Yokohama, Japan, IEEE, 2024.

Zur Publikation

Naeem Iqbal; Christoph Manss; Christian Scholz; Daniel Koenig; Matthias Igelbrink; Arno Ruckelshausen

In: Proceedings of the 18th Conference on Computer Science and Intelligence Systems. Workshop on AI in Agriculture (AgriAI-2023), located at 18th FedCSIS, September 17-20, Warsaw, Poland, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 9/2023.

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