Anwendungsfelder

Landwirtschaft & Agrartechnik

Die zukünftige Ernährung der wachsenden Menschheit ist eines der Schlüsselthemen unserer Zeit. Gleichzeitig stellen Klimawandel und Globalisierung zunehmende Anforderungen an eine klimaschonende und zugleich wettbewerbsfähige Landwirtschaft. Intelligente Technologien helfen, die landwirtschaftliche Produktion entlang der gesamten Prozesskette nachhaltig ressourceneffizient und umweltgerecht zu gestalten. Sie bergen enormes Potential für eine schonende Landbewirtschaftung und eine Tierwohl fördernde Viehhaltung. Dies beinhaltet ebenso die Vernetzung und Automatisierung von Landmaschinen und Wissensquellen, wie die Nutzbarmachung von landwirtschaftsspezifischen Daten, die zuverlässige Informationen für eine optimale Entscheidungsunterstützung liefern.

News

Europäisches Netzwerk, das menschzentrierte KI mit ethischen Werten entwickeln will, geht unter Führung des DFKI an den Start.

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Forschungsprojekt Smarte Daten Smarte Dienste (SDSD) erfolgreich abgeschlossen

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Wie gestaltet sich die digitale Transformation, wo werden KI- und Big-Data-Anwendungen bereits genutzt? Zu diesen Fragen informierte sich der...

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Projekte

SmartRecycling - KI und Robotik für eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft

Die Ausgangssituation: Was ist die ökologische Herausforderung?

Bei der Kreislaufwirtschaft geht es darum, Produkte und Rohstoffe möglichst lange zu nutzen. Wenn das nicht mehr möglich ist, werden...

Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz und Waldmonitoring

Fernerkundungsdaten aus diversen Raumfahrtmissionen sowie Geodaten über den Zustand der Umwelt stehen zunehmend kostenfrei in immensem Umfang zur Verfügung. Gleichzeitig eröffnen Social Media...

Experimentierfeld zur digitalen Transformation im landwirtschaftlichen Pflanzenbau

Das Experimentierfeld Agro-Nordwest fokussiert die praxisorientierte digitale Transformation im Schwerpunkt Pflanzenbau. Unter den Aspekten Ökonomie, Ökologie und Integration des Menschen werden...

Zukunftslabor Agrar

Digitalisierung der Landwirtschaft (DdL) erfordert wie Digitalisierung in jedem Anwendungsfeld technische Durchlässigkeit der betroffenen Wertschöpfungsnetze für die anfallenden Daten; die Akteure in...

Vervollständigung von Trainingsdaten durch iterativ lernende Simulation

Maschinelle Lernverfahren auf Basis vorhandener Trainingsdaten haben große Leistungsfähigkeit bewiesen, um auch in komplexen Situationen mit vielen Parametern Muster und implizite Abhängigkeiten zu...

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence