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

Seit dem 1. September 2021 hat Dr. Stefan Stiene eine Professur für intelligente Agrarsysteme an der Hochschule Osnabrück inne. Nach über 10 Jahren…

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Am 1.6. startete das Verbundprojekt „Stadt-Land-Fluss“ (SLF), welches vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) gefördert wird.…

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Gastbeitrag von Prof. Dr. Joachim Hertzberg, Leiter des Forschungsbereichs Planbasierte Robotersteuerung, DFKI Labor Niedersachsen

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Projekte

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…

Agrarwirtschaftliches Gateway für Künstliche Intelligenz

Ziel von Agri-Gain ist es, der deutschen Agrar- und Ernährungswirtschaft den Einsatz von KI-Technologie zu ermöglichen. Die Vision ist eine Plattform, die KI-Bausteine bereits im Anwendungskontext zur…

Digital Agricultural Knowledge and Information

Durch das Projekt DAKIS sollen neue, räumlich sowie funktional diversifizierte, Produktionssysteme in der Agrarlandschaft entstehen, wodurch widersprüchliche Ziele der Landnutzung harmonisiert werden.…

Entwicklung eines nachhaltigen Kultivierungssystems für Nahrungsmittel resilienter Metropolregionen

Weshalb? Aus der Vielzahl an Auswirkungen der modernen Nahrungsmittelproduktion auf das System Erde

sticht die Veränderung von P- und N-kreisläufen besonders hervor. Es ist die zentrale Zukunftsfrage,…

SOILAssist2 - Feldplanung basierend auf semantischer Umgebungsrepräsentation (SOILAssist-Nachfolgeprojekt)

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

Standardisierung der Geobox-Infrastruktur - Dezentrale Datenhaltung und regionale Vernetzung

Ziel des Vorhabens GeoBox-I ist die experimentelle Entwicklung, Erprobung und Verbreitung eines praxistauglichen Prototypen einer standardisierten und resilienten Geox-Box-Infrastruktur zur…

Entwicklung eines Vorhersagemodells von Düngerpreisen

In dem Projekt F-Predict wird ein Vorhersagemodell zur Vorhersage von Düngerpreisen konzipiert. Dazu wird auf bereits vorhandene Erfahrungen im Financial Forecasting zurückgegriffen. Die Erfahrungen…

Entwicklung eines bildbasierten Überwachungssystems großer Kartoffelanbauflächen mit intelligenter Entscheidungslogik für eine rechtzeitige Diagnose der Phytophthora infestans

In Deutschland und vielen anderen Ländern, trägt der Anbau von Kartoffelpflanzen einen Großteil zur Nahrungsmittelversorgung bei. Die Kraut- und Knollenfäule ist hierbei weltweit die größte Bedrohung…

Smarte Daten, Smarte Dienste. Landwirtschaftliche Datendrehscheibe für effiziente ressourcenschonende Prozesse

Das Projekt SDSD realisiert eine landwirtschaftliche Datendrehscheibe mit ausgewählten Diensten. Der Begriff SDSD bezeichnet ein offenes Ökosystem mehrerer Software-Komponenten, welches hersteller-…

Methoden und Technologien zur Unterstützung einer vorausschauenden Planung und Steuerung kooperativer landwirtschaftlicher Prozesse am Beispiel der Silomaisernte

Unter dem Dach des DFKI Kompetenzzentrums Smart Agriculture Technologies (CC-SaAT), gemeinsam von den DFKI Fachbereichen Robotics Innovation Center (RIC) und Agenten und Simulierte Realität (ASR),…

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence