Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft

Ausgangslage:

Moderne Methoden wie die Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen sind in der Industrie etabliert und werden auch vermehrt in der Medizin erfolgreich eingesetzt. In der Landwirtschaft gibt es gute Ansätze zur Anwendung dieser Technologien. Dennoch folgt die Bewirtschaftung von Feldern und die Wartung von Maschinen traditionellen Mustern oder nach vorgegebenen Intervallen. Dabei werden sowohl auf Maschinen, als auch auf Feldern unzählige agronomische und technische Daten erhoben, die hinkünftig ein datenbasiertes Wirtschaften unterstützen.

Die Aufgabenstellung

Es soll erhoben werden, welche Prozesse und Entscheidungen, die heute vielleicht noch nach Gefühl und Tradition ausgeführt werden, auf der Grundlage von bereits bestehenden Datenquellen evidenzbasiert getroffen werden können.

Die Umsetzung

Die Prozesse der landwirtschaftlichen Außenwirtschaft werden hinsichtlich der bereits heute erhobenen und möglicherweise nicht genutzten Daten analysiert. Dies schließt technische Messwerte gleichermaßen mit ein, wie Acker- oder Wetterdaten. Die in den einzelnen Prozessschritten zu treffenden Entscheidungen (z.B. Pflanzenschutzmaßnahme erforderlich ja/nein) werden analysiert und deren Einflussparameter dokumentiert, um daraus Decision-Support-Systeme (DSS) ableiten zu können.

Das Ziel

Es werden die Grundlagen für künftige DSS-Systeme auf Basis bestehender Datensätze unter Anwendung von Methoden künstlicher Intelligenz ermittelt.

Zum Unternehmen

Der Studiengang „Agrartechnologie und Digital Farming“ der Fachhochschule Wiener Neustadt am Campus Francisco Josephinum in Wieselburg bildet seit 2018 Studentinnen und Studenten in einem einmaligen Mix aus Landwirtschaft, Mechatronik und Informationstechnologien aus. Der Campus Francisco Josephinum vereint damit Innovation, Digitalisierung und Landwirtschaft in einer österreichweit einmaligen Art und Weise.

Partner:
Unterstützer:
Standort:

Wieselburg

Laufzeit:

2021-2022

Projektteam:

Dr. Jürgen Karner; Dr. Peter Riegler-Nurscher; Elias Eder, BSc

Kontakt:
Zusätzliche Informationen: