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Auflistung nach Autor:in "Reinkensmeier, Jan"

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  • Konferenzbeitrag
    Digitalization of the Value Chain Pig Production - Discussion of Novel Approaches and Application of Self-Sovereign Identity
    (EnviroInfo 2023, 2023) Precht, Hauke; Theesen, Cedrik; Buermann, Paula; Reinkensmeier, Jan; Gómez, Jorge Marx
    Livestock management is adapting to consumer demands with the aid of Precision Livestock Farming and innovative technologies like blockchain and Self Sovereign Identity. In this paper, we raise the question if Self Sovereign Identity (SSI) can be leveraged for creating decentralized digital identities, particularly in pig production, by discussing three proposals towards SSI adoption in the value chain pig production. We discuss employing Sovrin’s thing controller approach followed by a proposal for pig representation through Verifiable Credential (VC) or dynamic Non-Fungible Token. Scalability (in terms of the number of wallets or number of VCs) and ownership transfer (along with underlying transaction costs) emerge as critical challenges, while general feasibility is given from a high-level perspective. However, based on the potential towards enhanced transparency and traceability, we argue to pursue further empirical research while highlighting a research direction towards the decision support for choosing a proper SSI framework.
  • Konferenzbeitrag
    Experimentierfeld DigiSchwein
    (41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Lieboldt, Marc-Alexander; Sagkob, Stefan; Reinkensmeier, Jan; Gómez, Jorge Marx; Hölscher, Philipp; Kemper, Nicole; Traulsen, Imke; Drücker, Harm; Diekmann, Ludwig
    Das Experimentierfeld DigiSchwein hat die Entwicklung eines sensorbasierten Frühwarn- und Entscheidungshilfesystems für schweinehaltende Praxisbetriebe zum Ziel. Als digitales Farmmanagementsystem arbeitet es nach dem Grundprinzip: Dateninput (Sensoren), Datenverarbeitung (Software) und Datenoutput (Insight-Cockpit). Im Projekt werden marktübliche Sensoren unterschiedlichen Messprinzips in einer landwirtschaftlichen Versuchstierhaltung bei Sauen, Absetzferkeln und Mastschweinen erprobt. Diese Sensoren erfassen kontinuierlich und in Echtzeit ein breites Spektrum an Anlagen-, Stallklima-, Umwelt- und Tierdaten, die über ein Datenmanagementsystem miteinander verknüpft, gespeichert und verwaltet werden. Mittels Big Data-Analysemethoden des Machine Learnings werden Algorithmen entwickelt, welche erfasste Sensordatenmuster (Istwert) durch Abgleich mit Referenzdatenmustern (Sollwert) in Echtzeit bewerten und Prognosen erstellen. Das Ergebnis der komplexen Datenanalyse wird dem Systemnutzer in optisch aufbereiteter Form zur schnellen Erfassung über ein Dashboard visualisiert. Bei relevanten Abweichungen vom Sollwert werden Warnmeldungen mit Handlungsempfehlungen ausgegeben. Der Einsatz des Managementsystems soll dazu beitragen, Tiergesundheit, Betriebsmittel- und Nährstoffeffizienz sowie Umweltverträglichkeit schweinehaltender Praxisbetriebe nachhaltig zu verbessern.
  • Konferenzbeitrag
    NFDI4Energy Task Area 4: FAIR Data for Energy System Research
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Wein, Amanda; Reinkensmeier, Jan; Weidlich, Anke; Lilliestam, Johan; Hagenmeyer, Veit; Lehnhoff, Sebastian
    The NFDI4Energy consortium will create a research data infrastructure for energy system research, emphasizing the openness and FAIRness of data and models in this research domain. Within the consortium, Task Area 4 focuses on the development of resources and services that will provide a semantic layer for the overall platform built by NFDI4Energy. The team of this Task Area will produce artifacts including a domain ontology, metadata standards, a knowledge graph, a Persistent Identifier service, and integration infrastructure to join these artifacts to the NFDI4Energy platform.