P309 - 41. GIL-Jahrestagung 2021 - Fokus: Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten
Autor*innen mit den meisten Dokumenten
Auflistung nach:
Neueste Veröffentlichungen
- KonferenzbeitragEntwicklung eines digitalen Tierwohl-Indikator-basierten Beratungstools für die Mastschweinehaltung-PigsAndMore(41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Dahlhoff, Katharina; van Asten, Astrid; von Jasmund, Naemi; Schmidt, Lisa-Marie; Austermann, Felix; Büscher, WolfgangDie Aspekte einer tier- und umweltgerechten Schweinehaltung stehen seit vielen Jahren im Fokus gesellschaftlicher und politischer Diskussionen. Dennoch fehlen häufig belastbare Me-thoden, die geeignet sind, die Situation vor Ort im Beratungsfall objektiv zu beschreiben und zu bewerten. Ziel des Forschungsprojektes „PigsAndMore“ war es, ein Decision-Support-System zu entwickeln, das eine systematische und objektive Beurteilung der Tierwohl-Situation in Schweinemastbetrieben ermöglicht. Die betriebsspezifische Analyse setzt sich dabei aus einer vorgeschalteten Screening-Phase, der Erfassung haltungs-, fütterungs- und management-bezogener Betriebsdaten sowie einer Einzeltierbonitur durch geschulte Berater zusammen. Für die Bewertung des Betriebs werden die erhobenen Daten im Rahmen des digitalen Assistenz-systems gebündelt und analysiert. Definierte Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge sowie Ziel- und Grenzwerte ermöglichen es, Schwachstellen in Haltung und Management aufzuzeigen. Durch die abschließende Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen wird der Betrieb bei der Verbesserung der Tierwohlsituation unterstützt.
- KonferenzbeitragCan algorithms help us manage dairy cows?(41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Cockburn, MarianneDigitalisation has reached agricultural production and specifically dairy farming, where a wide range of sensing technologies are now available. From farm management systems over body condition scoring systems to those that detect behavioural changes. All these systems have one aim: to offer decision support to the farmer and aid his management decisions. Currently, however, little is known about the return of investment that these systems offer, or even the effectiveness of their functionality. Only little information is available about the underlying algorithms, despite them presenting the essence of performance. Thus, we can only consider the published literature to get an impression of such systems’ outcome. In the current study, we therefore evaluated machine-learning related studies published in the scientific literature between 2015 and 2020. We found that machine-learning algorithms were implemented across all fields of dairy science, but only a minority of them could reliably aid management decisions in practice. In this publication, we aim to give an overview of the achievements of current machine-learning algorithms published in dairy science literature and give an outlook on how they could develop further in the future.
- Konferenzbeitrag41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten - Komplettband(41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021)
- KonferenzbeitragÜber den Wert von Daten in der Landwirtschaft(41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Clasen, MichaelDie Forderungen, auch nicht personenbezogene Daten besser zu schützen, nehmen zu. Dies gilt auch für die Landwirtschaft. Landwirte fordern selbstbewusst „Meine Daten gehören mir“ und wollen für die Bereitstellung ihrer Betriebsdaten angemessen entlohnt werden. Es spricht aber einiges dafür, dass die meisten der erhobenen Daten kaum einen ökonomischen Wert aufweisen. In diesem Artikel wird systematisch untersucht, welche Arten von Daten es gibt und welchen Marktwert sie vermutlich haben. Da Daten digitale Güter sind, gelten für sie dieselben Besonderheiten wie für sonstigen digitalen Content, wie einfache Kopier- und Veränderbarkeit. Die Analyse kommt zu dem Schluss, dass die meisten Daten in der Landwirtschaft vermutlich nur einen geringen Wert aufweisen, der eine Vermarktung, aber auch einen aufwendigen juristischen Schutz nicht rechtfertigt. Erst durch Datenaggregation und geschickte Auswertung dieser Rohdaten werden quasi in einer Veredelungsstufe nützliche Informationen erzeugt. Vermutlich wäre es aber am besten, möglichst viele Daten öffentlich zugänglich zu halten, sodass Werte durch innovative Geschäftsmodelle geschaffen werden, die auf diesen öffentlichen Daten aufbauen.
- KonferenzbeitragAgriSens – DEMMIN 4.0(41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Spengler, Daniel; Asam, Sarah; Boettcher, Falk; Borg, Erik; Dobers, Eike Stefan; Geßner, Ursula; Harfenmeister, Katharina; Hüttich, Christian; Klan, Friederike; Teucher, Mike; Truckenbrodt, Sina; Conrad, ChristopherDie Digitalisierung der Landwirtschaft schreitet seit einigen Jahren immer weiter voran, wird aber in Deutschland noch nicht im großen Maßstab in landwirtschaftlichen Betrieben umgesetzt. Im Bereich der Geodatennutzung liegen die Herausforderungen vor allem bei der unzureichenden Definition von Schnittstellen sowie in einem mangelnden Daten- und Wissenstransfer zwischen Wissenschaft und Praxis. Hier setzt das Projekt „AgriSens – DEMMIN 4.0“ an, das vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) im Rahmen der digitalen Experimentierfelder gefördert wird. Methoden zur Nutzung von Geodaten, insbesondere Fernerkundungsdaten, im Pflanzenbau werden analysiert und neu entwickelt und in konkreten Anwendungsfällen wie Ertragsabschätzung oder teilschlagspezifische Bewässerung dem Landwirt nutzbar gemacht.
- KonferenzbeitragEXPerimentierfeld zur datengetRiebenen VErnetzung und DigitaliSierung in der LandwirtSchaft (EXPRESS)(41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Römer, Ingolf; Schieck, Martin; Mollenhauer, Hannes; Graß, Rikard; Krug, Silvia; Welz, Juliane; Knitsch, ValentinEine kaum zu überblickende Flut digitaler Technologien verspricht die Versöhnung von Ökonomie und Ökologie, ausgerichtet am Leitbild einer hocheffizienten Landwirtschaft, die gleichzeitig Umwelt und Biodiversität schützt. Auch in den Bereichen Pflanzenbau und Sonderkulturen bieten viele Hersteller von Agrartechnik entsprechende Technologien an. Die potenziellen Lösungsansätze umfassen Drohnen, Sensorik und Datenintegration. Gerade kleine und mittlere Betriebe stehen vor der Frage, welche Verfahren am besten zum eigenen Bedarf passen und ob sie ihre Versprechungen in der Praxis auch halten. Diesen und weiteren Fragen gehen wir mit dem Experimentierfeld EXPRESS nach.
- KonferenzbeitragBetriebsleitung und Stoffstrommanagement – Vernetzte Agrarwirtschaft in Schleswig-Holstein (BeSt-SH)(41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Reckleben, Yves; Ferdinand, Jan HenrikIn den Arbeitsschritten des ersten Projektjahres wurden auf den digitalen Feldern und in den digitalen Ställen der landwirtschaftlichen Testbetriebe jeweils ein Sensornetzwerk (u. a. Wetterstationen, Datenrouter, NIR-Sensoren) etabliert/aufgebaut. Mithilfe einer entwickelten Datenstruktur und zugrundeliegenden Datenbank wurden anschließend in Echtzeit die Prozessdaten innerhalb der landwirtschaftlichen Nährstoff-, Arbeits- und Energiekreisläufe erhoben und ausgewertet. Der Aufbau einer einheitlichen Wissenstransferstruktur mit mehreren Digitalisierungsstufen für einzelne Betriebssegmente dient anschließend im zweiten Projektjahr als zentrales Instrument für den Kompetenzaufbau in der Aus-, Weiter- und Fortbildung der Projektpartner auf Basis der Projektergebnisse. Das virtuelle Stoffstrommodell als digitaler Zwilling dient dabei als interaktive Anwendungsebene zur Darstellung von Praxisleitfäden und zur Implementierung von digitalen Technologien in landwirtschaftliche Betriebe.
- KonferenzbeitragExperimentierfeld DigiMilch: Digitalisierung in der Prozesskette Milcherzeugung(41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Lorenzini, Isabella; Boppel, Manuel; Worek, Franz; Beckmann, Stefan; Poteko, Jernej; Sauter, Sophia; Lichti, Fabian; Thurner, Stefan; Schäffler, Martin; Harms, Jan; Haidn, BernhardDas Projekt DigiMilch ist eines der 14 durch das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft geförderten digitalen Experimentierfelder. Experimentierfelder sind digitale Testfelder auf Praxisbetrieben, in denen untersucht werden soll, wie digitale Technologien optimal zum Schutz der Umwelt, zur Arbeitserleichterung und zur Steigerung des Tierwohls eingesetzt werden können. Im Experimentierfeld DigiMilch werden anhand von fünf Demonstrationsprojekten alle Arbeitsbereiche eines Milchviehbetriebs in Hinblick auf den Einsatz von digitalen Technologien untersucht.
- KonferenzbeitragExperimentierfeld 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, LudwigDas 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.
- KonferenzbeitragBericht aus dem Experimentierfeld DIWAKOPTER(41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Keicher, Rainer; Rauber, Bianca; Schwarz, Hans-Peter; Brunner, DavidDas Experimentierfeld DIWAKOPTER ist eines von insgesamt 14 Projekten, die im Rahmen der Förderung der Digitalisierung in der Landwirtschaft unterstützt werden. Ziele des Vorhabens sind die Einführung einer auf geostationären Satelliten beruhenden Kommunikationsinfrastruktur und die Einführung der Technik des „Drone-Trackings“ bei Multikopternutzung zur Gewährleistung des autonomen Fluges und der Absicherung anderer Luftverkehrsteilnehmer. Außerdem soll neue Sensorik und Aktorik zur bedarfsorientierten, luftgestützten Applikation von Fungiziden mittels Sprühdrohnen genutzt werden. Auch die Nährstoffversorgung der Pflanzen aus der Luft unter Berücksichtigung des Pflanzenbedarfs, der Wasserverfügbarkeit sowie der DüngeVO-Obergrenzen soll untersucht werden. Der aktuelle Stand der verschiedenen Aufgaben im Experimentierfeld DIWAKOPTER wird in diesem Bericht genauer erläutert.