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Nachhaltige Landwirtschaft mittels Künstlicher Intelligenz – ein plattformbasierter Ansatz für Forschung und Industrie

Kurzanzeige
dc.contributor.authorBosse, Sebastian
dc.contributor.authorBerns, Karsten
dc.contributor.authorBosch, Johannes
dc.contributor.authorDörr, Jörg
dc.contributor.authorEichhorn, Frederick Charles
dc.contributor.authorEisert, Peter
dc.contributor.authorFischer, Christoph
dc.contributor.authorGassen, Eike
dc.contributor.authorGerstenberger, Michael
dc.contributor.authorGerighausen, Heike
dc.contributor.authorHeil, Jonathan
dc.contributor.authorHilsmann, Anna
dc.contributor.authorHirth, Jochen
dc.contributor.authorHuber, Christopher
dc.contributor.authorHussaini, Mortesa
dc.contributor.authorKasparick, Martin
dc.contributor.authorKloke, Peter
dc.contributor.authorKrause-Edler, Hartmut
dc.contributor.authorMackle, Lukas
dc.contributor.authorMagnusson, Jannes
dc.contributor.authorMöhrle, Felix
dc.contributor.authorMöller, Markus
dc.contributor.authorPickel, Peter
dc.contributor.authorRautenberg, Clemens
dc.contributor.authorSchotten, Hans Dieter
dc.contributor.authorStanczak, Slawomir
dc.contributor.authorThiele, Lars
dc.contributor.authorÜcdemir, Henrik
dc.contributor.authorWania, Annett
dc.contributor.authorStein, Anthony
dc.contributor.editorHoffmann, Christa
dc.contributor.editorStein, Anthony
dc.contributor.editorRuckelshausen, Arno
dc.contributor.editorMüller, Henning
dc.contributor.editorSteckel, Thilo
dc.contributor.editorFloto, Helga
dc.date.accessioned2023-02-21T15:13:56Z
dc.date.available2023-02-21T15:13:56Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractDigitale Technologien gelten als möglicher Schlüssel zur Verknüpfung von Nachhaltigkeit, Klimaanpassung und wirtschaftlicher Effizienz in der Pflanzenproduktion. Die Heterogenität und Dezentralität des landwirtschaftlichen Systems stellt besondere Anforderungen an den Entwurf datengetriebener Lösungen: Daten entstehen lokal in landwirtschaftlichen Betrieben unterschiedlicher Größe; ihre Erhebung und Auswertung erfolgt meist multimodal, dezentral und durch Dritte; landwirtschaftliche Stakeholder stellen als Dateneigentümer hohe Ansprüche an die Datensouveränität. Das Forschungsprojekt „Nachhaltige Landwirtschaft mittels Künstlicher Intelligenz“ (NaLamKI) entwickelt einen plattformbasierten Ansatz, um diese Anforderungen zu adressieren und setzt hierzu auf Cloud-Edge Services zur 1) Erhebung divers strukturierter landwirtschaftlicher Daten, 2) KI-gestützte Fusion und Auswertung dieser Daten sowie 3) nutzerorientierte Haltung und Bereitstellung der erzeugten Datenprodukte in einem digitalen Farm-Twin unter Wahrung der Datensouveränität, Schaffung von (Daten-)Interoperabilität sowie GAIA-X-Konformität. Dieser Beitrag leitet die Notwendigkeit dieses Forschungsansatzes her, erläutert dessen zugrunde liegende Konzepte und diskutiert wissenschaftliche Ansatzpunkte und Ergebnisse sowie offene Herausforderungen und Chancen dieses integrierten Ansatzes.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-724-1
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/40256
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartof43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-330
dc.subjectKünstliche Intelligenz
dc.subjectPlattform
dc.subjectnachhaltige Landwirtschaft
dc.subjectSensorik
dc.subjectGeodaten
dc.titleNachhaltige Landwirtschaft mittels Künstlicher Intelligenz – ein plattformbasierter Ansatz für Forschung und Industriede
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage52
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage41
gi.conference.date13.-14. Februar 2023
gi.conference.locationOsnabrück

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P330 - 43. GIL-Jahrestagung 2023 - Fokus: Resiliente Agri-Food-Systeme