Die Digitalisierung hat die nächste Entwicklungsstufe der landwirtschaftlichen Produktion eingeläutet und eröffnet mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) eine Vielzahl an Möglichkeiten, um den drastischen Auswirkungen des Klimawandels, dem Verlust von Biodiversität, verminderter Bodenqualität, erhöhter Bodenversiegelung sowie Unsicherheiten in der Lebensmittelversorgung entgegenzuwirken.
Die d4agrotech Initiative adressiert neueste Entwicklungen im Bereich Digitalisierung und KI für den Einsatz in der Primärproduktion und in der landwirtschaftlichen Wertschöpfungskette. Ziele sind
[2025-01-07] Neue Publikation zum Thema: „Wie kann die Digitalisierung die Transformation hin zu nachhaltigen Agrar- und Lebensmittelsystemen unterstützen?“
Die Landwirtschaft und die Lebensmittelsysteme stehen vor großen Herausforderungen wie dem Klimawandel und dem Verlust der Biodiversität. Digitalisierung und Künstliche Intelligenz (KI) können dabei helfen, diese Probleme zu lösen. In Zuge der d4agrotech-Initiative wurden fünf Szenarien entwickelt, um die Potentiale der digitalen Transformation der Landwirtschaft in Niederösterreich zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen Maßnahmen, die mit regionalen Akteuren umgesetzt werden können, um nachhaltige Agrar- und Lebensmittelsysteme zu fördern. Die Publikation ist hier zu finden.
[2024-12-19] Einladung zum Stakeholder-Workshop „Digitalisierung als Chance für Bodengesundheit und regenerative Landwirtschaft“
Wir laden Sie herzlich ein, bei unserem d4agrotech Workshop dabei zu sein. Auf dem Programm stehen Expertenvorträge rund um das Thema des Workshops sowie interaktive Diskussionsrunden unter Einbeziehung aller Teilnehmer*innen. Hier möchten wir gemeinsam mit Ihnen und Ihrem Unternehmen/Ihrer Organisation die verschiedenen Funktionen von Digitalisierung in der Landwirtschaft und praktische Anwendungsbereiche zur Förderung der Bodengesundheit diskutieren. Das Ziel des Workshops ist es, Strategien für eine bessere Verknüpfung von regenerativer /agrarökologischer Landwirtschaft und Mikrobiom- und KI-basierten Anwendungen zu erarbeiten.
Zeit: 02. April 2025, 10:00 –15:00
Ort: Austrian Institute of Technology im Universitäts- und Forschungszentrum (UFT) Tulln, Konrad-Lorenz-Straße 24, 3430 Tulln, Hörsaal 15
Anmeldung per email an hanna.koch(at)ait.ac.at
Das d4agrotech Team freut sich auf Ihr Kommen!
[2024-10.14] D4agrotech beim 2. Internationalen Workshop zu digitalen Innovationsökosystemen in der Agrar- und Ernährungswirtschaft
Am 9. und 10. Oktober 2024 fand in Wageningen (Niederlande) der 2. Internationale Workshop zu digitalen Innovationsökosystemen in der Agrar- und Ernährungswirtschaft statt. Im Rahmen dieses Workshops wurden die transformative Rolle von künstlicher Intelligenz, Mechatronik und Datenanalyse für die Agrar- und Ernährungsbranche analysiert und diskutiert.
Dr. Sabine Neuberger, Wissenschaftlerin an der Innovation & Industrial Dynamics Unit des AIT-Centers for Innovation Systems and Policy, präsentierte dabei Zukunftsszenarien zur digitalen Transformation der Landwirtschaft in Niederösterreich. Diese Szenarien basieren unter anderem auf den Erkenntnissen aus den zwei d4agrotech-Workshops, die im Jahr 2023 durchgeführt wurden. Die Ergebnisse wurden mit Systemen aus Nordamerika, Australien und der EU verglichen, um neue Perspektiven und Innovationstrends aufzuzeigen.
[2024-09-01] WheatVIZ als Teil der Ausstellung "SMART DATA + DU"
Die interaktive Ausstellung »SMART DATA + DU« im Haus der Digitalisierung in Tulln bietet faszinierende Einblicke in die Welt der Daten und deren Anwendungen. Seit Sommer 2024 wird dort das d4agrotech Projekt WheatVIZ als Smart Data-Vorzeigeprojekt in der Sektion "Data Pioniere" ausgestellt. Hier der Link zur online tour durch die Ausstellung und die Vorstellung des WheatVIZ Projekts.
[2024-08-21] WheatVIZ bringt eine weitere wissenschaftliche Publikation zur effizienten Gelbrost-Erkennung mittels UAV und Deep Learning hervor
Der Prozess der Phänotypisierung spielt in der Pflanzenzüchtung eine tragende Rolle und wird immer mehr unterstützt durch den Einsatz von UAVs (unmanned aerial vehicles, Agrardrohnen) welche mit speziellen Kamerasystemen den Gesundheitszustand der Pflanze und etwaigen Krankheitsbefall ermitteln können. Zur Auswertung der Bilddaten sind angepasste Deep Learning Modelle vonnöten. Die aktuelle Publikation stellt eine skalierbare Deep-Learning-Methode zur automatisierten Detektion von Gelbrost in Winterweizen vor. Die Methode nutzt einen fein abgestuften Bewertungsscore (1 bis 9) nach internationalen Standards, um den Anforderungen von Pflanzenzüchtern gerecht zu werden. Durch eine reduzierte Auflösung (60 m Flughöhe) verringert sich das Datenvolumen, wodurch großflächige Phänotypisierungen schneller und kostengünstiger werden. Die Publikation ist hier zu finden.
[2024-06-28] Forschungsprojekt WheatVIZ im Fokus der Medien
Am 28. Juni 2024 berichtete ORF.at über das Forschungsprojekt WheatVIZ und die innovativen Klimakammern, die dabei eingesetzt werden. Ziel des Projekts ist es, die Reaktionen verschiedener Weizensorten auf extreme Umweltbedingungen zu untersuchen, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, welche Sorten am besten mit dem Klimawandel umgehen können. Die neuen Klimakammern ermöglichen präzise Simulationen unterschiedlicher Umweltbedingungen. Mit Hilfe von Hyperspektralkameras und weiteren fortschrittlichen Geräten werden Stoffwechselvorgänge und strukturelle Veränderungen der Pflanzen erfasst. Im Rahmen von WheatVIZ erlauben diese Technologien eine detaillierte Analyse der Anpassungsfähigkeit von Weizen in Hinblick auf Trockenstress. Weitere Informationen und der vollständige Bericht sind hier zu finden: Forscher prüfen Pflanzen in „Klimakammern“.
[2024-04-25] Eröffnungsevent der neuen Klimakammern in Tulln mit Landeshauptfrau Johanna Mikl-Leitner
Am 25. April 2024 lud das Center for Health & Bioresources des AIT Austrian Institute of Technoloy zur Eröffnung der neuen Klimakammern am Universitäts- und Forschungszentrum Tulln ein. Diese neue Forschungsinfrastruktur wurde vom AIT in Zusammenarbeit mit dem Land Niederösterreich und unterstützt von EU-Förderungen realisiert und soll praxis-nahe Forschung als Antwort auf die komplexen Herausforderungen in der Landwirtschaft ermöglichen. In den Klimakammern können unterschiedlichste Umweltbedingungen präzise simuliert werden und deren Auswirkung auf Pflanzen und deren Phänotyp mittels modernster digitaler Technologien mit Präzision im hohen Durchsatz erfasst und analysiert werden. KI-unterstützt können Muster und Zusammenhänge in den gesammelten Daten ermittelt werden. Dies hilft, den Einfluss von veränderten Klimabedingungen auf Pflanzen besser zu verstehen und diese Erkenntnisse für Vorhersagemodelle zu nutzen. Schlussendlich sollen diese Ergebnisse dazu beitragen, neue Sorten an sich stets verändernde Klimabedingungen anzupassen. Weitere Informationen finden Sie hier und im zugehörigen Video.
[2024-04-24] Neue Publikation zum Thema „Wie neue Technologien die Züchtung von trockenstresstolerantem Weizen vorantreiben können“ im Rahmen des Projektes WheatVIZ
Mittels modernster markergestützten Selektion (MAS) können in der Pflanzenzüchtung Pflanzen mit den gewünschten Merkmalen schnell und zuverlässig identifiziert und selektiert werden. Die MAS Technologie hängt aber von einer präzisen Phänotypisierung ab. Hier spielen jüngste Fortschritte bei der Hochdurchsatz-Phänotypisierung aus der Ferne, die durch unbemannte Luftfahrzeuge durchgeführt und mittels maschinellem Lernen ausgewertet wird, eine immer größer werdende Rolle. Neueste MAS-Methoden bieten eine effiziente Alternative zu traditionellen Pflanzenzüchtungsmethoden, die zeit- und arbeitsintensiv sind. In einem Review Artikel des WheatVIZ-Konsortiums werden der Stand sowie die Zukunft dieser Technologie diskutiert, mit Fokus auf den Herausforderungen und der Bedeutung der Züchtung von Winterweizen auf größere Trockentoleranz bei stabilen Erträgen. Dies ist von regionaler sowie globaler Bedeutung, da der Klimawandel und Dürreperioden in kritischen Entwicklungsstadien eine Bedrohung für die Weizenproduktion darstellen. Den Artikel finden Sie hier.
[2022-07-08] Neuer Presse Artikel über das d4agrotech Projekt PredictBeetWeevil
Am 08. Juli 2022 berichtete die „Die Presse“ darüber, wie Schädlinge und Pflanzenkrankheiten digital bekämpft werden können. Als ein Beispiel wird das Projekt PredictBeetWeevil genannt, das sich mit der Vorhersage des vermehrten Auftretens des Rübenderbrüsselers, eines bekannten Schädlings der Zuckerrübe, beschäftigt. Ziel ist es, ein KI-basiertes Vorhersagemodell zu entwickeln, um so rechtzeitig vor einer möglichen Ausbreitung des Schädlings zu warnen, sodass frühzeitig Gegenmaßnahmen erfolgreich gesetzt werden können. Den Artikel finden Sie hier.
