Die d4agrotech Initiative
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
- eine ökologisch nachhaltige, klimaschonende landwirtschaftliche Produktion auf Grundlage gesunder Böden und einer optimierten und ressourcenschonenden Pflanzenversorgung mit gleichzeitig hohen Erträgen,
- eine regionale und ökonomisch nachhaltige landwirtschaftliche Produktion, die einen positiven Beitrag zu gesunder Ernährung und struktureller Entwicklung im ländlichen Raum leistet,
- die Förderung der Landwirtschaft als eine attraktive und zukunftsweisende (Beschäftigungs)Branche sowie
- die Stärkung der Resilienz der landwirtschaftlichen Produktion hinsichtlich Störungen und Krisen.
Neuigkeiten
Eröffnungsevent der neuen Klimakammernin Tulln mit Landeshauptfrau Johanna Mikl-Leitner
Am 25. April 2024 lud das Center for Health and 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.
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.
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.
