Ziele

Ziele

Im Projekt Nachhaltige Landwirtschaft mit KI (NaLamKI) entsteht eine cloudbasierte SaaS (Software-as-a-Service)-Plattform mit offenen Schnittstellen für Anbieter aus dem vor- und nachgelagerten Bereich der Landwirtschaft, der Industrie, sowie für Serviceanbieter von Spezialanwendungen im Pflanzenbau. Durch Aggregierung von Sensor- und Maschinendaten, die mittels Fernerkundung (Satelliten, Drohnen), Bodensensorik, Robotik, manueller Datenerhebung und Bestandsdaten gewonnen werden, entsteht ein wertvoller Datenpool, aus dem landwirtschaftliche Prozesse wie Bewässerung, Düngung und Schädlingsbekämpfung durch moderne KI-Methoden und (teil-)autonome Fahrzeug- und Agentenverbünde nachhaltiger, effizienter und transparenter optimiert werden können. NaLamKI schafft dabei die Möglichkeit einer hochdimensionalen Auswertung und Fusion aller aggregierten Daten. Durch den Aufbau eines International Data Space for Agriculture (IDSA)  und GAIA-X konformer Dienste wird die Plattform interoperabel zwischen verschiedenen zentralen und dezentralen Cloud-Anbietern und Anwendern agieren, wobei stets die Datensouveränität für alle Wirtschaftsakteure entlang der landwirtschaftlichen Wertschöpfungskette gewährleistet bleibt. Durch NaLamKI kann somit den Einflüssen des Klimawandels und dem Fachkräftemangel begegnet werden, ein weiter zu verbesserndes Nährstoff- und Pflanzenschutzmanagement erreicht und nicht zuletzt zur Ernährungssicherung beigetragen werden.

grafik

Im NaLamKI Projekt werden folgende Ergebnisse angestrebt:

 

  • Cloudbasierte SaaS (Software-as-a-Service)-Plattform mit offenen Schnittstellen für Anbieter aus dem vor- und nachgelagerten Bereich der Landwirtschaft, sowie für Serviceanbieter von Spezialanwendungen im Pflanzenbau. Die Plattform schafft die Möglichkeit einer hochdimensionalen Auswertung aller aggregierten Daten. Durch ihre GAIA-X konformen Dienste wird die Plattform interoperabel zwischen verschiedenen zentralen und dezentralen Cloud-Anbietern und Anwendern agieren, wobei stets die Datensouveränität gewährleistet bleibt.

 

  • NaLamKI wird einen „IDSA Agriculture Data Space“, ähnlich zu den existierenden „Industrial Data Space“ und dem „Medical Data Space“ prototypisieren. Der Data Space wird einem klaren Regelwerk folgen, welches jeder Anbieter und Nutzer von landwirtschaftlichen Daten transparent einsehen kann, um sicherzustellen, dass die Verwertung der Daten in seinem Sinne und ohne Kompromittierung von Unternehmensinteressen und DSGVO stattfinden kann. Auch soll der Agriculture Data Space die Schaffung eines IuK-Ökosystems fördern, in welchem unterschiedliche landwirtschaftliche Akteure Dienstleistungen und Daten anbieten und konsumieren können.

 

  • Neben historischen Bestandsdaten, Fernerkundungsdaten, Wetterdaten, Bodenbeschaffen-heitsdaten, fließen in NaLamKI auch verschiedenste im landwirtschaftlichen Produktionsprozess gesammelte Sensordaten zusammen. Sie dienen als Basis für die Anwendung moderner Methoden der KI für vielseitige komplexe Analysen. Prozesse in der Agrarwirtschaft werden hierbei digitalisiert, weiter automatisiert und fortlaufend optimiert. Dadurch entsteht ein hoher wirtschaftlicher aber auch ökologischer Nutzen für alle Beteiligten entlang der gesamten landwirtschaftlichen Wertschöpfungskette.

 

  • Mit NaLamKI soll es dem Landwirt u.a. ermöglicht werden, durch geeignete KI-gestützte Analysen sein Nährstoffmanagement zu optimieren und damit die Düngerapplikation räumlich und zeitlich zu verbessern, integrale Prozesse wie Bewässerung und Pflanzenschutz zu optimieren und durch intelligente und datengestützte Verfahren die Aufwandmengen zu verringern, Schaderreger frühzeitig zu erkennen und präzise zur richtigen Zeit und lokal begrenzt behandeln zu können. NaLamKi untersucht in wie weit dies durch (teil-)autonome Operationen möglich wird.

 

  • NaLamKI trägt folglich unmittelbar zur Umsetzung der für die Agenda 2030 formulierten 17 Ziele der Vereinten Nationen [3] bei, insbesondere Ziel 2 Ernährungssicherheit und nachhaltige Landwirtschaft fördern sowie Ziel 15 Landökosystem schützen und nachhaltige Nutzung fördern.

 

  • Der Nutzen sowie die Praxistauglichkeit der Ergebnisse für die Landwirtschaft wird anhand mehrerer Anwendungsfälle evaluiert, die in acht Demonstratoren prototypisch umgesetzt werden.

Zur Erarbeitung dieser Ziele operiert NaLamKI auf drei hierarchisch angeordneten Ebenen:

  • (I.) Auf den landwirtschaftlichen Maschinen (UAVs und UGVs) selbst, um u.a. eine verbesserte Wahrnehmung der Umwelt und intelligente Selbstadaptionsprozesse mittels KI zu erreichen.

 

  • (II.) Auf der übergeordneten Organisationseinheit der landwirtschaftlichen Betriebe mitsamt der zugehörigen Ackerschläge, um auch operative Planungsmaßnahmen mithilfe von KI fortlaufend zu optimieren.

 

  • (III.) „hofübergreifend“ und überregional auf der Cloud-Ebene, um unter Einhaltung der Datensouveränität die verfügbaren komplexen (hochdimensionalen und umfangreichen) Daten

 

  • integriert und strukturiert abzulegen,
  • mit modernen Verfahren der KI-gestützten Mustererkennung zu analysieren,
  • visuell aufzubereiten und
  • potentiellen Stakeholdern über wohldefinierte GAIA-X Services in standardisierten Formaten zugänglich zu machen.

Zum potentiellen Nutzer- und Anwenderkreis der Projektziele gehören u.a. amtliche Behörden (Subventionsangelegenheiten), Forschungseinrichtungen, Versicherungen und natürlich die Landwirte selbst. Die Digitalisierung anhand der innovativen Informations- und Kommunikationstechnologie (IuK) und insbesondere der Künstlichen Intelligenz hält in sämtlichen der drei skizzierten Ebenen Einzug.