Suchergebnisse

1. KIO-Sens – NIR-Sensortechnik mithilfe von KI optimieren

   Genauere Vorhersagen durch intelligente Algorithmen

   NIR-Sensoren sind in der Lage, Nährstoffgehalte im Erntegut oder in Gülle recht genau abzuschätzen. Das Projekt KIO-Sens will das Potenzial dieser Technik mithilfe von KI-Algorithmen steigern.

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2. PINOT – Entwicklung einer "künstlichen Nase" für Weinbau und Handel

   Den richtigen Riecher haben

   Im Projekt PINOT sollen geruchsaktive Stoffe im Wein automatisch erfasst und mittels Künstlicher Intelligenz (KI) objektiv bewertet werden.

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3. BoniKI – pflanzengenaue Beurteilung durch autonome Systeme

   Smarter Pflanzen-Check mit Blick fürs Detail

   Das Projekt BoniKI will den aufwändigen Prozess der Bonitierung (Beurteilung) landwirtschaftlicher Pflanzenbestände mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) vereinfachen. So soll in Zukunft ein breiter Anwenderkreis über ein automatisiertes Bonitursystem komplexes Expertenwissen erhalten und im eigenen Umfeld selbst anwenden können.

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4. SmartGrape – mithilfe eines neuen Messsystems den Weinbau digitaler gestalten

   Smarte Technik für smarten Weinbau

   Künstliche Intelligenz (KI) hat auch im Weinbau großes Potenzial. Qualitätsüberprüfende Prozesse können mit einem neuen Messsystem einfacher und effizienter gestalten werden.

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5. KI-Pilot – Wissen teilen und Austausch fördern

   Mehr Einsatz von KI im ländlichen Raum

   Weil Künstliche Intelligenz (KI) hohes technisches Wissen voraussetzt, will das Projekt KI-Pilot genau dieses Knowhow in die ländlichen Regionen tragen. Und zwar über einen „KI-Werkzeugkasten“ sowie ein Reallabor zum Experimentieren und Vernetzen.

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6. mAInZaun – der intelligente Zaun, der Tierarten erkennt

   Wölfe und Nutztiere gleichzeitig schützen

   Weidetiere besser bewachen und dabei zugleich die gesellschaftliche Akzeptanz des Wolfes erhöhen: Darauf zielt mAInZaun ab, ein neuartiges Zaunsystem, das sich nähernde Wildtiere erkennt und auf sie intelligent reagiert.

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7. KIdetect – Zuverlässiges Erkennen von Unkraut-Wachstumszentren

   Den Durchblick auf dem Feld bekommen

   Je stärker die Verunkrautung auf dem Feld, desto schwieriger wird es, sie präzise zu entfernen. Das Projekt KIdetect trainiert Künstliche Intelligenz (KI), die sich dieser Herausforderung stellt. Mithilfe von besonderen Bildinformationen erkennt die KI, wo Hackgeräte ansetzen müssen.

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8. KI-iREPro – mithilfe von KI den Weinbau effizienter managen

   Vorhandenes Wissen gezielt bündeln

   Im Projekt KI-iREPro wird modernste Sensortechnik mit intelligenten, leistungsstarken Prognosemodellen verbunden.

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9. weed-AI-seek – drohnengestützte KI soll Pflanzenschutz umweltfreundlicher machen

   "Wie im Flug" Unkraut erkennen

   Per Drohne erkennen, wo im Weizenfeld Unkräuter wachsen und diese dann ganz gezielt behandeln: Damit diese Vision wahr wird, trainiert ein Forschungsteam Künstliche Intelligenz (KI) mithilfe von Luftbildaufnahmen darin, alle Pflanzenarten eines Felds unterscheiden zu können.

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10. KI-SusCheck – per App zu gesünderen und nachhaltigeren Lebensmitteln kommen

    Smarter Einkaufen mit digitaler Assistenz

    Es wird eine web-basierte Smartphone-App entstehen, die bei Entscheidungen zum Lebensmitteleinkauf unkompliziert hilft und schnell Klarheit darüber schafft, wie nachhaltig angebotene Produkte sind.

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11. KAMI – Überwachung der Atemfrequenz von Milchkühen

    Das Tierwohl von Kühen verbessern

    Das Wohlbefinden von Milchkühen lässt sich verhältnismäßig gut über ihre Atmung ermitteln. Das Projekt KAMI zeichnet deshalb die Atmung der Tiere auf, um den Gesundheitszustand der Tiere besser beurteilen und frühzeitig präventiv tätig werden zu können.

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12. EVOLECTION – Smarte Entscheidungshilfe für Schweinezuchtbetriebe

    3D-Kameras kennen jedes Tier im Stall

    In der Schweinezucht gehen immer mehr Züchterinnen und Züchter dazu über, ihre zukünftigen Zuchtsauen selber zu züchten. Die im Projekt EVOLECTION entwickelte Künstliche Intelligenz (KI) wird dabei helfen, bei der Auswahl der Tiere immer die richtigen Entscheidungen zu treffen.

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13. Hackroboter2 – Autonome Unkrautbekämpfung innerhalb von Kulturpflanzenreihen

    Hier wird nicht aus der Reihe getanzt

    Unkräuter zwischen zwei Pflanzreihen etwa von Mais oder Zuckerrüben zu entfernen – das geht heute bereits automatisch. Innerhalb von Pflanzreihen fehlt den eingesetzten Systemen aber bislang der „Durchblick“. Mit smarten Kameras soll sich das nun ändern.

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14. Stadt-Land-Fluss – mit KI für einen smarten Dialog sorgen

    Nachhaltige Lieferketten ermöglichen

    Ein Mangel an Daten ist meist gar nicht der Grund dafür, dass technische Lösungen in der Lebensmittelkette fehlen. Wichtiger ist mittlerweile die richtige Vernetzung. Das Projekt „Stadt-Land-Fluss" nimmt dies in die Hand und wird damit den Ausbau regionaler Wertschöpfungsketten stärken.

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15. KIRa – Lernende Maschine entlastet Fachpersonal

    Saatgut automatisch sortieren und klassifizieren

    Das Projekt KIRa entwickelt einen Demonstrator, der Saatgutproben von Raps sensorisch und bildgebend erfasst. Für den großen Bereich der Saatgutproduktion werden die Ergebnisse des Projekts wichtige, neue Impulse geben.

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16. SMAEG-Bot – Regionale Lebensmittel smart vermarkten

    Wenn Hofladen und KI miteinander chatten

    Auf der Online-Vertriebsplattform "Regiothek" bieten Betriebe ihre regional produzierten Lebensmittel interessierten Verbraucherinnen und Verbraucher an. Der KI-basierte Chatbot "SMAEG Bot" soll regional vermarktende Lebensmittelerzeugerinnen und -erzeuger dabei unterstützen, ihr Angebot unkompliziert zu digitalisieren.

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17. KINERA – Produktionsprozesse in der Landwirtschaft optimieren

    Einfacher, effizienter und umweltschonender

    In der normalen landwirtschaftlichen Praxis erweisen sich die heutigen komplexen High-Tech-Landmaschinen oftmals als äußerst schwierig zu nutzen. Dies ist für die Landwirtinnen und Landwirte sehr unbefriedigend. Darüber hinaus wird das volle Potenzial der Maschinen so meist nie ganz ausgeschöpft. Künstliche Intelligenz (KI) soll dies ändern.

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18. PhenoTruck – Quarantäneschaderreger schnell vor Ort identifizieren

    Auf frischer Tat "erfasst"

    Einige Schädlinge und Krankheiten sind für Pflanzen so gefährlich, dass ihre Verbreitung sofort verhindert werden muss. Doch Quarantäneschaderreger zu identifizieren, kann oft sehr viel Zeit beanspruchen. Ein smartes System vor Ort soll nun diesen Prozess beschleunigen.

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19. resKIL – damit maschinelles Lernen in der Landwirtschaft deutlich mehr zum Einsatz kommt

    Perfektionierte KI in der Landtechnik

    Im Mittelpunkt des Projekts resKIL steht die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine. Das Projektziel: die Entwicklung von Lösungsmethoden, damit Künstliche Intelligenz (KI) gerade unter den herausfordernden Bedingungen der Landwirtschaft schneller, kostengünstiger und effizienter umgesetzt werden kann.

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20. KI-Zucht – schnell und präzise die ertragreichsten Sorten finden

    Pflanzenzucht zündet den Turbo

    Nachhaltigere oder klimaresistentere Pflanzen züchten – mithilfe von Algorithmen zur Mustererkennung und Maschinellem Lernen wird sich dieser sehr langwierige Prozess künftig deutlich beschleunigen lassen.

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21. RegisTer – dank Drohnen die Leistungsfähigkeit einer Sorte automatisiert erkennen

    Eine Revolution im Zuckerrübenanbau

    Das Projekt RegisTer ebnet den Weg für schnellere und größere Züchtungserfolge bei Zuckerrüben. Das Projektteam erforscht das Potenzial einer sogenannten „Drohnenbonitur“. Dabei werden Drohnen automatisiert Zuckerrübensorten charakterisieren und bewerten.

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22. Movi-Q – visuelle Qualitätskontrollen intelligent optimieren

    Wie KI Lebensmittel sicherer macht

    Optische Systeme spüren unermüdlich auf, was das menschliche Auge auch einmal übersehen kann. Damit aber Schadstellen an Lebensmitteln digital auch richtig klassifiziert werden, braucht es eine entsprechend trainierte Künstliche Intelligenz (KI).

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23. RoLand – wie eine kostengünstige Automatisierung in der Landwirtschaft erreicht werden kann

    Roboter für jedes Feld

    Klein, flexibel und preiswert – durch diese Merkmale soll sich das im Projekt RoLand entwickelte Robotersystem auszeichnen. Die Projektverantwortlichen entwickeln ein mobiles System, das selbstständig Obst erntet – konkret Erdbeeren im freien Feld.

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24. KIBREED – mithilfe von KI standortangepasste Pflanzen züchten

    Ertragssicherheit trotz Klimawandel

    Im Projekt KIBREED werden Werkzeuge für die Pflanzenzüchtung entwickelt und erprobt. Diese sollen mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) die Sortenwahl für die Landwirtschaft optimieren. Ziel ist, in der landwirtschaftlichen Praxis auch zukünftig die Ertragssicherheit zu erhalten.

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25. PORTAL – alle züchterisch relevanten Daten im virtuellen Raum zusammenführen

    Durch den virtuellen Zuchtgarten gehen

    Im Projekt PORTAL soll ein "virtueller Zuchtgarten" entwickelt werden. Das ermöglicht dann erstmals - unabhängig von Zeit und Raum - Pflanzen und Parzellen eines Feldes in einem virtuellen und erweiterten Abbild züchterisch zu erfassen. Moderne Technologien aus den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI), Robotik und virtueller Realität (VR) werden dazu erweitert und zusammengeführt.

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26. AI² – Schadinsekten automatisch erkennen

    Eine Laus kommt selten allein

    Um Blattläuse im Ackerbau sinnvoll bekämpfen zu können, müssen sie zunächst einmal eindeutig identifiziert werden. Das dauert heutzutage oft noch zu lang. Künstliche Intelligenz (KI) soll das zukünftig beschleunigen.

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27. HEB-KI – Künstliche Intelligenz sucht nach der Gerstensorte von morgen

    Beschleunigte Sortenentwicklungen ermöglichen

    Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) erhöht das Projekt HEB-KI die genetische Vielfalt von Gerste in Züchtungsprogrammen. So wird sichergestellt, dass eine schnelle und verbesserte Anpassung unserer Kultursorten an sich verändernde klimatische Bedingungen möglich ist.

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28. KRIBL – erschwingliche Robotik auch für kleine Betriebe

    Den Einsatz von KI "demokratisieren"

    Innovative Zukunftslösungen sollten für alle landwirtschaftlichen Betriebe zugänglich sein. Das will KRIBL unterstützen, indem es praktikable, kleine Robotersysteme zu erschwinglichem Preis und mit flexiblen Einsatzmöglichkeiten entwickelt.

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29. smartMILC – Künstliche Intelligenz überwacht das Tierwohl im Stall

    KI im Milchviehstall

    Das Projekt smartMILC wertet Sensordaten mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) aus. Dies soll ermöglichen, dass Gesundheit und Wohlergehen von Tieren zukünftig noch besser im Blick behalten werden können.

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30. DynAWI – Extremwettersituationen sicher und regionsspezifisch vorhersagen

    Extremwettergefahren immer im Blick haben

    Geodaten sind wichtig, um genau abschätzen zu können, wann und wo für die Landwirtschaft schädliche Extremwettersituationen auftreten werden. Allerdings wächst die Menge dieser Geodaten immer rasanter an. Es braucht daher effiziente „Big Data-Methoden“, um sie zum Nutzen der Landwirtschaft erschließen zu können. Diese Methodik soll im Projekt DynAWI entwickelt werden.

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31. BETTER-WEEDS – genau wissen, was auf dem Acker wächst

    Unkraut ist nicht gleich Unkraut

    Nur gegen die Unkräuter vorgehen, die die Kulturpflanzen hemmen – das funktioniert nur, wenn man jedes Unkraut genau kennt und weiß, in welcher Situation eine Bekämpfung notwendig ist und in welcher nicht. Um dieses Ziel zu erreichen, setzt das Projekt BETTER-WEEDS Künstliche Intelligenz (KI) ein.

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32. Zukunftslabor2030 – Fleischprodukte digital entlang der Lieferkette überwachen

    Das Schnitzel bekommt einen "Digitalen Zwilling"

    Das Projekt Zukunftslabor2030 untersucht die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) zur genauen Prognose der Verderbsprozesse von Fleischprodukten. Dies soll dabei helfen, die Lebensmittelverluste bei Fleischprodukten zu senken.

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33. WeedAI – nicht-chemische Unkrautbekämpfung im Zuckerrübenanbau fördern

    Moderner geht’s nicht – aber eventuell effektiver?

    Bei der mechanischen Unkrautbekämpfung ist der erhöhte Nutzen innovativer Hacktechniken oft wenig bekannt. Das Projekt WeedAI entwickelt daher ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basiertes Bewertungsverfahren, um diese Wissenslücke zu schließen.

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34. FreshRegio – Qualität bei Obst und Gemüse messbar machen

    Faire Preise für Obst und Gemüse

    Welche Qualität Obst oder Gemüse haben, lässt sich von außen betrachtet oft nicht genau sagen. Mobile Qualitätsscanner kombiniert mit Künstlicher Intelligenz (KI) könnten das bald ändern – und so für gerechtere Preise und weniger Lebensmittelabfälle sorgen.

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35. AI-TEST-FIELD – intelligente Sensorsysteme für verschiedene Bedingungen

    Landwirtschaftliche Felder mit allen digitalen Sinnen wahrnehmen

    Vom Wetter bis zu den Bodeneigenschaften: Sensordaten und ihre Interpretation hängen von unterschiedlichen Umgebungsbedingungen ab. Das Projekt AI-TEST-FIELD will KI-basierte Algorithmen in einem Outdoor-Testfeld darauf einstellen.

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36. X-KIT - Vernetzung und Austausch sind wichtig

    X-KIT – Unterstützung der KI-Projekte sowie der Gaia-X Domäne Agrar

    Das Projekt X-KIT begleitet 36 KI-Forschungsvorhaben als Vernetzungs- und Transferprojekt und wird sich darüber hinaus tatkräftig an der Weiterentwicklung der Gaia-X Domäne Agrar beteiligen.

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37. KINLI - "Nachhaltige Lebensmittelqualität" realisieren

    KINLI – Tiergesundheit und Lebensmittelqualität bewerten und verbessern

    Ziel des Vorhabens KINLI ist es, mit Hilfe des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich der Fleischverarbeitung eine nachhaltige Lebensmittelqualität sicherzustellen. Dies bedeutet neben höchsten Ansprüchen an die Qualität der Fleischwaren auch höchste Ansprüche in Bezug auf die Aufzucht- und Haltungsbedingungen der verarbeiteten Tiere.

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