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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.
Durch ein umfängliches Training der KI-Modelle soll es zudem möglich werden, effizient

Nachhaltigere oder klimaresistentere Pflanzen züchten – mithilfe von Algorithmen zur Mustererkennung und Maschinellem Lernen wird sich dieser sehr langwierige Prozess künftig deutlich beschleunigen lassen.
komplexe Pflanzenmerkmale mit starkem Umwelteinfluss sind diese sogenannten linearen Modelle

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.
die Pflanzenzüchtung Idealerweise werden zukünftig alle neuen Sorten vorab durch KI-Modelle

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.
die Pflanzenzüchtung Idealerweise werden zukünftig alle neuen Sorten vorab durch KI-Modelle

Nachhaltigere oder klimaresistentere Pflanzen züchten – mithilfe von Algorithmen zur Mustererkennung und Maschinellem Lernen wird sich dieser sehr langwierige Prozess künftig deutlich beschleunigen lassen.
komplexe Pflanzenmerkmale mit starkem Umwelteinfluss sind diese sogenannten linearen Modelle

Hofnachfolger eines modernen, konventionellen Ferkelerzeugerbetriebes mit Ackerbau, Doktorant an der Universität Hohenheim im Bereich nachhaltiger Nutztierernährung, ehemahliger Referent für Ferkelerzeugung an der Landesanstalt für Schweinzucht Boxberg (BW)
Netzwerkkolleginnen und -kollegen aus ganz Deutschland über zukunftsfähige, landwirtschaftliche Modelle

Hofnachfolger eines modernen, konventionellen Ferkelerzeugerbetriebes mit Ackerbau, Doktorant an der Universität Hohenheim im Bereich nachhaltiger Nutztierernährung, ehemahliger Referent für Ferkelerzeugung an der Landesanstalt für Schweinzucht Boxberg (BW)
Netzwerkkolleginnen und -kollegen aus ganz Deutschland über zukunftsfähige, landwirtschaftliche Modelle

Das Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) forscht an der ökonomisch, ökologisch und sozial nachhaltigen Landwirtschaft der Zukunft – gemeinsam mit Akteuren aus der Wissenschaft, Politik und Praxis.
einzigartigen Set an experimentellen Methoden, neuen Technologien, computergestützten Modellen

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.
besonders geschultem Personal, über große Rechenkapazitäten zum Trainieren der Modelle

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.
Modelle, die mit diesen Verfahren erstellt werden, können aber auch bei großen Datenmengen