Der Check-Up ist eine Selbstauskunft der landwirtschaftlichen Betriebe zu ihren Aktivitäten in der Digitalisierung betrieblicher Abläufe und zur Nutzung digitaler Tools in Planung, Kommunikation, Umsetzung. Es wird daraus ein Digitalisierungsgrad berechnet und betriebsspezifische Handlungsempfehlungen zur stufenweisen Digitalisierung bereitgestellt. Der Check-Up kann entweder eigenständig webbasiert oder in Form eines persönlichen Interviews ausgefüllt werden. Ein Novum stellt die Verbindung mit dem AgriChat dar, einem Sprachmodell, das im Dialog mit der nutzenden Person sowohl aktuelle als auch optimale Handlungsempfehlungen gibt.
Aus Forschung wird Praxiswissen
Die Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz macht langjährige agrarwissenschaftliche Versuchsdaten praxisnah nutzbar. Dabei untersucht sie den Einsatz neuester KI-basierter Technologien direkt im Feld. Das Ziel der Arbeitsgruppe ist es, Daten aus wissenschaftlichen Feldversuchen fachgerecht aufzubereiten, sodass Entscheidungen zu Anbau, Düngung, Pflanzenschutz und Managementstrategien fundiert unterstützt werden.
AgriChat: Wissen, was wächst.
Für diesen Zweck entwickelt die AG KI den AgriChat. AgriChat ermöglicht Projektpartnern die direkte Interaktion mit Versuchsergebnissen, umgesetzt durch kontextbewusste Datenaggregation und KI-gestützte Ergebnisaufbereitung. Individuelle Fragestellungen zu Anbauversuchen und Managementstrategien können so effizient und unkompliziert beantwortet werden.
Über den Projektverlauf hinweg wird AgriChat fortlaufend erweitert. Geplant sind die Integration regionaler Standorteigenschaften und Wettervorhersagen in Nutzerprofile, die Integration der Wissensportale ISIP und Farmwissen, sowie eine datengestützte Hilfe zur Bearbeitung von Agrarförderanträgen.
Von Beginn an wurde AgriChat dafür konzipiert, keine Kompromisse bei Datenschutz oder Datenhoheit einzugehen. Sein Betrieb erfolgt im Rechenzentrum der Hochschule Anhalt und bietet vollste DSGVO-Konformität.
Im Rahmen von TRANSFORM entwickeln wir, zusammen mit einem Informatikunternehmen, ein webbasiertes Entscheidungsunterstützungssystem (decision support system - DSS), das Landwirte über die Auswirkungen der Umsetzung von Agrarumwelt- und Klimamaßnahmen* (AUKM) auf Biodiversität und Ökosystemleistungen zu informieren.
Das DSS basiert auf räumlich-expliziten Informationen zur landwirtschaftlichen Landnutzung und AUKM-Umsetzung für das Bundesland Sachsen-Anhalt. Es kann die Umsetzung verschiedener AUKM-Typologien in einem Ackerschlag simulieren und liefert Werte für die erwartete landwirtschaftliche Produktion, die Regulierung der Wasserqualität, die Feldvogelpolulationen und die natürliche Schädlingsbekämpfung.
Die Entscheidung der Landwirte, welche AUKM sie wo durchführen, ist von grundlegender Bedeutung, um die Wirksamkeit solcher Maßnahmen im Hinblick auf die Umweltziele zu maximieren, aber auch, um die Verluste in der landwirtschaftlichen Produktion zu minimieren. Verluste sind z.B. durch die Verringerung der Anbaufläche bei der Anlage eines Blühstreifens oder durch die Reduzierung des Chemikalieneinsatzes (z. B. Düngemittel oder Pestizide) bei der Anlage von extensivem Grünland zu erwarten.
Die Entwicklung des Tools wird von einer Evaluation der DSS-Ergebnisse begleitet, ob das DSS für die Landwirtschaftenden von Nutzen ist. Eine solche Evaluation kann es ermöglichen, die Vorteile des DSS für Landwirtschaftende sowie mögliche Hindernisse für seine Nutzung zu analysieren.
* Agrarumwelt- und Klimamaßnahmen sind Förderprogramme im Rahmen der Gemeinsamen Agrarpolitik (GAP) der EU, die darauf abzielen, die Landwirtschaft umweltfreundlicher zu gestalten und den Klimaschutz zu fördern (BMLEH, 2019).
GOAL: Logistik optimieren, Emissionen senken
Im Rahmen von TRANSFORM wird das webbasierte Logistik-Tool GOAL (Ganzheitliche Optimierung Agrar Logistik) entwickelt. GOAL unterstützt landwirtschaftliche Betriebe dabei, ihre Hoflogistik systematisch zu analysieren und Optimierungspotenziale bei Fahrwegen, Arbeitszeit und Treibhausgasemissionen zu identifizieren.
Das Tool verarbeitet reale Betriebsdaten, u.a. Standortinformationen, Feld- und Maschinendaten, und berechnet daraus betriebsspezifische Kennzahlen zu Straßenentfernungen, Feldbearbeitungswegen und Prozessketten. Über eine interaktive Karte können Felder, Routen, Fahrgassen und Cluster visualisiert und verglichen werden.
Ein zentraler Bestandteil ist die Szenariofähigkeit: Betriebe können alternative Standortkonfigurationen, Maschinenkonzepte oder Bewirtschaftungsstrategien simulieren und deren Auswirkungen auf Arbeitszeit, Kraftstoffverbrauch und CO₂-Emissionen quantifizieren. Damit wird Logistik als Stellhebel für Effizienz- und Nachhaltigkeitsstrategien greifbar.
GOAL wird als Open-Source-Software entwickelt. Das Tool nutzt offene Geodaten und standardisierte Schnittstellen, um eine niedrigschwellige Nutzung und Weiterentwicklung zu ermöglichen.
Der Check-Up ist eine Selbstauskunft der landwirtschaftlichen Betriebe zu ihren Aktivitäten in der Digitalisierung betrieblicher Abläufe und zur Nutzung digitaler Tools in Planung, Kommunikation, Umsetzung. Es wird daraus ein Digitalisierungsgrad berechnet und betriebsspezifische Handlungsempfehlungen zur stufenweisen Digitalisierung bereitgestellt. Der Check-Up kann entweder eigenständig webbasiert oder in Form eines persönlichen Interviews ausgefüllt werden. Ein Novum stellt die Verbindung mit dem AgriChat dar, einem Sprachmodell, das im Dialog mit der nutzenden Person sowohl aktuelle als auch optimale Handlungsempfehlungen gibt.
Aus Forschung wird Praxiswissen
Die Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz macht langjährige agrarwissenschaftliche Versuchsdaten praxisnah nutzbar. Dabei untersucht sie den Einsatz neuester KI-basierter Technologien direkt im Feld. Das Ziel der Arbeitsgruppe ist es, Daten aus wissenschaftlichen Feldversuchen fachgerecht aufzubereiten, sodass Entscheidungen zu Anbau, Düngung, Pflanzenschutz und Managementstrategien fundiert unterstützt werden.
AgriChat: Wissen, was wächst.
Für diesen Zweck entwickelt die AG KI den AgriChat. AgriChat ermöglicht Projektpartnern die direkte Interaktion mit Versuchsergebnissen, umgesetzt durch kontextbewusste Datenaggregation und KI-gestützte Ergebnisaufbereitung. Individuelle Fragestellungen zu Anbauversuchen und Managementstrategien können so effizient und unkompliziert beantwortet werden.
Über den Projektverlauf hinweg wird AgriChat fortlaufend erweitert. Geplant sind die Integration regionaler Standorteigenschaften und Wettervorhersagen in Nutzerprofile, die Integration der Wissensportale ISIP und Farmwissen, sowie eine datengestützte Hilfe zur Bearbeitung von Agrarförderanträgen.
Von Beginn an wurde AgriChat dafür konzipiert, keine Kompromisse bei Datenschutz oder Datenhoheit einzugehen. Sein Betrieb erfolgt im Rechenzentrum der Hochschule Anhalt und bietet vollste DSGVO-Konformität.
Im Rahmen von TRANSFORM entwickeln wir, zusammen mit einem Informatikunternehmen, ein webbasiertes Entscheidungsunterstützungssystem (decision support system - DSS), das Landwirte über die Auswirkungen der Umsetzung von Agrarumwelt- und Klimamaßnahmen* (AUKM) auf Biodiversität und Ökosystemleistungen zu informieren.
Das DSS basiert auf räumlich-expliziten Informationen zur landwirtschaftlichen Landnutzung und AUKM-Umsetzung für das Bundesland Sachsen-Anhalt. Es kann die Umsetzung verschiedener AUKM-Typologien in einem Ackerschlag simulieren und liefert Werte für die erwartete landwirtschaftliche Produktion, die Regulierung der Wasserqualität, die Feldvogelpolulationen und die natürliche Schädlingsbekämpfung.
Die Entscheidung der Landwirte, welche AUKM sie wo durchführen, ist von grundlegender Bedeutung, um die Wirksamkeit solcher Maßnahmen im Hinblick auf die Umweltziele zu maximieren, aber auch, um die Verluste in der landwirtschaftlichen Produktion zu minimieren. Verluste sind z.B. durch die Verringerung der Anbaufläche bei der Anlage eines Blühstreifens oder durch die Reduzierung des Chemikalieneinsatzes (z. B. Düngemittel oder Pestizide) bei der Anlage von extensivem Grünland zu erwarten.
Die Entwicklung des Tools wird von einer Evaluation der DSS-Ergebnisse begleitet, ob das DSS für die Landwirtschaftenden von Nutzen ist. Eine solche Evaluation kann es ermöglichen, die Vorteile des DSS für Landwirtschaftende sowie mögliche Hindernisse für seine Nutzung zu analysieren.
* Agrarumwelt- und Klimamaßnahmen sind Förderprogramme im Rahmen der Gemeinsamen Agrarpolitik (GAP) der EU, die darauf abzielen, die Landwirtschaft umweltfreundlicher zu gestalten und den Klimaschutz zu fördern (BMLEH, 2019).
GOAL: Logistik optimieren, Emissionen senken
Im Rahmen von TRANSFORM wird das webbasierte Logistik-Tool GOAL (Ganzheitliche Optimierung Agrar Logistik) entwickelt. GOAL unterstützt landwirtschaftliche Betriebe dabei, ihre Hoflogistik systematisch zu analysieren und Optimierungspotenziale bei Fahrwegen, Arbeitszeit und Treibhausgasemissionen zu identifizieren.
Das Tool verarbeitet reale Betriebsdaten, u.a. Standortinformationen, Feld- und Maschinendaten, und berechnet daraus betriebsspezifische Kennzahlen zu Straßenentfernungen, Feldbearbeitungswegen und Prozessketten. Über eine interaktive Karte können Felder, Routen, Fahrgassen und Cluster visualisiert und verglichen werden.
Ein zentraler Bestandteil ist die Szenariofähigkeit: Betriebe können alternative Standortkonfigurationen, Maschinenkonzepte oder Bewirtschaftungsstrategien simulieren und deren Auswirkungen auf Arbeitszeit, Kraftstoffverbrauch und CO₂-Emissionen quantifizieren. Damit wird Logistik als Stellhebel für Effizienz- und Nachhaltigkeitsstrategien greifbar.
GOAL wird als Open-Source-Software entwickelt. Das Tool nutzt offene Geodaten und standardisierte Schnittstellen, um eine niedrigschwellige Nutzung und Weiterentwicklung zu ermöglichen.
