BDoF

Artificial Intelligence in Farming

BDoF

F&E-Vorhaben Umsetzungsphase 2

Big Data für optimale Frucht

FuE-Projekt

kategorie

3

Partner

≈ 605 Tsd. €

Budget

Jun. 2026 – Dez. 2028

Laufzeit

Das Team

Friedrich Carl Eichenroth

Canida Software GmbH

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Markscheider Prof. Dr.-Ing. Tobias Hillmann

Hochschule Neubrandenburg

Lehrstuhl für praktische Geodäsie, Kartographie und Datenverarbeitung

Dr. agr. Jörg Müller-Scheeßel

Gut Bütow

Geschäftsführer

Prof. Dr.-Ing. Heralt Schöne

Hochschule Neubrandenburg

Fachbereich Agrarwirtschaft und Lebensmittelwissenschaften

Ziel des Vorhabens

In der Landwirtschaft werden häufig die Fruchtfolgen aus unterschiedlichen Gründen über einen langen Zeitraum beibehalten und zu selten nach Alternativen gesucht.
Aufgrund des Klimawandels oder anderer Bedingungen in Gesellschaft und Politik werden sich auch die Fruchtfolgen ändern bzw. anpassen müssen. In diesem  Projekt soll dem landwirtschaftlichen Betrieb eine Entscheidungshilfe zur Hand gegeben werden mit deren Hilfe er für unterschiedlichen Gewichtungen von Teilzielen für seinen landwirtschaftlichen Betrieb das optimale Ergebnis erzielen kann. Die Datengrundlage wird über den Data Lake des BData4AF-Systems erschlossen. Unter Nutzung dieses neu entwickelten Werkzeugs kann der Landwirt durch Testung von Alternativen im Anbau simulieren und steuern, mit welchem Betriebsergebnis unter Betrachtung relevanter wirtschaftlicher, ökologischer aber auch förderpolitischer Instrumente für seinen Betrieb ein optimales Ergebnis zu erwarten ist.

Vorgehensweise

coming soon

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