HaAD

Artificial Intelligence in Farming

HaAD

F&E-Vorhaben Umsetzungsphase 2

Hochautomatisierte Agrar-Dokumentation

F&E-Projekt

KATEGORIE

2

PARTNER

~ 796 T€

BUDGET

Apr. 2026 – Okt. 2028

LAUFZEIT

Das Team

Markscheider Prof. Dr.-Ing. Tobias Hillmann

Hochschule Neubrandenburg

Lehrstuhl für praktische Geodäsie, Kartographie und Datenverarbeitung

Florian Drieselmann

Landwirtschaftsbetrieb Drieselmann GbR

Geschäftsführer

Lars Fricke

Hochschule Neubrandenburg

wissenschaftlicher Mitarbeiter

Ziel

Nachhaltige Landwirtschaft und betriebliche Resilienz erfordern einen effizienten Umgang mit gesetzlichen Dokumentations- und Meldepflichten. Das Vorhaben HaAD zielt darauf, diese mithilfe KI-gestützter Auswertungen von Maschinen-, Text- und Bilddaten weitgehend zu automatisieren und den manuellen Erfassungsaufwand deutlich zu reduzieren.
Zentrale Ziele sind die Integration unterschiedlicher Maschinen- und Fachdaten, die Unterstützung bei derzeit 368 identifizierten Dokumentations- und Meldepflichten sowie bei der GAP-Konditionalität, der Aufbau eines Echtzeitmonitorings für Betriebsprozesse, Stoffflüsse und Lagerbestände und die Entwicklung von Frühwarnfunktionen.

Herangehensweise

Hierzu wird auf Basis des im Startervorhaben BData4AF entwickelten Data Lake ein herstellerübergreifendes Eckdatenmanagement als zentrale Import-, Export- und Integrationsschnittstelle aufgebaut. Vorhandene Betriebsdaten werden mit der ArtIFARM-Big-Data-Infrastruktur verknüpft, um erforderliche Planungs-, Nachweis- und Meldedaten automatisiert abzuleiten. Der Landwirt übernimmt im Wesentlichen die fachliche Prüfung und Freigabe.
Dafür werden relevante Mindestanforderungen und Prozesse erfasst, modelliert und durch Verfahren zur Datenanalyse, Datenfusion und Qualitätssicherung unterstützt.

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