Fraunhofer-Leitprojekt „Cognitive Agriculture“ offiziell gestartet

Unter Leitung des Fraunhofer-Instituts für Experimentelles Software Engineering IESE in Kaiserslautern forschen acht Fraunhofer-Institute gemeinsam an Lösungen, um landwirtschaftliche Produkte ebenso umwelt- und ressourcenschonend wie hocheffizient zu produzieren.

Die Industrialisierung hat auch die Landtechnik in den vergangenen Jahrzehnten stark geprägt und nicht nur die Produktivität erhöht, sondern auch negative Effekte verursacht: Bodenverdichtung, intensive Düngung, übermäßiger Einsatz von Herbiziden, Pestiziden und Fungiziden oder verschiedene Arten gentechnisch veränderten Pflanzgutes führen zu bleibenden Schädigungen der Biosphäre. Hierzu hat sich der Ökolandbau als Alternative entwickelt, der allerdings bewusst Einbußen in der Produktivität in Kauf nimmt. Im Fraunhofer-Leitprojekt „Cognitive Agriculture“ soll erforscht werden, wie ein vernetztes Ökosystem für landwirtschaftliche Prozesse aussehen muss, mit dessen Hilfe sowohl die ökonomischen als auch die ökologischen Aspekte gleichermaßen optimiert werden können.

„Die Landtechnik ist nicht nur ein für unsere Gesellschaft essenzieller Wirtschaftszweig – sie ist auch eine fortschrittliche, hochinnovative Branche. Der Einsatz moderner Informationstechnologien birgt großes Potenzial, die Prozesse in der Landwirtschaft künftig noch effizienter zu gestalten“, erläutert der Präsident der Fraunhofer-Gesellschaft, Prof. Reimund Neugebauer. „In unserem neuen Leitprojekt haben sich acht Fraunhofer-Institute zusammengeschlossen, um mithilfe innovativer Automatisierungskonzepte und neuartiger Sensorik ein datenbasiertes Ökosystem aufzubauen, das zu einem Meilenstein in der digitalisierten Landwirtschaft werden soll. Digitale Technologien, neue Forschungsansätze und die Problemlösungskompetenz von Fraunhofer können auf diese Weise die Enabler einer hocheffizienten und zugleich nachhaltigen Landwirtschaft der Zukunft werden.“

Produktivität steigern, Nachhaltigkeit sichern

Digitalisierung, Automatisierung und Elektrifizierung der landwirtschaftlichen Prozesse bieten zahlreiche Ansatzpunkte, um den Zielkonflikt zwischen Ökonomie und Ökologie aufzulösen. Aufbauend auf einem umfassenderen Verständnis der weitverzweigten Wirkzusammenhänge in der Biosphäre kann die Produktivität durch optimierte Abläufe auf der Basis umfassender Daten weiter gesteigert werden; gleichzeitig kann Nachhaltigkeit durch hochautomatisierte teilschlag- bzw. pflanzenspezifische Feldbearbeitung mit entsprechender Anbaugerätetechnik erreicht werden.

Das Projekt „Cognitive Agriculture“ zielt darauf ab, Daten über komplexe Zusammenhänge in der Feldwirtschaft automatisiert zu erfassen und darauf aufbauend Entscheidungsprozesse im Wertschöpfungsnetzwerk zu unterstützen.

Der Fokus liegt dabei auf folgenden Innovationsbereichen:

• offener Datenaustausch in einem agrarspezifischen, digital vernetzten Ökosystem, das die multivalente Nutzung und Verknüpfung komplexer Datenmengen der Landwirtschaft in sicheren Datenräumen ermöglicht
• automatisierte Interpretation und Entscheidungsunterstützung auf Basis hochaufgelöster Messdaten aus luft- oder bodengestützten Systemen unter Verwendung mehrkanaliger Messinformationen
• autonome Feldrobotik für pflanzenspezifische Feldarbeit sowie robotergeführte Sensorikplattformen mit spezifischen Sensorsystemen.
  

Pilotapplikationen auf Testfeldern sollen demonstrieren, dass Agrosphärenmonitoring und pflanzenspezifische Feldbearbeitung einen Zuwachs an Produktivität ohne ökologische Folgeschäden bieten.

Ein Agricultural Data Space als digitale Plattform

Über ein vernetztes Ökosystem aller relevanten Firmen der Landwirtschaft will Fraunhofer eine breite Akzeptanz für „Cognitive Agriculture“ schaffen. Unter Berücksichtigung der Konzepte des von Fraunhofer initiierten Industrial Data Space soll ein Agricultural Data Space als Plattform eines digitalen Ökosystems konzipiert werden, die Inkompatibilitäten bestehender Lösungen überwindet und eine übergreifende Datennutzung durch Landwirte, Behörden, Umweltorganisationen, Genossenschaften, Maschinenhersteller usw. unter Einhaltung hoher Anforderungen an Sicherheit und Datenschutz ermöglicht.