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Besuch auf Hof Fleming

Agri-Gaia stellt sich Staatssekretär Stefan Muhle und Landrat Johann Wimberg vor

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Besuch auf Hof Fleming

Am 11. August 2022 waren mit unserem Leuchtturmprojekt Agri-Gaia zu Besuch auf Hof Fleming. Dort hatten wir die Möglichkeit, Staatssekretär Stefan Muhle und Landrat Johann Wimberg, Einblicke in das Projekt zugeben, die Versuche auf Hof Fleming vorzustellen und die Herausforderungen, die mit der Entwicklung eines KI-Ökosystem einhergehen aufzuzeigen.

    
    

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Feldversuche auf Hof Fleming

Dr. Henning Müller gab den Besuchern vor Ort Einblicke über die Agri-Gaia Versuchsparzelle mit Seilkamera und Handwagen. Zur Aufnahme von Bilddaten von Kulturpflanzen, wie Mais, Weizen etc. im Feld wird im Rahmen des Projektes Agri-Gaia eine Aufnahmeinfrastruktur entwickelt. Diese besteht aus einer Sensorbox, die an zwei unterschiedlichen Trägersystemen angebracht wird. Die Sensorbox ist mit einer Multispektralkamera und einer Stereokamera sowie entsprechender weiterer Hardware zur Datenspeicherung und Kommunikation ausgestattet. Als Trägersystem wird einerseits ein radgebundener Handwagen und andererseits eine seilgeführte Plattform entwickelt.

Integration weiterer Projekte

Aber nicht nur Agri-Gaia wurde vorgestellt, sondern auch das Experimentierfeld Agro-Nordwest, das Projekt WaterWise und SmartTail.

Das Experimentierfeld Agro-Nordwest, welches ebenfalls wie Agri-Gaia im Agrotech Valley angesiedelt ist, stellt den Landwirt und dessen Betriebsumfeld in den Mittelpunkt und entwickelt bedarfsorientierte nachhaltige Lösungen.

WaterWise ist ein Autonomes System zur sparsamen Bewässerung im Ackerbau unter Einbindung regenerativer Energien bei gleichzeitiger Schonung der Grundwasserreserven.

SmartTail verfolgt im Wesentlichen das Ziel, Schwanzbeißen bei Schweinen mit Hilfe eines KI-Ansatzes (Künstliche Intelligenz) auf Basis geeigneter Sensortechnik frühzeitig zu erkennen.

Mit dem Blick in Richtung Zukunft könnten Projekte wie diese in das Agri-Gaia Ökosystem integriert werden. Die Ergebnisse und gesammelten Daten könnten beispielsweise zum Trainieren neuer KI-Anwendungen genutzt werden.