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Relevanz: 1%
FENAFA-Netzwerkverbund - Teilvorhaben 5c: Entwicklung von Dosiersystemen und Compounderkonfigurationen für optimierte Compoundierprozesse mit ganzpflanzenbasierten Naturfasern (Projekt)
keine Angaben
Förderzeitraum: 2009 - 2012
Relevanz: 1%
FENAFA-Netzwerkverbund - Teilvorhaben 6c: Neuartige Bauteilkonzepte unter Nutzung von Holzfaserwerkstoffen mit Thermoplastmatrix in serientauglichen Verfahren (Projekt)
keine Angaben
Förderzeitraum: 2009 - 2012
Relevanz: 1%
ERA-Net PlantGenomics - Verbundvorhaben: 'Sicherung einer nachhaltigen Produktion von Lebens- und Futtermitteln (Cerehealth, Teilvorhaben C)' (Projekt)
keine Angaben
Förderzeitraum: 2007 - 2010
Relevanz: 1%
Ein kombinierter Ansatz aus Systembiologie und Hochdurchsatzanalysen zur Erzeugung nachhaltiger Resistenzen gegen Viren in Kulturpflanzen. Teilprojekt C (Projekt)
keine Angaben
Förderzeitraum: 2014 - 2017
Relevanz: 1%
Verbundprojekt: Smarte Sensorelektronik zur Erfassung und Bewertung der Ökosystemleistung grüner Infrastrukturen im urbanen Umfeld - Teilprojekt C (Projekt)
Die gezielte Begrünung urbaner Quartiere ist aus zahlreichen sozio-ökologischen Gründen als sinnvoll zu erachten. Es gibt eine wachsende Wahrnehmung und Wertschätzung in Gesellschaft und Politik für die positive Wirkung (Ökosystemleistung) der urbanen grünen Infrastruktur, des Gartenbaus sowie von grünen Dienstleistungen. Begrünte Gebiete dienen dem Menschen als Erholungsraum, kühlen durch...
Förderzeitraum: 2022 - 2024
Relevanz: 1%
Verbundprojekt: Einsatz von Künstlicher Intelligenz und optischen Sensoren zur Merkmalserfassung in Sortenprüfungen bei Zuckerrüben - Teilprojekt C (Projekt)
Die Zuckerrübe ist eine wichtige und leistungsfähige Pflanzenart für vielfältige Fruchtfolgen. Überdies stellt sie einen wichtigen Wirtschaftsfaktor für den ländlichen Raum dar. Moderne Sorten müssen wichtige Eigenschaften wie Krankheits- und Stresstoleranz und ein hohes Ertragspotential besitzen. Diese Eigenschaften müssen im Züchtungs- und Zulassungsprozess schnell und sicher erkannt werden....
Förderzeitraum: 2021 - 2024
Relevanz: 1%
Verbundprojekt: Modularer, autonomer und intelligenter Weide(schutz)zaun mit Erkennung und Vergrämung von Predatoren - Teilprojekt C (Projekt)
mAInZaun wird eine als Grundschutz nach der Richtlinie-Wolf anerkannte Ergänzung zu tradierten Zaunsystemen entwickeln und die Erfüllung der Cross-Compliance-Richtlinien zum Schutz der Tiere bei Weidehaltung vor bekannten Gefahren sicherstellen. Durch Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) wird ein intelligenter Zaun mit Sensoren und Aktuatoren sowohl die Ausbruchsicherheit gewährleisten sowie...
Förderzeitraum: 2021 - 2024
Relevanz: 1%
Verbundprojekt: Künstliche Intelligenz als Basis für die auf Big Data basierte Pflanzenzüchtung der Zukunft - Teilprojekt C (Projekt)
Hauptziele des vorliegenden Vorhabens bestehen zunächst dadrin, Methoden des maschinellen Lernens für die Mustererkennung aus höchst komplexen Genom-/Phänom- bzw. Umweltdatensätzen für die Vorhersage von leistungsbezogenen sowie umweltabhängigen genetischen Strukturen in Pflanzenzuchtpopulationen zu entwickeln bzw. anzuwenden. Auf ML-Basis extrahierte Datenattribute sollen daraufhin verwendet...
Förderzeitraum: 2021 - 2024
Relevanz: 1%
Verbundprojekt: Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring. Teilprojekt C (Projekt)
Künstliche Intelligenz (KI) braucht verlässliche Trainingsdaten als Fundament. Bisher fordern praktische Anwendungen im Monitoring von Bäumen und Wäldern in der Fernerkundung umfangreiche menschliche Vorarbeit, um die KI lauffähig zu machen. Auf der anderen Seite stehen den Nutzern zunehmend aktuelle Fernerkundungsdaten aus diversen Raumfahrtmissionen sowie Geodaten über den Ist-Zustand der...
Förderzeitraum: 2020 - 2022
Relevanz: 1%
Verbundprojekt: Calf and Heifer Net - Integriertes Daten- und Informationsmanagementsystem für Kälber und Färsen - Teilprojekt C (Projekt)
Entwicklung eines integrierten Farm-Management-Systems zur Datenerfassung und strukturierten Datenanalyse von Aufzuchtkälbern und Färsen. Ziel ist es dabei, die Datenkette von der Geburt des Kalbes bis zur Milchkuh zu schließen, um so das Gesundheitsmanagement in dem Zeitraum zu optimieren, der am ausschlaggebendsten für die spätere Leistung einer Milchkuh ist. Dabei spielt die Beachtung...
Förderzeitraum: 2021 - 2024
