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Agrarsysteme der Zukunft: DAKIS - Digitales Wissens- und Informationssystem f√ľr die Landwirtschaft, Teilprojekt C (DAKIS)

Projekt


Förderkennzeichen: 031B0729C
Laufzeit: 01.04.2019 - 31.03.2024
Fördersumme: 512.971 Euro
Forschungszweck: Demonstrationsvorhaben

Die Landwirtschaft der Zukunft soll sowohl ökonomisch effizient als auch ökologisch nachhaltig sein. Die Digitalisierung kann diese Zukunftsvision Realität werden lassen. Daran forscht das neue Projekt „Agrarsystem der Zukunft: DAKIS - Digitales Wissens- und Informationssystem für die Landwirtschaft“ unter der Leitung des Leibniz-Zentrums für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e. V.
Ziel ist es, ein neues digitales und intelligentes Tool zur Entscheidungsunterstützung zu entwickeln. Die Landwirtschaft steht vor vielfältigen Herausforderungen. Problematisch ist vor allem, dass auf den begrenzten Flächen künftig noch mehr produziert und gleichzeitig die Belastung für die Umwelt reduziert werden muss. Ab April forschen zehn wissenschaftliche Einrichtungen unter Federführung des Leibniz-Zentrums für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e. V. an einem neuen und nachhaltigen Landwirtschaftskonzept. Im Zentrum steht die Digitalisierung. Denn alle Beteiligten sind sich einig: Die Digitalisierung und neue Technologien könnt den Agrarsektor revolutionieren. Daten intelligent erfassen, vernetzen und nutzen Im Projekt „Agrarsystem der Zukunft: DAKIS - Digitales Wissens- und Informationssystem für die Landwirtschaft“ wird dafür ein digitales Entscheidungssystem für praktische Fragen der Landwirtschaft entwickelt, wie es bisher weltweit noch nicht existiert: DAKIS. Die Abkürzung steht für „Digital Agricultural Knowledge and Information System”. In DAKIS sollen verschiedene Informationen gebündelt werden. Zunächst werden durch Satelliten und Sensoren erfasste Landschaftsdaten in Echtzeit in die Datenbank gespielt. Dies wird ergänzt durch Marktdaten und Informationen aus darauf aufbauenden Computermodellen. Auf diese Daten können Landwirte dann am Ende zurückgreifen, um wichtige Entscheidungen für Ihre Betriebe zu treffen.
Zwei sehr unterschiedliche Testregionen liefern Daten
Um das System aufzubauen und mit Daten zu füttern, hat das Forschungsteam zwei sehr unterschiedliche Testregionen für ihre Projekt ausgewählt: Die eine liegt in der bayerischen Gemeinde Ruhstorf an der Rott, die andere in der brandenburgischen Uckermark. Die beiden Regionen unterscheiden sich deutlich in den Anbaubedingungen und Agrarlandschaftsstrukturen: Die Uckermark zeichnet sich durch geringe Niederschläge, große Betriebsflächen und Böden mit mittlerem Ertragspotenzial aus. Die Testregion in Bayern hingegen durch höhere Niederschläge, eine kleinteilige Landwirtschaft und Böden mit hohem Ertragspotenzial. Neben den aktuellen Ertragsdaten, Landschaftsparametern und Bestandszahlen werden auch Informationen zu den dortigen Ökosystemdienstleistungen und den Auswirkungen der Landwirtschaft auf diese erhoben. Darüber hinaus werden gesellschaftliche Dimensionen berücksichtigt. So werden im Projekt auch Workshops vor Ort stattfinden, in denen die Wünsche und Bedürfnisse der Bevölkerung erfragt werden. Dabei sollen auch mögliche Auswirkungen auf die Konsumenten thematisiert werden. Beispielsweise, dass höhere Vielfalt und neue Praktiken auch mit höheren Kosten verbunden sind. Auf diese Weise wird auch der Grad der Wertschätzung des Umwelt-, Natur- und Klimaschutzes in der Bevölkerung mit erhoben. Im Projekt sollen auch insbesondere die Landwirtinnen und Landwirte aktiv eingebunden werden, damit das System den praktischen Anforderungen der späteren Nutzer entspricht. Eine zentrale Frage ist auch, welche neuen Geschäftsmodelle für die Landwirtschaft dadurch möglich sind. Die Produktionskosten einer nachhaltigeren Landwirtschaft werden wahrscheinlich steigen, aber man muss weiterhin von der Landwirtschaft leben können und wettbewerbsfähig bleiben. Es werden Lösungen zu den großen Herausforderungen der Landwirtschaft: Klimawandel, Ernährungssicherheit und Nachhaltigkeit, erstmals in einem ganzheitlichen, digitalen Informations- und Entscheidungsunterstützungssystem, das Echtzeitdaten mit Simulation, gesellschaftlichen Bedarfen und betriebsökonomischen Faktoren kombiniert, adressiert.
Projektpartner sind das Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e. V., Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik (IHP), Hochschule für nachhaltige Entwicklung Eberswalde (HNEE), Europa Universität Viadrina Frankfurt (Oder), Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie (ATB) e. V., Universität Bonn, Forschungszentrum Jülich, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), Hochschule Osnabrück, Fraunhofer-Institut für System- und Innovationsforschung (ISI).

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