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Verbundprojekt: Künstliche Intelligenz für die innovative Ertragsprognose bei Reben - Teilprojekt A (KI-iREPro)
Projekt
Förderkennzeichen: 28DK128A20
Laufzeit: 01.04.2021
- 31.10.2024
Fördersumme: 496.938 Euro
Forschungszweck: Angewandte Forschung
Stichworte: Digitalisierung, Digitale Welt, Wissenstransfer / Vernetzung, Rebe, Künstliche Intelligenz, Weinbau (inkl. Außenwirtschaft, Kellerei), Prognose, Nachhaltigkeit
Im Weinbau bestimmt der Ertrag über die Menge-Güte-Relation des Ernteguts maßgeblich die Produktqualität und somit die Rentabilität. Für den Weinbaubetrieb sind daher Ertragsprognosen wichtige betriebswirtschaftliche Stellschrauben, die jedoch stark von der Witterung, d.h. dem jeweiligen Jahrgang beeinflusst werden. Bisher sind Ertragsprognosen sehr fehlerträchtig und führen alljährlich in den Betrieben zu Überraschungen nach oben wie nach unten. Gleichzeitig bieten genaue Ertragsprognosen wichtige Grundlagen für das betriebliche Management: (1) Einstellen des gewünschten Ertrages (Menge-Güte-Relation, Qualitätsmanagement); (2) Transportlogistik (Transportkapazität vom Weinberg zum Betrieb, Reduktion von Wartezeiten bei der Traubenanlieferung) und (3) Kellereilogistik (Auslastung von Weinpressen- und Gärtankkapazitäten). Technologieübergreifend und anwendungsbezogen soll mit Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens (einem Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI)) ein Ertragsprognosemodell entwickelt werden.
Abschnittsübersicht
Fachgebiete
- Pflanzenbau
- Weinbau
Rahmenprogramm
Förderprogramm
Ausführende Einrichtung
Julius Kühn-Institut, Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen (JKI)
Zugehörige Projekte: KI-iREPro
- Verbundprojekt: Künstliche Intelligenz für die innovative Ertragsprognose bei Reben - Teilprojekt B
- Verbundprojekt: Künstliche Intelligenz für die innovative Ertragsprognose bei Reben - Teilprojekt C
- Verbundprojekt: Künstliche Intelligenz für die innovative Ertragsprognose bei Reben - Teilprojekt D
- Verbundprojekt: Künstliche Intelligenz für die innovative Ertragsprognose bei Reben - Teilprojekt E
