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Predictive analytics for crop rotation and humus enrichment – New approaches for assessing crop rotations using AI

Projektleitung
Friedel Jürgen Kurt, BOKU Projektleiter/in
Laufzeit:
01.03.2020-31.08.2022
Programm:
BRIDGE 1
Art der Forschung
Angewandte Forschung
Projektpartner
Technische Universität Wien, Österreich.
Kontaktperson: Dr. Thomas Neubauer;
Funktion des Projektpartners: Koordinator
Mitarbeiter/innen
Wohlmuth Marie-Luise, Projektmitarbeiter/in
Beteiligte BOKU-Organisationseinheiten
Institut für Ökologischen Landbau
Gefördert durch
FFG - Forschungsförderungsgesellschaft, Sensengasse 1, 1090 Wien, Österreich
Abstract
Entscheidungen auf landwirtschaftlichen Betrieben wurden für lange Zeit ohne genaue Berücksichtigung ihrer Auswirkungen auf Boden und Humus und somit auf Erosion und Grundwasserverschmutzung getroffen. Die wichtigste Ressource in der Landwirtschaft ist der Boden, seine Fruchtbarkeit und seine Verknüpfungen mit Treibhausgasemissionen. Österreich mit seiner führenden Rolle im biologischen Landbau benötigt neue Konzepte gegenüber dem Klimawandel und der zunehmenden Klimavariabilität, um seine Landwirt*innen und die Gesellschaft zu unterstützen und zu fördern.
AI4CROPR verkörpert eine einzigartige Forschung in Österreich auf internationalem Niveau und bietet das Potential zur Entwicklung eines innovativen Produkts. Das Projekt richtet sich an Landwirt*innen, landwirtschaftliche Unternehmen, Gemeinden und Städte und Entscheidungsträger*innen im landwirtschaftlichen Sektor.
AI4CROPR wird a) Beurteilungsmethoden und Ansätze einer ökonomischen Bewertung von ausgewählten Funktionen des Bodensystems und von Früchten und Fruchtfolgen (z.B. für die Gesellschaft) entwickeln (die es z.B. ermöglichen, Fruchtfolgen anhand von CO2-Begrenzungen zu identifizieren), b) Explainable AI nutzen, um mehr Einsicht zu bekommen, wie eine bestimmte Entscheidung getroffen worden ist, c) auf Hybrid Learning aufbauen, um heterogene Datenquellen zu kombinieren, bestimmte Merkmale zu identifizieren und mit einer begrenzten Zahl von Trainingsbeispielen umzugehen, d) im Zeitverlauf abweichendes Verhalten aufgrund von Datendrift oder feindlicher Eingabedatenattacken festzustellen und e) durch Zusammenarbeit mit Sektorbeteiligten aus der Praxis die neuen Modelle in einen nutzbaren Prototypen eines Entscheidungsunterstützungssystems einbinden, um die Validierung und Prüfung des Systems unter Bedingungen der realen Welt sicherzustellen.
AI4CROPR entwickelt Methoden, um Sektorbeteiligte zu unterstützen, ihre rechtlichen Verpflichtungen bezüglich Treibhausgasemissionen (z.B. aufgrund des Kyoto Protokolls, der Europa 2020 Ziele, der 2030 Energiestrategie, etc.) zu erreichen und Bewusstsein zu schaffen für die ambitionierten Klimaziele, indem die Konsequenzen von Entscheidungen in der Landwirtschaft (auf den Boden, auf die Emissionen, auf das Einkommen, etc.) aufgezeigt werden.
Schlagworte
Artificial Intelligence; Ackerbau; Ökologischer Landbau; Agrarökonomie; Nachhaltige Landwirtschaft;
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