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BMEL - Digitalisierung in der Landwirtschaft
Rahmenprogramm
1. Förderprogramm Digitalisierung in der Landwirtschaft (Experimentierfelder)
Ein Ziel des Rahmenprogramms BMEL-Digitalisierung in der Landwirtschaft ist die Einrichtung und Ausgestaltung innovativer Experimentierfelder zur Digitalisierung in der Landwirtschaft im gesamten Bundesgebiet, die untereinander koordiniert und vernetzt agieren. Insbesondere sollen die Chancen der Digitalisierung für alle Betriebsgrößen erschlossen und zum Wohle der Gesellschaft und der Wettbewerbsfähigkeit der Landwirtschaft ausgestaltet werden. Eine weitere Aufgabe der Experimentierfelder ist die Schaffung von infrastrukturellen Voraussetzung zur Untersuchung digitaler Technologien und Verfahren für verschiedene landwirtschaftliche Betriebsstrukturen und die wissenschaftliche Begleitung der zugehörigen Tests. Darüber hinaus soll der Technologie- und Wissenstransfer sowohl in die landwirtschaftliche Praxis als auch in den vor- und nachgelagerten Bereich und in die breite Öffentlichkeit stattfinden.
2. Förderprogramm Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft, der Lebensmittelkette, der gesundheitlichen Ernährung und den ländlichen Regionen
Mit einer Bekanntmachung zur Etablierung der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft, der Lebensmittelkette, der gesundheitlichen Ernährung und den ländlichen Regionen fördert das BMEL im Rahmen von Forschungsvorhaben seit Dezember 2020 insgesamt 37 Projekte mit einem Gesamtfördervolumen von ca. 45 Millionen Euro.
Es werden Projekte gefördert, die Ihren Schwerpunkt in einem der sechs nachfolgenden Bereiche der Künstlichen Intelligenz haben:
• Mustererkennung, Musteranalyse und Mustervorhersage
• Maschinelles Lernen
• Deep Learning
• Wissensbasierte Systeme
• Intelligente Maschinen (Robotik)
• Maschinelles Planen und Handeln
In dem Bereich Landwirtschaft werden insgesamt 29 Projekte gefördert, die eine Vielzahl an Themenkomplexen abdecken. Insgesamt 25 Projekte aus dem Bereich Landwirtschaft betreffen das Thema Pflanzen. Dort werden unter anderem die Schwerpunkte Pflanzenzüchtung, Pflanzenschutz, Unkrautkontrolle, Nachhaltigkeit und Landtechnik für den Einsatz von KI genauer erforscht. Konkrete Forschungsgebiete sind der Einsatz von Robotik und Drohnen, maschinelles Lernen sowie moderne Sensortechnik. Des Weiteren gibt es viele Anwendungsfälle von Datenmanagement- und Farmmanagementsystemen. Die weiteren vier Projekte entfallen auf den Bereich Tiere. Schwerpunkte sind an dieser Stelle unter anderem das Tierwohl in Verbindung mit entsprechenden Haltungssystemen, Züchtungsfortschritte und das Futtermanagement. Erforscht werden innovative Verfahren, die durch den Einsatz von KI zu einer Steigerung des Tierwohls sowie einer verbesserten Qualität in den aufgeführten Bereichen führen.
In den Bereichen Lebensmittelkette und gesundheitliche Ernährung werden fünf Projekte gefördert. Dort wird der Einsatz von KI zur Erhöhung der Lebensmittelsicherheit, Transparenz und Nachhaltigkeit erforscht. Anwendungsmöglichkeiten von KI finden sich an dieser Stelle in innovativen Vorhersagemodellen.
Im Themenbereich ländliche Regionen werden insgesamt drei Projekte gefördert. Diese umfassen die Schwerpunkte Tourismus, regionale Wertschöpfungsketten und die Vermarktung von regionalen Produkten.
Forschungsbereich:
1. Experimentierfelder zur Digitalisierung in der Landwirtschaft
Forschungsteilbereiche:
1.1 Entwicklung einer Infrastruktur, Initiierung von Einrichtungen
1.2 Digitalisierung landwirtschaftlicher Produktionsprozesse (Pflanzenbau, Tierhaltung, Sonderkulturen
1.3 Vernetzung durch innovativen Technologieeinsatz
Forschungsbereich:
2. Vernetzung und Wissenstransfer im Bereich Digitalisierung
Forschungsteilbereiche:
2.1 Vernetzung durch Technologieeinsatz, Technologietransfer, Netzwerke
2.2 Wissenstransfer durch Aktivitäten wie Konferenzen, Workshops, Multiplikatoren im Sinne von Verbreitung
2.3 Aus- und Weiterbildung im Bereich digitale Technologie, -transfer
Forschungsbereich:
3. Weiterentwicklung der digitalen Transformation
Forschungsbereich:
4. Digitales Datenmanagement
Forschungsbereich:
5. Künstliche Intelligenz
Forschungsteilbereiche:
5.1 Mustererkennung, Musteranalyse und Mustervorhersage
5.2 Maschinelles Lernen
5.3 Deep Learning
5.4 Wissensbasierte Systeme
5.5 Intelligente Maschinen (Robotik)