idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Science Video Project
idw-Abo

idw-News App:

AppStore

Google Play Store



Instanz:
Teilen: 
14.03.2024 12:23

Nachhaltige Landwirtschaft: h_da-Forschende entwickeln KI-Systeme zur Optimierung des Agrarsektors in Europa

Simon Colin Hochschulkommunikation
Hochschule Darmstadt

    Wasserknappheit, intensiver Düngemitteleinsatz, steigende CO2- wie Methan-Emissionen: Die Landwirtschaft steht vor großen Herausforderungen. Im Rahmen des europäischen Horizon-Europe-Projekts „Farmwise“ arbeiten Forschende der Hochschule Darmstadt (h_da) an der Entwicklung innovativer KI-Systeme, um diese Probleme anzugehen. Sie sollen nicht nur Landwirtinnen und Landwirten, sondern auch politischen und zivilgesellschaftlichen Gruppen helfen, auf der Basis wissenschaftlicher Daten fundierte Entscheidungen zu treffen.

    An dem Projekt sind 20 Partner aus zwölf europäischen Ländern beteiligt. Die EU fördert das auf drei Jahre angelegte Forschungsvorhaben mit sechs Millionen Euro, davon erhält die h_da rund 600.000 Euro.

    „Unser Ziel ist es, relevante Informationen durch künstliche Intelligenz so aufzubereiten und durch Visual Analytics so zu visualisieren, dass sie von verschiedenen Zielgruppen verstanden und genutzt werden können“, sagt Prof. Dr. Kawa Nazemi, Experte für Mensch-Computer-Interaktion und Visual Analytics an der h_da. Dazu verbindet die von ihm geleitete Forschungsgruppe „Human-Computer Interaction und Visual Analytics“ KI-basierte Analysen mit benutzerfreundlichen interaktiven Visualisierungen, um ein umfassendes Verständnis landwirtschaftlicher Systeme und ihrer Wechselwirkungen mit Umweltfaktoren zu ermöglichen. Dadurch werden Landwirte und Entscheidungsträger in die Lage versetzt, nachhaltige Maßnahmen zu evaluieren und zukünftige Szenarien zu modellieren.

    Um dies zu erreichen, müssen Informationen zu Wasservorkommen, Bodenqualität und Nährstoffkreisläufen zielgruppengerecht aufbereitet werden. Das heißt: Die Daten müssen für Landwirte, politische Entscheidungsträger und zivilgesellschaftliche Organisationen jeweils spezifisch angepasst werden, um ein umfassendes Verständnis der Thematiken zu gewährleisten. Ziel ist es, allen Beteiligten innovative Systeme an die Hand zu geben, um Entscheidungen zu treffen, die nicht nur kurzfristigen Erfolg versprechen, sondern auch langfristig Nachhaltigkeit im Agrarsektor fördern.

    Prof. Dr. Kawa Nazemi erläutert die interdisziplinäre Zusammenarbeit innerhalb des Farmwise-Konsortiums anhand eines Beispiels: Ein landwirtschaftlicher Betrieb erwägt in der wasserarmen Region Südspaniens den intensiven Anbau von Avocados. Diese Situation wirft zahlreiche Fragen auf, die von den beteiligten Experten aus Wasserwirtschaft, Agrarwissenschaft, Klima- und KI-Forschung untersucht werden: Ist der Anbau wasserintensiver Früchte in einer Region mit Wasserknappheit vertretbar? Welche Auswirkungen hat dies auf die Bodenqualität und welche Konsequenzen ergeben sich aus dem Einsatz von Düngemitteln? Dabei werden sowohl kurz- als auch langfristige Perspektiven unter Berücksichtigung ökologischer, ökonomischer und sozialer Aspekte beleuchtet, um zu bewerten, ob eine Investition in den Avocadoanbau nachhaltig und politisch unterstützenswert ist.

    Das Konsortium widmet sich nun der Sammlung und Analyse umfangreicher Datenmengen, um ein detailliertes Bild der aktuellen Situation und möglicher Zukunftsszenarien zu skizzieren. Diese Informationen sind nicht nur für den landwirtschaftlichen Betrieb von Bedeutung, sondern auch für politische und zivilgesellschaftliche Akteure, die die ökologischen Auswirkungen ihrer Entscheidungen verstehen müssen. Darüber hinaus werden ökonomische Faktoren untersucht, um eine mögliche Abhängigkeit von Avocadoimporten zu vermeiden. Die Ergebnisse dieser Analysen werden zielgruppengerecht aufbereitet, um eine klare und verständliche Visualisierung der Daten zu ermöglichen. So trägt das Forschungsvorhaben dazu bei, dass alle Beteiligten auf einer soliden Informationsbasis Entscheidungen treffen können, die zu einer nachhaltigen Entwicklung im Agrarsektor beitragen.

    Professor Nazemi und sein Team sind innerhalb des Projekts für einen entscheidenden Be-reich verantwortlich: die visuelle Aufbereitung und Darstellung von datenbasierten Analysen sowie Zukunftsprognosen durch Künstliche Intelligenz. „Es geht nicht nur um die Bereitstellung von Informationen, sondern vielmehr darum, wie diese Informationen aufbereitet und den jeweiligen Zielgruppen präsentiert werden, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen“, erklärt der Experte für Datenanalyse, Informationsvisualisierung und KI.

    Das Farmwise-Projekt zeichnet sich durch seine internationale und transdisziplinäre Zusammenarbeit aus, mit Partnern aus Ländern wie Italien, Irland, Frankreich, Finnland, Großbritannien, den Niederlanden, Schweden, der Schweiz, Spanien, Polen und der Ukraine. Die Leitung hat die Universität Lund in Schweden inne. In länderübergreifenden Task-Force-Gruppen arbeiten die Forschenden zusammen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, mit KI-Technologien zu analysieren und zu bewerten. Ziel ist es, ein innovatives Entscheidungsunterstützungssystem für Herausforderungen wie Wasserverschmutzung und Klimawandel zu entwickeln. Im Idealfall führt das Projekt zu handfesten Ergebnissen, die die Basis für nachhaltige Veränderungen im Umgang mit diesen globalen Problemen bilden.

    Ein ausführlicher Artikel zum Thema findet sich in unserem Wissenschaftsmagazin impact: https://impact.h-da.de/

    Hochschule Darmstadt (h_da)
    Die Hochschule Darmstadt (h_da) ist eine der größten deutschen Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (HAWs). Sie bietet ihren aktuell 14.500 Studierenden ein praxisnahes und anwendungsorientiertes Studium in den Bereichen MINT, Wirtschaft und Gesellschaft sowie Architektur, Medien und Design. Viele Projekte und Inhalte in Studium, Forschung und gesellschaftlichem Transfer beschäftigen sich mit den Zukunftsthemen Nachhaltige Entwicklung, Mobilität und Digitalisierung. Die h_da betreibt ein eigenes Promotionszentrum Nachhaltigkeitswissenschaften und vergibt als erste und einzige deutsche Hochschule den akademischen Grad eines Doktors der Nachhaltigkeitswissenschaften. Visionär ist die europäische Hochschulallianz „European University of Technology (EUT+)“, der die h_da angehört: Gemeinsam mit acht weiteren Hochschulpartnern und gefördert von der EU-Kommission möchte die h_da zu einem neuen Hochschultyp zusammenwachsen – zur „Europäischen Universität“.

    Website h_da: https://h-da.de/
    Website EUT+: https://www.univ-tech.eu/


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Fachliche Ansprechperson für die Medien
    Hochschule Darmstadt
    Fachbereich Informatik

    Prof. Dr. Kawa Nazemi
    Schöfferstraße 8b – 64295 Darmstadt
    Tel +49 6151 – 533 69393
    Mail kawa.nazemi@h-da.de


    Bilder

    Prof. Dr. Kawa Nazemi, Experte für graphische Datenverarbeitung an der Hochschule Darmstadt
    Prof. Dr. Kawa Nazemi, Experte für graphische Datenverarbeitung an der Hochschule Darmstadt
    Steven Wolf
    h_da/Steven Wolf


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Lehrer/Schüler, Studierende, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler, jedermann
    Informationstechnik, Tier / Land / Forst, Umwelt / Ökologie
    überregional
    Forschungsprojekte
    Deutsch


     

    Prof. Dr. Kawa Nazemi, Experte für graphische Datenverarbeitung an der Hochschule Darmstadt


    Zum Download

    x

    Hilfe

    Die Suche / Erweiterte Suche im idw-Archiv
    Verknüpfungen

    Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.

    Klammern

    Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).

    Wortgruppen

    Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.

    Auswahlkriterien

    Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).

    Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).