Datengetriebene Entscheidungen bezüglich Aussaat, Pflege und Ernte ermöglichen Ertragsoptimierung bei gleichzeitiger Minimierung des Ressourceneinsatzes. Ein klarer, datengestützter Ansatz, der moderne Technologie sinnvoll einsetzt.
Die Landwirtschaft kann erheblich vom Einsatz AI-basierter Technologien profitieren, indem sie datenbasierte Entscheidungen trifft – z.B. für die Aussaat, Pflege oder Ernte. Das optimiert den Ertrag und schont die Ressourcen.
Integration von Fernerkundungsdaten: Für die Überwachung von Kulturen, Bodenbedingungen und Wetterverläufen bietet sich die AI-gestützte Auswertung von Satellitenbildern und Sensordaten vor Ort an.
Analyse zeitlicher Daten: Die Auswertung saisonaler Daten führt zu einem besseren Verständnis von wiederkehrenden Mustern und dient als Entscheidungsgrundlage für Aussaatzyklen.
Anomalieerkennung: Einsatz von unüberwachtem Lernen zur Erkennung ungewöhnlicher Pflanzen- oder Bodenzustände, um frühzeitig Gegenmaßnahmen ergreifen zu können.
Prädiktive Analytik: Für die Vorhersage von Erträgen sowie die Planung von Aussaatzeiten und Fruchtfolgen können Zeitreihen-Prognosemodelle eingesetzt werden.
Edge Computing: Der Einsatz von Modellen direkt auf landwirtschaftlichen Geräten oder lokalen Servern ermöglicht es, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, ohne ständige Konnektivität zu benötigen.
Neutrainieren von Modellen: Um optimale Entscheidungsgrundlagen zu liefern, benötigen Modelle eine aktuelle Datenbasis, z.B. veränderte Klimamuster oder Pflanzenvariationen.
Datenschutz: Verwaltung sensibler Daten über Betriebsabläufe und Erträge mit angemessenen Sicherheits- und Zugriffskontrollen.
Wir begleiten auch Ihr Digitalisierungsvorhaben in Ihrer Branche über alle Phasen hinweg und freuen uns auf den Austausch mit Ihnen.