Das Projekt „Praxisorientierte Autonomisierung landwirtschaftlicher Verfahren“ beschäftigt sich mit der Integration autonomer Systeme in der Landwirtschaft

Das Teilprojekt Praxisorientierte Autonomisierung landwirtschaftlicher Verfahren beschäftigt sich mit der Integration autonomer Systeme in der Landwirtschaft. Automatisierte und autonome Technologien sind bereits seit Jahren im Einsatz. So bringen beispielsweise Maschinen mit automatisierten Lenksystemen Saatgut oder Dünger auf den Feldern aus und sind dabei effizienter, ökonomischer und ökologischer als traditionelle von Hand gesteuerte Maschinen. Auch wenn die Landwirtschaft in Teilbereichen somit als Vorreiter der digitalen Transformation angesehen werden kann, so steht sie dennoch vor einem umfassenden Paradigmenwechsel. Die bisherigen Forschungs- und Entwicklungsarbeiten konzentrierten sich vor allem auf zentrale landwirtschaftliche Prozesse und den Einsatz von Maschinen bei Saat, Pflanzenschutz und Ernte im Ackerbau sowie Weidehaltung oder Fütterung in der Tierhaltung. Für eine ganzheitliche digitale Transformation fehlen aber noch wichtige Bausteine in der Konfiguration der Arbeitsprozesse, der Zusammenstellung von Maschinen, der Feldlogistik, der Transportlogistik, der Interaktion zwischen Nutztieren und technischen Systemen sowie in verschiedenen Sicherheits- und Zulassungsfragen. Eine zentrale Rolle übernimmt dabei die Kooperation zwischen Mensch und digitalem System.

Diese adaptive Autonomie umschließt eine Vielzahl von Anwendungsfällen, von der Assistenztechnologie in modernen Landmaschinen bis hin zu Remote-Farming-Konzepten für zukünftige autonome robotische Systemlösungen. Forschungs- und Entwicklungsergebnisse lassen sich durch die Vielzahl variabler Parameter nur dann in die landwirtschaftliche Praxis übertragen, wenn der Verknüpfung der Maschinen und Prozesse im Wertschöpfungsnetz auch eine Verknüpfung der entsprechenden lokalen Datenmodelle, also eine ganzheitliche Modellierung landwirtschaftlicher Verfahren zugrunde liegt. Dafür werden wiederum vielfältige Daten aus allen Prozessen der gesamten Verfahrenskette benötigt.

Die Forschenden dieses Teilprojekts erstellen unter anderem konkrete Konzepte zur adaptiven Autonomie. Auf der Basis dieser Konzepte und einer ganzheitlichen Modellierung realisieren sie jeweils anschauliche Anwendungsfälle für den Pflanzenbau und die Tierhaltung sowohl als digitaler Zwilling als auch prototypisch in einem landwirtschaftlichen Betrieb. Darüber hinaus untersuchen sie neue Produktionssysteme mit kleinräumigen Teilflächen („Spot Farming“) in der Praxis unter verschiedenen Rahmenbedingungen.

Folgende Wissenschaftler*innen waren Initativ beteiligt am Projekt „Praxisorientierte Automatisierung landwirtschaftlicher Verfahren“:

• Prof. Dr. Robby Andersson, Hochschule Osnabrück, Fakultät Agrarwissenschaften und Landschaftsarchitektur
• Prof. Dr. Arno Ruckelhausen, Hochschule Osnabrück, Fakultät Ingenieurwissenschaften und Informatik
• Prof. Dr. Ludger Frerichs, Technische Universität Braunschweig, Institut für mobile Maschinen und Nutzfahrzeuge
• Prof. Dr. Joachim Hertzberg, Universität Osnabrück, Institut für Informatik
• Prof. Dr. Chadi Touma, Universität Osnabrück, Abteilung für Verhaltensbiologie
• Dr. Verena Otter, Georg-August-Universität Göttingen, Department für Agrartechnologie und Rurale Entwicklung
• Dr. Stefan Stiene, Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz GmbH, Planbasierte Robotersteuerung
• Prof. Dr. Jens Karl Wegener, Julius Kühn-Institut, Institut für Anwendungstechnik im Pflanzenschutz