{"id":6903,"date":"2025-04-24T13:34:51","date_gmt":"2025-04-24T11:34:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.joanneum.at\/policies\/?p=6903"},"modified":"2025-04-24T13:34:51","modified_gmt":"2025-04-24T11:34:51","slug":"projekt-aisaac-gestartet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.joanneum.at\/policies\/projekt-aisaac-gestartet\/","title":{"rendered":"Projekt AISAAC gestartet"},"content":{"rendered":"

Unter der Leitung von POLICIES<\/a> startete Anfang April das neue Forschungsprojekt AISAAC<\/strong>. Ziel ist die Entwicklung eines KI-basierten Monitoringsystems<\/strong>, das die Nachhaltigkeit landwirtschaftlicher Fl\u00e4chen kleinr\u00e4umig bewertet. Damit sollen unproduktive Teilfl\u00e4chen identifiziert, Renaturierungsma\u00dfnahmen unterst\u00fctzt und der Ressourceneinsatz in der Landwirtschaft optimiert werden.<\/p>\n

Landwirtschaft nachhaltiger und datenbasiert denken<\/h3>\n

Um den steigenden Bedarf an Lebensmitteln zu decken und gleichzeitig die nat\u00fcrlichen Lebensgrundlagen zu erhalten, braucht es neue Ans\u00e4tze in der Bewirtschaftung landwirtschaftlicher Fl\u00e4chen. Genau hier setzen die Forscher*innen im Projekt AISAAC \u2013 AI-based Sustainability Assessment of Subarea-Specific Managed Cropland an. Das Projekt wird im Rahmen des F\u00f6rderprogramms AI for Green der \u00d6sterreichischen Forschungsf\u00f6rderungsgesellschaft (FFG) durchgef\u00fchrt und vom Fonds Zukunft \u00d6sterreich finanziert.<\/p>\n

\u201eWir wollen datengetriebene Entscheidungsgrundlagen schaffen, um produktive und \u00f6kologische Ziele in Einklang zu bringen\u201c, sagt Ulrike Kleb, Projektleiterin und Senior Researcher am Institut POLICIES.<\/p><\/blockquote>\n

\u00a0Pr\u00e4zise Vorhersagen mit Explainable AI<\/h3>\n

Im Mittelpunkt des Projekts steht die Entwicklung von erkl\u00e4rbaren KI-Modellen (Explainable AI, XAI)<\/strong>. Diese sollen Zusammenh\u00e4nge zwischen Bodenqualit\u00e4t, Wetterdaten, Ressourceneinsatz und Ernteertr\u00e4gen sichtbar machen \u2013 und daraus Ertragspotenziale einzelner Fl\u00e4chenabschnitte prognostizieren<\/strong>. Neben historischen Erntedaten flie\u00dfen auch hochaufgel\u00f6ste Satellitenbilder (PlanetScope und Sentinel-2) sowie Feuchtesensordaten in die Modelle ein. Damit lassen sich pr\u00e4zise Karten erstellen, die Entscheidungen in Bezug auf Bewirtschaftung und Renaturierung unterst\u00fctzen.<\/p>\n

Nachhaltigkeitsbewertung im Fokus<\/h3>\n

Ein weiteres Ziel ist die Entwicklung eines Nachhaltigkeitsindex<\/strong>, mit dem kleinr\u00e4umige Agrarfl\u00e4chen langfristig beurteilt werden k\u00f6nnen \u2013 unter Ber\u00fccksichtigung von Biodiversit\u00e4t, Bodenfruchtbarkeit und Ressourcennutzung. Ein Prototyp des Monitoringsystems wird auf einem Referenzfeld des Projektpartners Weinland AGRAR erprobt.<\/p>\n

Breites Konsortium aus Forschung und Praxis<\/h3>\n

Das Konsortium vereint Partner aus Wissenschaft, Landwirtschaft und Technologie:
\nNeben JOANNEUM RESEARCH POLICIES sind auch das Institut DIGITAL<\/a>, Forschung Burgenland<\/a>, Maschinenring Agrar Concept<\/a>, Weinland AGRAR sowie aGRAR-ZT<\/a> beteiligt.<\/p>\n

Das Projekt l\u00e4uft bis M\u00e4rz 2027 und soll eine Grundlage f\u00fcr nachhaltigere Entscheidungsprozesse in der Landwirtschaft schaffen \u2013 datenbasiert, erkl\u00e4rbar und praxistauglich.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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