Netzwerke

Foto: ATB

Joint Lab Künstliche Intelligenz & Data Science

Das ATB bildet gemeinsam mit der Universität Osnabrück Doktorandinnen und Doktoranden an der Schnittstelle von Agrarwissenschaft und Künstlicher Intelligenz aus. Die VolkswagenStiftung fördert die Kooperation im Rahmen des Programmes „zukunft.niedersachsen“ mit rund 6,7 Millionen Euro.

Ziele des Joint Lab KI & DS

Kernziel des Joint Lab ist es Künstliche Intelligenz (KI) & Data Science (DS) Expertise insbesondere für agrartechnologische Fragestellungen zu entwickeln. Vorwiegend wollen die Partner den Transfer von Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz in die landwirtschaftliche Praxis durch die interdisziplinäre Zusammenarbeit und die Ausbildung von Promovierenden mit explizitem Praxisbezug vorantreiben.

Das Graduiertenkolleg Joint Lab KI & DS

An dem gemeinsamen Graduiertenkolleg „Joint Lab Künstliche Intelligenz & Data Science“ sind insgesamt 40 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler beider Einrichtungen beteiligt. Sie werden zwölf Doktorandinnen und Doktoranden sowie drei Postdocs betreuen.

Partner

Forschungsschwerpunkte des Graduiertenkollegs

  • Künstliche Intelligenz und Data Science - Methodenentwicklung und Datenanalyse,
  • Autonome Systeme - Sensornetzwerke, Robotersteuerung und Datenerfassung, sowie
  • Hybride Prozess- und Systemmodellierung - Anwendungsbasierte Entwicklung von Prozesssteuerungen und Bildung digitaler Zwillinge.

Ein Liste der konkreten Forschungsthemen finden Sie hier.

Joint Lab KI & DS

Hintergrund

Ernährungssicherung und Anpassung an den Klimawandel

Die Ernährungssicherung in Zeiten des Klimawandels wird direkt von Agrartechnik und Bioökonomie beeinflusst. Sie haben Auswirkungen auf die grundlegenden Fragen, die die Zukunft der Lebens- und Wirtschaftsgrundlagen der Gesellschaft bestimmen werden. Zur Bewältigung dieser zentralen Probleme erfordert die Anpassung an den Klimawandel innovative Methoden der Tierhaltung, des Pflanzenbaus, der Nachhaltigkeit und des Umweltschutzes in der Landwirtschaft. Dazu bedarf es insbesondere einer an den Naturraum angepassten präzisen Landbewirtschaftung. Gleichzeitig erfordern steigende Bevölkerungszahlen einen Zuwachs landwirtschaftlicher Erträge sowie den effizienten Einsatz von Ressourcen.

Aufgaben des Joint Lab

Die Kernidee des Joint Labs ist es, diesen Herausforderungen durch anwendungsspezifische KI- und Data Science-Technologien zu begegnen. Im Mittelpunkt dabei stehen Optimierung, Effizienzsteigerung und Automatisierung von agrartechnischen Prozessen. Das Joint Lab wird als ersten Schwerpunkt vor allem Promovierende und Postgraduierte der KI und Data Science in der Agrartechnik sowie aus den Agrar-, Ingenieurs- und Umweltwissenschaften ausbilden. Perspektivisch wird die bereits genannte Einrichtung einer ATB-Außenstelle in Osnabrück im Fokus stehen.

Kompetenzen

Das Arbeits- und Forschungsprogramm basiert auf den langjährigen Vorarbeiten und Ressourcen des ATB und der Universität Osnabrück: „Von Seiten des ATB sind die Forschungsthemen des Joint Labs Präzisionspflanzenbau, Präzisionstierhaltung, Lebensmittelverarbeitung und Ernährung, Biomaterialien und Reststoffmanagement. Hinzu kommen Mess- und Regelungstechnik sowie Data Science“, so die Sprecherinnen des ATB, Prof. Dr.-Ing. Cornelia Weltzien und Prof. Dr. Barbara Sturm. Die Hochschule Osnabrück und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) Niedersachsen sind im Bereich KI und Data Science ebenfalls in das Joint Lab eingebunden. Forschen werden die neuen Doktorandinnen und Doktoranden im Coppenrath Innovationscenter (CIC) und damit in unmittelbarer Nähe zum DFKI.

Die Universität Osnabrück bringt ihre Kompetenzen in den Bereichen KI und Data Science aus der Informatik, Kognitionswissenschaft und Mathematik ein, die durch die Umweltsystem-/Biowissenschaften ergänzt werden. Insbesondere Methoden des maschinellen Lernens, wissensbasierte Ansätze, Optimierung und Data Mining werden die Forscherinnen und Forscher anwenden. Strukturell sind diese Themen im KI-Campus der Universität sowie beispielsweise durch die interdisziplinäre Forschungsstelle Data Science verankert; sie stehen bereits seit vielen Jahren im Mittelpunkt der Profilbildung der Universität.

Alle Beteiligten finden Sie auf den Seiten des Joint Lab KI & DS.

Cookies

Wir verwenden Cookies auf unserer Website, um Ihnen die Inhalte und Funktionen bestmöglich anzubieten und um die Zugriffe auf unserer Website anonym zu analysieren.

Beachten Sie, dass bei fehlender Zustimmung gegebenenfalls nicht mehr alle Funktionalitäten der Website zur Verfügung stehen.

Sie können die Cookie-Einstellungen einsehen, um eine kontrollierte Einwilligung zu erteilen.

Notwendig erforderlich

Notwendige Cookies sind für die ordnungsgemäße Funktion der Website unbedingt erforderlich. Diese Kategorie enthält nur Cookies, die grundlegende Funktionen und Sicherheitsmerkmale der Website gewährleisten. Diese Cookies speichern keine persönlichen Informationen.

Cookie Dauer Beschreibung
PHPSESSID Session Speichert Ihre aktuelle Sitzung mit Bezug auf PHP-Anwendungen und gewährleistet so, dass alle Funktionen der Seite vollständig angezeigt werden können. Mit Schließen des Browsers wird das Cookie gelöscht.
bakery 24 Stunden Speichert Ihre Cookie-Einstellungen.
fe_typo_user Session Wird verwendet, um eine Session-ID zu identifizieren, wenn man sich am TYPO3-Frontend einloggt.
__Secure-typo3nonce_xxx Session Sicherheitsrelevant. Zur internen Verwendung durch Typo3.
Analyse

Über Cookies dieser Kategorie lernen wir aus dem Verhalten der Besucher auf unserer Website und können so relevante Informationen noch schneller erreichbar machen.

Cookie Dauer Beschreibung
_pk_id.xxx 13 Monate Matomo – User-ID (zur anonymen statistischen Auswertung der Besucherzugriffe; ermittelt, um welchen User es sich handelt)
_pk_ses.xxx 30 Minuten Matomo – Session-ID (zur anonymen statistischen Auswertung der Besucherzugriffe; ermittelt, um welche Sitzung es sich handelt)