Von Deep Tech zu Deep Ag
Wissensbasierte Technologien für nachhaltige Bioökonomische SystemeHier folgt einen Definition von Deep Tech und die Relevanz, mit besonderem Fokus auf die langjährige Erfahrung des ATB. Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet. Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet.
Ziele des ATB
Hier erzählen wir, warum Deep Tech so wichtig ist für das ATB und welcher Vision wir folgen. Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet. Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet.
Technologien
Robotik
Robotik als eine Technologie vorstellen
Sensorik
Sensorik als eine Technologie vorstellen
AI & Data Science
AI & Data Science als eine Technologie vorstellen
Robotik
Hier steht etwas zu Robotik. Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet. Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet.
Use Cases
Autonomer Feldroboter mit modularer Unkrautvernichtung
Hier folgt ein kurzer Absatz dazu, was JaetRobi technisch leistet:
- hochpräszise Steuerung eines autonomfahrenden Feldroboters
- Lasermodul, das über Parallelkinetik millimetergenau Unkräuter entfernt
- Simultane Erkennung, Annotation und Entfernung der Unkräuter
- robust & kostengünstig
- modular: Lasermodul kanngetauscht werden
Autonomer Hoftraktor mit elektrischem, smarten Mähmodul
Hier folgt ein kurzer Absatz dazu, was SunBot technisch leistet:
- hochpräszise Steuerung eines autonomfahrenden Feldroboters
- Lasermodul, das über Parallelkinetik millimetergenau Unkräuter entfernt
- Simultane Erkennung, Annotation und Entfernung der Unkräuter
- robust & kostengünstig
- modular: Lasermodul kanngetauscht werden
Serieller Roboterarm
Hier folgt ein kurzer Absatz dazu, was der Roboterarm aus FoodChain technisch leistet:
- hochpräszise Steuerung eines autonomfahrenden Feldroboters
- Lasermodul, das über Parallelkinetik millimetergenau Unkräuter entfernt
- Simultane Erkennung, Annotation und Entfernung der Unkräuter
- robust & kostengünstig
- modular: Lasermodul kanngetauscht werden
Biogas Tankstelle
Hier folgt ein kurzer Absatz dazu, was Res4Live technisch leistet:
- hochpräszise Steuerung eines autonomfahrenden Feldroboters
- Lasermodul, das über Parallelkinetik millimetergenau Unkräuter entfernt
- Simultane Erkennung, Annotation und Entfernung der Unkräuter
- robust & kostengünstig
- modular: Lasermodul kanngetauscht werden
Sensorik
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Use Cases
Nicht invasive Atemfrequenzmessung
Hier folgt ein kurzer Absatz dazu, was der Atemfrequenzsensor technisch leistet:
- hochpräszise Steuerung eines autonomfahrenden Feldroboters
- Lasermodul, das über Parallelkinetik millimetergenau Unkräuter entfernt
- Simultane Erkennung, Annotation und Entfernung der Unkräuter
- robust & kostengünstig
- modular: Lasermodul kanngetauscht werden
Smartes Emissionsmanagement im Stall
Hier folgt ein kurzer Absatz dazu, was EmiMod technisch leistet:
- hochpräszise Steuerung eines autonomfahrenden Feldroboters
- Lasermodul, das über Parallelkinetik millimetergenau Unkräuter entfernt
- Simultane Erkennung, Annotation und Entfernung der Unkräuter
- robust & kostengünstig
- modular: Lasermodul kanngetauscht werden
Digitaler Zwilling in der Lagerung
Hier folgt ein kurzer Absatz dazu, was wir in der Lagerung von Obst technisch leisten:
- hochpräszise Steuerung eines autonomfahrenden Feldroboters
- Lasermodul, das über Parallelkinetik millimetergenau Unkräuter entfernt
- Simultane Erkennung, Annotation und Entfernung der Unkräuter
- robust & kostengünstig
- modular: Lasermodul kanngetauscht werden
Ausgewählte Publikationen mit Deep Tech Bezug
- Marzban, N.; Psarianos, M.; Herrmann, C.; Schulz-Nielsen, L.; Olszewska-Widdrat, A.; Arefi, A.; Pecenka, R.; Grundmann, P.; Schlüter, O.; Hoffmann, T.; Rotter, V.; Nikoloski, Z.; Sturm, B. (2025): Smart integrated biorefineries in bioeconomy: A concept toward zero-waste, emission reduction, and self-sufficient energy production. Biofuel Research Journal. (1): p. 2319-2349. Online: https://doi.org/10.18331/BRJ2025.12.1.4
- Marzban, N.; Libra, J.; Hosseini, S.; Fischer, M.; Rotter, V. (2022): Experimental evaluation and application of genetic programming to develop predictive correlations for hydrochar higher heating value and yield to optimize the energy content. Journal of Environmental Chemical Engineering. (6): p. 108880. Online: https://doi.org/10.1016/j.jece.2022.108880
- Tkachenko, V.; Marzban, N.; Vogl, S.; Filonenko, S.; Antonietti, M. (2023): Chemical Insight into the Base-Tuned Hydrothermal Treatment of Side Stream Biomasses. Sustainable Energy & Fuels. : p. 769-777. Online: https://doi.org/10.1039/D2SE01513G
- Kohzadi, S.; Marzban, N.; Zandsalimi, Y.; Godini, K.; Amini, N.; Harikaranahalli Puttaiah, P.; Lee, S.; Zandi, S.; Ebrahimi, R.; Maleki, A. (2023): Machine learning-based modeling of malachite green adsorption on hydrochar derived from hydrothermal fulvification of wheat straw. Heliyon. (11): p. 21258. Online: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e21258
- Ben Hamouda, A.; Boussadia, O.; Saussure, S.; Ellssel, P.; Schirrmann, M.; Hobart, M.; Young, G. (2022): Integrating agro-ecological practices and smart farming to improve agricultural production and insect pest control.
- Marzban, N.; Libra, J.; Rotter, V.; Herrmann, C.; Ro, K.; Filonenko, S.; Hoffmann, T.; Antonietti, M. (2024): Maximizing the value of liquid products and minimizing carbon loss in hydrothermal processing of biomass: an evolution from carbonization to humification. Biochar. : p. 44. Online: https://doi.org/10.1007/s42773-024-00334-1
- Höfle, D.; Sperber, S.; Marzban, N.; Antonietti, M.; Hoffmann, T.; Wicaksono, W.; Abdelfattah, A.; Berg, G. (2024): Artificial Humic Acid Diminishes the Effect of Drought on the Soil Microbiome. Journal of sustainable agriculture and environment. (4 (October 2024)): p. 1-11. Online: https://doi.org/10.1002/sae2.70034
- Psarianos, M.; Marzban, N.; Ojha, S.; Schneider, R.; Schlüter, O. (2024): Functional and bioactive properties of chitosan produced from Acheta domesticus with fermentation, enzymatic and microwave-assisted extraction. Sustainable Food Technology. : p. 1-9. Online: https://doi.org/10.1039/D4FB00263F
- Psarianos, M.; Schneider, R.; Altuntas, Ö.; Dimopoulos, G.; Taoukis, P.; Schlüter, O. (2024): Bioethanol production from edible insect excreta: a case study on frass from house crickets. Biofuel Research Journal. (4): p. 2211-2224. Online: http://dx.doi.org/10.18331/BRJ2024.11.4.2
- Herrmann, C.; Bose, R.; Neu, A.; Schneider, R.; Alexandri, M. (2024): Cascading valorization of defatted rice bran for lactic acid fermentation and biogas production. Biofuel Research Journal. : p. 2146-2167. Online: https://doi.org/10.18331/BRJ2024.11.3.2
- Babor, M.; Liu, S.; Arefi, A.; Olszewska-Widdrat, A.; Venus, J.; Sturm, B.; Höhne, M. (2025): Interpretable Domain Adaptation Enables Robust Lactic Acid Fermentation Monitoring from Waste. Results in Engineering. (March 2026): p. 108477. Online: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.108477
- Arefi, A.; Sturm, B.; Babor, M.; Horf, M.; Hoffmann, T.; Höhne, M.; Friedrich, K.; Schroedter, L.; Venus, J.; Olszewska-Widdrat, A. (2024): Digital model of biochemical reactions in lactic acid bacterial fermentation of simple glucose and biowaste substrates. Heliyon. (19): p. 38791. Online: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e38791
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