OAS-Technologie: Ein Game Changer für die Agrarforschung
Die Bundesregierung hat Ende Juli die Hightech-Agenda Deutschland beschlossen, um die technologische Wettbewerbsfähigkeit des Landes zu sichern und Innovationsfelder wie KI, Quantencomputing, Mikroelektronik, Biotechnologie, klimaneutrale Energieerzeugung und Mobilität zu fördern. Im Bereich der Agrarforschung kann insbesondere die neue OAS-Technologie eines oberbayerischen Technologieunternehmens von dieser Initiative profitieren.
Die Technologie ermöglicht bereits heute den Austausch über den normierten Datenraum des EU Reference Grids der European Environment Agency (EEA), was einen projekt- und grenzübergreifenden Austausch unterstützt.
Skalierbare Datenmodelle für präzise Analysen
Das System reichert vorhandene Daten domänenübergreifend mit räumlicher Intelligenz an. Diese Daten stehen unbegrenzt für Abfragen zur Verfügung. Ein zentrales Element ist ein festes Muster, das den gesamten Globus abdeckt. Jedes Quadrat dieser Open Area Seals (OAS) ist gleich groß und eindeutig identifizierbar. Die mehrschichtigen Raster lassen sich in beliebigen Formaten von 100x100 mm bis 100x100 km verändern und kongruent abbilden.
Angezeigte Raum-Zeit-Cluster können Trends aufzeigen und automatisierte Analysen mittels Business Intelligence, Machine Learning oder künstlicher Intelligenz ermöglichen. Ein exaktes Verständnis örtlicher Gegebenheiten soll die Landwirtschaft zukünftig dabei unterstützen, Tierhaltungs- und Pflanzenbausysteme präziser, nachhaltiger und tiergerechter zu gestalten.
Die Entwicklung der Sensorik spielt eine wichtige Rolle, um Nährstoffe und relevante Bodenparameter kostengünstig zu erfassen. Messbare Größen wie Bodenfeuchte, Temperatur, Düngung oder Sonnenstunden belegen die lokalen Bedingungen des Wachstums und Stressverhaltens von Pflanzen. In Kombination mit bestehenden Wettermodellen lassen sich daraus Mikroklimamodelle weiterentwickeln.
Optimierung von Erntemengen und -qualität
Innovative Anbaumethoden wie Precision Farming, vertikale Landwirtschaft sowie ökologische und regenerative Verfahren stehen konventionellen Methoden gegenüber.
Mit unserem GIS-Datenmodell lassen sich Anbaumethoden in Bezug auf Zeit und Fläche analysieren und vergleichen. Das Potenzial der Hightech-Landwirtschaft in puncto Klimaresilienz, Bodenfruchtbarkeit, Ertragssicherheit und Ressourceneffizienz ist groß. Labor-, Sensor- und KI-gestützte Verfahren helfen, die beste Nährstoffzusammensetzung und den maximalen Ertrag auf einer definierten Fläche mit einem Minimum an Wasser, Dünge- und Pflanzenschutzmitteln zu erreichen. Das bringt sowohl die Sicherung der Ernährung als auch den Schutz vor ernährungsbedingten Krankheiten voran.