Impulse für Gartenbau und Landwirtschaft durch KI-Anwendungen
Der erste Tag der Vortragsveranstaltung konzentrierte sich auf Pflanzenbau, Pflanzentechnologie und Agrarwirtschaft. Experten referierten über die Definition von KI, die Funktionsweise von KI-Programmen sowie deren Potenziale und Herausforderungen in der Anwendung. Dabei wurde deutlich, dass KI die gartenbauliche und landwirtschaftliche Produktion maßgeblich beeinflusst.
Die Anwendungen reichen von der Produktion bis zur Unterstützung in der Ausbildung. Ein Schwerpunkt lag auf der Integration von KI in pflanzenbauliche Steuer- und Regelsysteme. Vorträge beleuchteten den Nutzen von KI bei der Erkennung von Pflanzenkrankheiten, der Entwicklung digitaler Zwillinge im Pflanzenbau, in der Züchtung und bei der Identifikation von Tieren im Stall. Praxisberichte zeigten, dass KI-Systeme in nahezu allen Bereichen Einzug gehalten haben.
Forschung und Praxisnähe am Standort Osnabrück-Haste
Der zweite Tag widmete sich aktuellen Forschungsprojekten der Hochschule Osnabrück am Standort Haste. Im Fokus standen innovative Technologien und deren praktische Anwendungen im Lebensmittelbereich. Beispiele hierfür waren die Verwendung von Apfelsorten in der industriellen Kuchenherstellung, der Einsatz von Pflanzenblättern in Lebensmittelinnovationen und die Stickstoffdüngung beim Brokkolianbau. Vorträge zur Pflanzensensorik zeigten zudem permanente Weiterentwicklungen in diesem Bereich.
Abschließend wurde eine auf die Themen der Haster Fakultät ausgerichtete Talentakademie vorgestellt. Mit dieser Initiative möchte die Hochschule Nachwuchskräfte für eine akademische Berufslaufbahn motivieren und vorbereiten.
Die Tagung unterstreicht, dass die KI aus ihren Kinderschuhen herausgewachsen ist und nahezu alle Lebensbereiche bewusst oder unbewusst tangiert. Größte Bedeutung muss daher auf eine an diese Situation angepasste Bildung und Ausbildung gelegt werden. Denn nur aufgeklärte und ‚in der aktuellen Entwicklung‘ stehende Beteiligte der land- und gartenbaulichen Branche können optimal die neuen Möglichkeiten des Einsatzes von Maschinellem Lernen, von Neuronalen Netzen und von Künstlicher Intelligenz nutzen.