PhD Projekt

Integration und Klassifizierung von Umwelt-, biologischen und landwirtschaftlichen Prozessdaten

Die Landwirtschaft ist ein globales Unternehmen. Um fortschrittliche Managementpraktiken zu fördern und den Verbrauchern eine bessere Qualität zu bieten, haben Regierungen, die Industrie und die gesamte landwirtschaftliche Gemeinschaft die Notwendigkeit erkannt, Wissen und Einblicke in einem bisher nicht gekannten Umfang zu gewinnen. Aufgrund der sich schnell verändernden Technologien wie Sensoren, Automatisierung und maschinelles Lernen gibt es immer mehr Möglichkeiten zur Datenerfassung, was zu einer immer größer werdenden Datensammelwut führt. Märkte und Regierungen achten wenig oder gar nicht auf Sicherheitsaspekte, die oft hinter der Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit der Technologie zurückbleiben. Der weit verbreitete Einsatz der Informationstechnologie in der Landwirtschaft schafft eine neue Dimension der Abhängigkeit und wirft viele bisher ungelöste Fragen zu Datensicherheit, Datenschutz, Lebensmittelsicherheit und Haftung auf. Die Fähigkeit der Industrie und der Regierungen, solche Technologien sicher anzuwenden, ist für die Zukunft der Landwirtschaft von zentraler Bedeutung. Andernfalls könnte sich die Anwendung solcher Technologien als möglicherweise fatal erweisen.

Das Hauptziel der Dissertation ist die Schaffung eines Rahmens für die sichere und effiziente Integration mehrerer Datenquellen. Ziel ist es, Landwirten, Behörden und der Industrie einen sicheren Rahmen zu bieten, Daten zu erfassen und zu verteilen. Die für einen solchen Rahmen identifizierte Anwendung würde es ermöglichen, den Lebenszyklus von Tieren, insbesondere während des Transports, digital und sicher zu verfolgen. Ein solches System würde tatsächlich die Rückverfolgbarkeit vom Erzeuger bis zum Verbraucher gewährleisten. Das System würde auch sicherstellen, dass nur Betriebe Zugang zu den lukrativsten Märkten erhalten, welche Tiere gemäß den entsprechenden Standards züchten sowie sämtliche Bestimmungen einhalten. DiLaAg (Digitalization and Innovation Laboratory in Agricultural Sciences) ist ein Projekt, das nicht nur diese und weitere Fragen beantwortet, sondern auch dazu beitragen soll, Lösungen aus dem 21. Jahrhundert für Probleme des 21. Jahrhunderts zu finden.

Publikationen:

  • Purcell, W., Neubauer, T., and Mallinger K. (2022): Digital Twins in Agriculture: Challenges and opportunities for environmental sustainability. – Current Opinion in Environmental Sustainability.
  • Hoxhallari, K., Purcell, W., Neubauer, T. (2022) The potential of Explainable Artificial Intelligence in Precision Livestock Farming – ECPLF
  • Purcell, W., Klipic, A., Neubauer, T. (2022) A Digital Twin for Grassland Management – International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET 2022) – IEEE
  • Mallinger, K., Purcell, W., Neubauer, T. (2022) Systemic design requirements for sustainable Digital Twins in precision livestock farming – ECPLF
  • Purcell, W. and Neubauer, T. (2023) Digital Twins in Agriculture: A State-of-the-art review. Smart Agricultural Technology, Volume 3

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