PhD Studenten

Seit 2014 war er als studentischer Mitarbeiter in verschiedenen Projekten am Institut für Energie und Verfahrenstechnik und am Institut für Landtechnik tätig. In diesen Projekten beschäftigte er sich mit der Programmierung von Auswerteskripten in MatLab und der Entwicklung und Programmierung von Versuchsaufbauten. Als DiLaAg PhD-Student wird er sich im Bereich Feldrobotik und der autonomen Daten-Akquisition auseinandersetzen. Sein Dissertationsprojekt hat das Thema „Datenbasierte, vernetzte Prozessführung in der Agrartechnik“.

Publikationen

• Supper, G., Barta, N., Gronauer, A., Motsch, V. (2022) Localization accuracy of a robot platform using indoor positioning methods in a realistic outdoor setting. Die Bodenkultur: Journal of Land Management, Food and Environment, Volume 72, Issue 3, 133–139

In seiner Masterarbeit beschäftigte er sich mit der Analyse von agentenbasierten Modellen mittels Markovketten. Nach seinem Studium arbeitete er in der Industrie in der Softwareentwicklung im Bereich des autonomen Fahrens (Umgebungserkennung und Navigation). Danach wechselte er an die Universität für Bodenkultur Wien als wissenschaftlicher Projektassistent und arbeitete in dem Bereich Automatisierung und Robotik in der Landtechnik. Dabei lag der Schwerpunkt in der Entwicklung von Software für die Umgebungs- und Objekterkennung mittels LIDAR. Sein Dissertationsprojekt hat das Thema „Integration von Pflanzenparametern für intelligente landwirtschaftliche Prozesse“.

Publikationen:

• Kitzler, F., Wagentristl, H., Neugschwandtner, R. W., Gronauer, A., and Motsch, V. (2022) Influence of Selected Modeling Parameters on Plant Segmentation Quality Using Decision Tree Classifiers. Agriculture 12, no. 9: 1408.https://doi.org/10.3390/agriculture12091408
• Kitzler, F.; Barta, N.; Neugschwandtner, R.W.; Gronauer, A.; Motsch, V. (2023) WE3DS: An RGB-D image dataset for semantic segmentation in agriculture. Sensors, 23(5), 2713.

AAA.NN.NH.P.In seiner Masterarbeit widmete er sich der Verwendung von Spektralindizes zur Abschätzung der Stickstoffversorgung von Winterweizen. Sein Dissertationsprojekt hat das Thema „Strategische Sammlung und Bereitstellung von Feldversuchsdaten“.

Publikationen:

• Koppensteiner, L. J., Kaul,H.P., Piepho, H.P., Barta, N.,Euteneuer, P., Bernas, J., Klimek-Kopyra, A., Gronauer,A., & Neugschwandtner, R.W., (2022): Yield and yield components of facultative wheat are affected by sowing time, nitrogen fertilization and environment, European Journal of Agronomy, 140, 126591, DOI: https://doi.org/10.1016/j.eja.2022.126591
• Koppensteiner, L. J. , Obermayer-Böhm, K., Hall, R. M. , Kaul, H.-P. , Wagentristl, H. & Neugschwandtner, R. W. (2021): Autumn sowing of facultative triticale results in higher biomass production and nitrogen uptake compared to spring sowing, Acta Agriculturae Scandinavica, Section B — Soil & Plant Science, 71:9, 806-814, DOI: 10.1080/09064710.2021.1950205
• Palka, M; Manschadi, AM; Koppensteiner, L; Neubauer, T; Fitzgerald, GJ (2021): Evaluating the performance of the CCCI-CNI index for estimating N status of winter wheat. EUR J AGRON., 130, 126346

Während seines Studiums hat er bei vielen verschiedenen Firmen und als Mathematik-und Physik-Nachhilfelehrer gearbeitet und konnte so Erfahrung in unterschiedlichen naturwissenschaftlichen Bereichen sammeln. Dies hat dazu geführt, dass nach Abschluss des Studiums die Entscheidung feststand, dass es weiter in Richtung Computer-Wissenschaften gehen soll. Hierbei sei erwähnt dass er sich innerhalb der Computer-Wissenschaften sehr für Machine/Deep Learning und damit verbundenen Algorithmen interessiert. Sebastian Raubitzek beschäftigt sich in seinem PhD Projekt mit „Hybride Deep/Machine Learning Modellen zur Vorhersage des Pflanzenwachstums“.

Publikationen:

• Raubitzek S. and Neubauer N. (2020): Machine Learning and Chaos Theory in Agriculture. ERCIM News, 122.
• Raubitzek S. and Neubauer N. (2021): A fractal interpolation approach to improve neural network predictions for difficult time series data. Expert Systems with Applications, 169:114474.
• Raubitzek S. and Neubauer N. (2021): Taming the Chaos in Neural Network Time Series Predictions. Entropy, 23(11), ISSN 1099-4300.
• Raubitzek S. and Neubauer N. (2021): Combining measures of signal complexity and machine learning for time series analysis: A review. Entropy, 23(12), ISSN 1099-4300.
• Raubitzek S. and Neubauer N. (2022): An Exploratory Study on the Complexity and Machine Learning Predictability of Stock Market Data, Entropy, 24(3)
• Raubitzek, S., Neubauer, T., Friedrich, J., Rauber, A. (2022) Interpolating strange attractors via fractional brownian bridges. Entropy, 24(5) ISSN 1099-4300. doi: 10.3390/e24050718
• Raubitzek, S. and Neubauer, T. (2022) Reconstructed Phase Spaces and LSTM Neural Network Ensemble Predictions. Proceedings ITISE, 2022.
• Mallinger K., Raubitzek S., Neubauer T., and Lade S. (accepted) Potentials and limitations of complexity metrics for the sustainable transition to Farming 4.0. Current Opinion in Environmental Sustainability

Sein Schwerpunkt lag dabei auf der Physischen Geographie, in welcher er mit der Diplomarbeit „Die langfristigen geochemischen und geophysischen Auswirkungen der globalen Eisenerzindustrie im Kontext der Anthropozän-Debatte“ seinen Abschluss machte. Neben seinem Studium arbeitete er als EU-Programmofficer im österreichischen Austauschdienst. Seit 2019 ist Kevin als Business Development Manager und Forscher bei SBA Research angestellt. Im Zuge dessen leitet er mehrere Forschungsprojekte, wobei sich seine Forschungsarbeit auf die Analyse neuer Technologien und ihre Umweltsignaturen, Umweltdesigns für die Entwicklung technologischer Systeme und Managementparadigmen für den Umgang mit emergenten und unvorhersehbaren Phänomenen innerhalb komplexer Systeme (z.B. in cyber-physischen Infrastrukturen) konzentriert. Sein Dissertationsthema konzentriert sich auf die „Identifizierung neuartiger Ansätze für sozio-ökologische Technologiebewertungen und ihre Implikationen für die Steuerung komplexer landwirtschaftlicher Systeme“.

Publikationen:

• Mallinger K., Tjoa A.M., Tjoa S. (2021): Current challenges of sustainable informatics. – OCG Journal 46 (1).
• Mallinger, K., and Mergili, M. (2022) The global iron industry and the Anthropocene, Anthropocene Review 9 (1)
• Mallinger, K. et al. (Accepted) Potentials and limitations of complexity metrics for the sustainable transition to Farming 4.0, Current Opinion in Environmental Sustainability: AI Open Issue 2023: Environmental Sustainability Science, Artificial Intelligence and Digitization

Im Jahr 2015 begann Warren, während seinem Teilzeitstudium in der Landwirtschaft, seinen Bachelor of Science in Computer Application in Software Engineering“ an der Dubliner City University und beendete diesen im Mai 2019. Das PhD Thema von Warren Purcell beschäftigt sich mit der „Integration und Klassifikation von prozessbezogenen Daten im Bereich Umwelt, Biologie und Landwirtschaft“.

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

Im Anschluss an ihr Praktikum an der Pferdeklinik Kottingbrunn arbeitete sie dort von Jänner bis August 2019 als Assistenztierärztin. Zu ihren Aufgaben zählten hauptsächlich die Betreuung der stationären Patienten und die Pferdeanästhesie bei Operationen. Im Oktober 2019 nahm sie ihr Doktoratsstudium an der Veterinärmedizinischen Universität in Wien auf, um an dem Dissertationsprojekt „Monitoring der Weidehaltung von Milchkühen“ des DiLaAg-Projektes arbeiten zu können.

Publikationen:

• Weimar, KR*, B Pichlbauer*, C Guse; JP Schramel, C Peham, M Drillich, M Iwersen. 2022. Evaluation of an Accelerometer-Based Device for Testing the Softness of Bedding Materials Used for Livestock. Sensors 2022, 22, 8912. https://doi.org/10.3390/s22228912                                                                                                                                          *these authors contributed equally to this work

2017 hat er an der Norwegian University of Science and Technology einen Master of Science in „Industrieökologie“ erworben. Danach zog es ihn nach Hongkong, wo er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Bau- und Umwelttechnik der Hong Kong Polytechnic University arbeitete. Während seines Aufenthalts hat er eine Nachhaltigkeitsbewertung für Lebensmittelabfälle für den internationalen Flughafen Hongkong durchgeführt sowie an verschiedenen Forschungsprojekten an der School of Environmental Science and Engineering der Jiao Tong Universität in Shanghai gearbeitet. Francisco Medel arbeitet an dem PhD-Projekt „Nachhaltigkeitsbewertung von Digitalisierung in der Landwirtschaft mittels Ökobilanzierung“.

Publikationen:

• Medel-Jiménez, F., Gronauer, A., Barta, N., Krexner, T., Neugschwandtner, R., Kral, I., 2022. Partial budgeting for acquiring and operating a ground-based optical crop sensor for variable rate nitrogen application. Die Bodenkultur: Journal of Land Management, Food and Environment, pp. 123-132. https://doi.org/10.2478/boku-2021-0013
• Holzinger, A., Saranti, A., Angerschmid, A., Retzlaff, C.O., Gronauer, A., Pejakovic, V., Medel-Jimenez, F., Krexner, T., Gollob, C., Stampfer, K. Digital Transformation in Smart Farm and Forest Operations Needs Human-Centered AI: Challenges and Future Directions. Sensors. https://doi.org/10.3390/s22083043

• Medel-Jiménez, F., Piringer, G., Gronauer, A., Barta, N., Neugschwandtner, R.W., Krexner, T., Kral, I., 2022. Modelling soil emissions and precision agriculture in fertilization life cycle assessment – A case study of wheat production in Austria. Journal of cleaner production 380(ISSN: 0959-6526)

• Kayad, A., Sozzi, M., Paraforos, D.S., Rodrigues, F.A., Cohen, Y., Fountas, S., Francisco, M.-J., Pezzuolo, A., Grigolato, S., Marinello, F., 2022. How many gigabytes per hectare are available in the digital agriculture era? A digitization footprint estimation. Computers and electronics in agriculture 198

In ihrer Masterarbeit widmete sie sich dem Thema Ökobilanzierung von Nano-Cellulose- und Biogasproduktion aus Dung. In ihrer Dissertation beschäftigt sie sich darauf aufbauend mit „Ökobilanzen von innovativen Agrarsystemen mit Fokus auf Multi-Output Prozesse“.

Publikationen:

• Krexner, T., Kral, I., Gronauer, A., Medel-Jiménez, F., Bauer, A. (2022), Comparison of a system expansion and allocation approach for the handling of multi-output processes in life cycle assessment – a case study for nano-cellulose and biogas production from elephant manure. Die Bodenkultur: Journal of Land Management, Food and Environment v.72 no.3, pp. 113-121
• Krexner, T., Bauer, A., Zollitsch, W., Weiland, K., Bismarck, A., Mautner, A., Medel-Jiménez, F., Gronauer, A., Kral, I. (2022) Environmental life cycle assessment of nano-cellulose and biogas production from manure. J Environ Manage 15;314:115093. doi: 10.1016/j.jenvman.2022.115093. Epub 2022 Apr 23. PMID: 35472838.

Im Jahr 2018 inskribierte er an der Veterinärmedizinischen Universität Wien, um als Doktorand das Thema „Monitoring der Tiergesundheit und des Tierwohls auf Bestandsebene“ in der Abteilung für Bestandsbetreuung bei Wiederkäuern zu bearbeiten. Danach begann er 2021 am selben Institut mit seinem PhD-Studium zum Thema „Sensor-basiertes Monitoring der Entwicklung und Leistung von Kälbern vor dem Absetzen“.

Publikationen:

• Chapa, J. M., L. Lidauer, A. Steininger, M. Öhlschuster, T. Potrusil, M. Sigler, W. Auer, M. Azizzadeh, M. Drillich, and M. Iwersen. (2021) Use of a real-time location system to detect cows in distinct functional areas within a barn. JDS Communications 10.3168/jdsc.2020-0050.