Als derzeit jüngstes Fachgebiet am Institut für Agrartechnik ergänzen wir dessen starke und breitgefächerte Expertise durch fundiertes fachliches Know-how in der Erforschung und Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI). Wir bilden somit die Schnittstelle zwischen dem agrarwissenschaftlichen Sektor und der Informatik.
Ziel ist es, einen informationstechnologie-basierten Beitrag zur Begegnung der drängenden Herausforderungen der heutigen und einer zukunftsfähigen digitalen Landwirtschaft, wie z.B. die hohen Anforderungen an Ressourceneffizienz, eine nachhaltige Produktion sowie systemische Resilienz, zu leisten.
Wir forschen grundlagenorientiert an innovativen Verfahren der KI. Im Zentrum stehen hierbei einerseits die Steigerung der Robustheit maschineller Lernverfahren für den Einsatz in eingebetteten agrartechnischen Systemen, die unter realen Einsatzbedingungen zuverlässig und flexibel agieren müssen. Gleichzeitig müssen die resultierenden intelligenten AgTech-Systeme in die Lage versetzt werden, sich durch kontinuierliches Lernen fortlaufend an veränderte Umwelt- und Rahmenbedingungen anpassen zu können. Von natürlichen Systemen inspirierte Algorithmen und Architekturen selbstadaptiver und selbstorganisierender Agenten werden hierfür erforscht und weiterentwickelt (Organic Computing). Landwirtschaftliche Informations- und Managementsysteme (FMIS) gewinnen in einer digitalisierten Landwirtschaft zunehmend an Bedeutung. Durch interaktive, automatisierte und erklärbare KI-Verfahren zur Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung wollen wir die Schwellen zur Akzeptanz und Nutzung des Potentials für die Landwirte möglichst geringhalten. Darüber hinaus schreiben wir der verteilten und autonomen Robotik ein enormes Potential für eine zukunftsträchtige, d.h. biologisierte und ressourceneffiziente Außenwirtschaft zu, weshalb wir uns mit Konzepten der Schwarmrobotik beschäftigen.
Unsere Forschungsinteressen umfassen:
- Robustes, kontinuierliches maschinelles Lernen
- Selbstadaptive und selbstorganisierende Systeme
- Organic Computing
- Verteilte und evolutionäre Robotik
- Interaktive, automatisierte und erklärbare KI
Dabei haben wir stets einen Fokus auf die Einbettung dieser Verfahren in agrartechnische Systeme sowie Informations- und Managementsysteme der digitalen Landwirtschaft.
