Künstliche Intelligenz soll die Landwirtschaft effizienter und ressourcenschonender machen. In Wieselburg zeigten Forschungseinrichtungen und Technologieinitiativen, wie KI-Anwendungen vom Konzept in die Praxis kommen sollen. Ein Beispiel ist das System TerraZo, mit dem Landwirte den Düngereinsatz gezielter planen und die Effizienz laut Landwirtschaftsministerium um bis zu zehn Prozent steigern können.
Bei der Veranstaltung "AI meets Agriculture" am 19. Oktober im Francisco Josephinum in Wieselburg stand die Frage im Mittelpunkt, wie aus technischen Entwicklungen praxistaugliche Lösungen für landwirtschaftliche Betriebe werden.
Dafür bündeln drei von der EU und Österreich kofinanzierte Initiativen ihre Kräfte: AgrifoodTEF ermöglicht Tests unter realen landwirtschaftlichen Bedingungen, EDIH AI5innovation unterstützt Unternehmen bei Digitalisierung und Prototypenentwicklung. Die AI Factory Austria AI stellt KI-Expertise und Zugang zu leistungsfähiger Recheninfrastruktur bereit.
Die Zusammenarbeit soll Unternehmen und Start-ups den Weg von der ersten Idee bis zur marktfähigen Anwendung erleichtern. Denn KI-Systeme müssen sich nicht nur technisch bewähren, sondern auch mit wechselnden Wetter- und Bodenbedingungen zurechtkommen. Versuchsflächen, Versuchsstallungen und digitale Testmöglichkeiten sollen helfen, neue Lösungen vor dem breiten Einsatz zu prüfen.
Landwirtschaftsminister Norbert Totschnig betonte, dass die Technologie auch für kleinere Familienbetriebe leistbar und einfach nutzbar sein müsse. Das System TerraZo soll mithilfe von KI Düngeapplikationskarten erstellen, damit Betriebsmittel gezielter eingesetzt und Kosten gesenkt werden können. Die angegebene Effizienzsteigerung beträgt bis zu zehn Prozent, hieß es bei der Präsentation.
Niederösterreichs LH-Stellvertreter Stephan Pernkopf kündigte zudem eine Stiftungsprofessur für datenzentrierte künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft am Campus Josephinum der Fachhochschule Wiener Neustadt an. Das Land Niederösterreich stellt dafür laut einer Aussendung 1,5 Millionen Euro bereit. Ziel ist es, die Qualität landwirtschaftlicher Daten zu verbessern und darauf aufbauend praxistaugliche KI-Anwendungen zu entwickeln.