Die Landwitrtschaft steht vor großen Herausforderungen. Wie können zum Beispiel die Einhaltung von Umweltschutzauflagen und die Steigerung der Produktivität für eine wachsende Bevölkerung bewältigt werden? Acht Fraunhofer-Institute forschen gemeinsam an nachhaltigen und ressourceneffizienten Grundlagen für eine produktive digitale Landwirtschaft. Im Leitprojekt „Cognitive Agriculture“, kurz COGNAC, werden technikübergreifende Lösungen entwickelt.
Seit 2015 verleiht der Fraunhofer-Verbund IUK-Technologie jährlich den ICT-Dissertation Award. Prämiert werden die herausragendsten Dissertationen aus den Fraunhofer-Instituten, die sich mit innovativen Entwicklungen und Technologien in den Bereichen Informatik, Mathematik oder Naturwissenschaften auseinandersetzen. Die Preisträger*innen des Jahres 2023 sind ehemalige Mitarbeitende des Fraunhofer FIT, des Fraunhofer AISEC und des Fraunhofer IDMT. Alle drei Arbeiten beschäftigen sich mit einem der zukunftsträchtigsten Themenfelder: Künstlicher Intelligenz.
Jährlich werden im Rostocker Fracht- und Fischereihafen rund 400.000 Festmeter Holz verladen – und das rund um die Uhr. Dabei ist es nicht ungewöhnlich, dass einzelne Holzstämme verloren gehen. Das birgt jedoch ein erhebliches Sicherheitsrisiko für den Schiffsverkehr auf der Warnow. Um jenes Risiko bestmöglich zu minimieren, hat die Rostocker Fracht- und Fischereihafen GmbH in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD ein akustisches Warnsystem entwickelt und getestet.
Um Klima- und Umweltziele zu erreichen, reicht es nicht nur Maßnahmen gesetzlich zu verankern. Vielmehr muss ihre Umsetzung und Einhaltung als gesamtgesellschaftliche Arbeit betrachtet werden. Dazu gehört auch, die selbst gesteckten Ziele mit den nötigen Datengrundlagen zu unterfüttern und zu überwachen. Dafür braucht es Plattformen des Austauschs und der Nutzbarmachung von Datensätzen – sogenannte Datenräume. Im Zuge des »European Green Deal« soll ein interoperabler, grüner Datenraum entstehen.
Der digitale Wandel hält auch in Bildungs- und Lernumgebungen Einzug. Künstliche Intelligenz (KI) stellt dabei eine der Schlüsseltechnologien zur Effektivitätssteigerung dar. So lässt sich mit ihrer Integration in Lernmanagementsysteme eine intelligente Lernerfahrung kreieren, die zeit- und ortsunabhängig ist und die dabei die individuellen Bedürfnisse der Lernenden berücksichtigen kann. Ein solcher Einsatz von Techniken der künstlichen Intelligenz wurde innerhalb der Studie »KI in LMS« prototypisch am Beispiel der lehrgangsgebundenen Individualausbildung der Bundeswehr erprobt.
Zwei von drei Unternehmen sehen im Einsatz von Künstlicher Intelligenz eine Chance für sich. Gleichzeitig aber haben ebenfalls zwei Drittel der deutschen Unternehmen KI-Projekte noch nicht einmal geplant. Das belegen Zahlen des Digitalverband Bitkom. Grund für die Zurückhaltung der Industrie dürften allerdings weniger ausbleibende Engagements als vielmehr unfertige Ansätze sein. Denn noch fehlt das gesamtheitliche Know-how für Abläufe, Projekte und Weiterentwicklungen bei KI-Anwendungen. Nun aber könnte die interne Logistik zu einem Wegbereiter für den umfassenderen KI-Einsatz werden.
Verschiedenartige Krisen stehen in Wechselwirkung zueinander und verstärken sich häufig gegenseitig. Treffen etwa Wetterextremsituationen auf stark ansteigende Zahlen an Krankheitsfällen, bedroht das die Wirtschaft in besonderem Maße. Doch die Krisensituationen zugrundeliegenden Daten werden in der heutigen Zeit meist bereits gesammelt. Um diese Daten allerdings miteinander zu verschneiden und effektive Vorhersagen zu generieren, braucht es innovative Techniken der Datenverarbeitung. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen.
Das Projekt »KILANKO« des Fraunhofer-Instituts für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut, HHI strebt die Entwicklung einer IT-Infrastruktur für die Landwirtschaft der Zukunft an. Eine vielversprechende Lösung besteht in einem Netzwerk von Mobilfunk-Drohnen, die die Maschinen auf dem Feld begleiten und so eine effiziente Datenübertragung ermöglichen.
Maschinelles Lernen ist zum Zugpferd für die industrielle Produktion geworden. Dank des Einsatzes von ML werden Prozesse deutlich effektiver und ressourcensparender. Nun sollen die Systeme durch den ergänzenden Einsatz von Quantencomputern auf ein neues, deutlich höheres Niveau gehoben werden. Ein Problem aber bleibt: Vorbereitung und Implementierung von ML überfordern viele mittelständische Unternehmen. Eine Developer Suite soll genau das ändern. Im Interview erklärt Projektleiter Daniel Pranjic vom Fraunhofer IAO, wie das funktionieren kann.
Der Nutzen von Künstlicher Intelligenz für alle ökologischen und gesellschaftlichen Bereiche ist so umfassend, dass KI die Informationstechnik auch in den kommenden Jahren dominieren wird. Allerdings ist hoch entwickelte KI auch extrem rechenintensiv. Und mit jeder neuen Schicht an Neuronen für einen komplexeren Einsatz steigt der Energieverbrauch weiter stark an. Im Projekt EEAI suchen Forscher*innen des Fraunhofer HHI nach Möglichkeiten, den Energiebedarf zu drosseln. Erste Ergebnisse zeigen nun, dass sie fündig geworden sind und enorme Einsparpotenziale ausgemacht haben.
