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KI-, IoT- und Modellierungstechnologien für Landwirtschaft, Umweltüberwachung und Ressourcenmanagement

Veröffentlicht: November 2025

KI-, IoT- und Modellierungstechnologien für Landwirtschaft, Umweltüberwachung und Ressourcenmanagement setzen auf Deep Learning, das IoT und maschinelles Lernen, um Umweltbedingungen präzise zu analysieren, landwirtschaftliche Prozesse effizienter zu gestalten und Naturgefahren frühzeitig zu prognostizieren. Diese Technologien bieten innovative Möglichkeiten, das Ressourcenmanagement in der Landwirtschaft, der Wasser- und Energieversorgung sowie im Naturschutz zu optimieren. Sie ermöglichen nicht nur eine Anpassung an spezifische geografische und klimatische Bedingungen, sondern steigern auch die Effizienz und Nachhaltigkeit in verschiedenen Sektoren. Durch die genaue Erfassung und Verarbeitung von Daten können z. B. Landwirte den Einsatz von Wasser, Dünger und Pestiziden gezielt optimieren. In ähnlicher Weise helfen IoT-basierte Sensoren und KI-Modelle bei der Überwachung und Anpassung von Wasser- und Energieverbrauch in unterschiedlichen Umwelt- und Industrieszenarien.

Leitfragen

  • Wie lassen sich Naturkatastrophen und Wetterextreme durch prädiktive KI-Modelle besser vorhersagen und managen?
  • Wie könnten zukünftige Infrastrukturen für Frühwarnsysteme und Krisenmanagement aussehen? In welchen Bereichen lässt sich der Wasser-, Energie- und Pestizideinsatz durch präzisionslandwirtschaftliche Technologien optimieren?
  • Welche langfristigen ökologischen Auswirkungen hat der Einsatz digitaler Technologien in Naturräumen?
  • Inwieweit lassen sich KI und IoT für lokale Gegebenheiten maßschneidern, und was bedeutet das für länderspezifische Agrar- und Umweltstrategien?
Bildbeschreibung / description: Drohne über einem Feld, die landwirtschaftliche Daten erfasst und Pflanzen überwacht.

Herausforderungen

Eine große Herausforderung ist die Vielfalt und Qualität der Daten: Viele Quellen – etwa Drohnen, Bodensensoren und Satellitenbilder – müssen integriert und harmonisiert werden, was hohe technische Standards und leistungsfähige Infrastruktur erfordert. Hinzu kommen Datenschutz- und Sicherheitsrisiken. Auch die Kosten für den Einsatz der Technologien sind beträchtlich und können gerade kleinere Betriebe überfordern, zumal in vielen ländlichen Regionen oft die notwendige digitale Infrastruktur wie Breitband-Internet fehlt. Es erfordert eine hohe Fachkompetenz, die Technologien effektiv zu nutzen, was umfassende Schulungsmaßnahmen für die Anwender:innen erfordert.

Konkrete Beispiele

  • Präzisionslandwirtschaft (automatisierte Drohnenüberwachung, IoT-Bodensensoren)
  • Umweltüberwachung (Satellitengesteuerte Biodiversitätsüberwachung, IoT-gestützte Waldbrandsensoren)
  • Ressourceneffizienz und Wassermanagement (intelligente Bewässerungsanlagen, Modellierung von Wasserverteilungssystemen)
  • Frühwarnsysteme (Überschwemmungen) und Trockenheitsmonitoring
  • Automatisierte Erntemaschinen (Reduktion von Lebensmittelverlusten)
  • Blockchain und IoT für die Rückverfolgbarkeit
Bildbeschreibung / description: Foresight – Thüringen, Blaues Auge im Fokus

Foresight

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Ihre Ansprechpartner

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Michel Reichardt

Michel Reichardt Projektleiter Strategic Foresight

Christoph Grollman

Christoph Grollman Projektleiter Strategic Foresight

Dr. Sophia Gänßle

Dr. Sophia Gänßle Projektleiterin Data Science Strategic Foresight