Zielsetzung und Anlass des Vorhabens<\/p>\n
Die moderne Landtechnik stellt sich durch die Reduzierung von chemischen Herbiziden zum Artenschutz, dem Mangel an ausl\u00e4ndischen Saisonarbeitskr\u00e4ften (verst\u00e4rkt durch COVID-19) und die Umstellung auf erneuerbare Energietr\u00e4ger vor dem Hintergrund des Klimawandels neuen Herausforderungen.
\nKonventionelle Landmaschinen, bestehend aus Traktor und Anbauger\u00e4ten, sind abh\u00e4ngig von fossilen Treibstoffen, wie Diesel. Gro\u00dfmaschinen verdichten Ackerfl\u00e4chen und operieren hinsichtlich einzelner Pflanzen \u0096 bspw. bei der Bew\u00e4sserung und D\u00fcngung \u0096 unpr\u00e4zise. Komplexe und selektive Arbeitsprozesse, wie bspw. die Ernte von Gem\u00fcse k\u00f6nnen nicht wirtschaftlich automatisiert werden.
\nFeldroboter, wie der ETAROB, haben das Potential diese und weitere Herausforderungen mit einem disruptiven Ansatz zu l\u00f6sen.<\/p>\n
Darstellung der Arbeitsschritte und der angewandten MethodenETAROB wurde im Rahmen von F&E Projekten am MASKOR Institut f\u00fcr mobile, autonome Systeme und kognitive Robotik der Fachhochschule Aachen entwickelt. Im Rahmen der Projektf\u00f6rderung DBU-Green-Start-Up erfolgt der Forschungstransfer in die landwirtschaftliche Praxis.
\nAuf Basis der umfangreichen Vorarbeiten und Studien entsteht eine neue Generation von Feldroboter, welche im Praxiseinsatz validiert wird. Zum einen wird ein Agrarservice im Bereich \u00f6kologischer Unkraut-regulierung angeboten und zum anderen werden mit Hilfe der Forschungsplattform weitere F&E Projekte hinsichtlich eines vollautomatisierten Feldbewirtschaftung angestrebt.
\nMethodisch ist hervorzuheben, dass Feldroboter diverse Feldpflanzen bezogene Datens\u00e4tze erheben, welche zum einen f\u00fcr die sog. Bonitur (fachm\u00e4nnische Bewertung landwirtschaftlicher Erzeugnisse), und zum anderen als Trainingsdatens\u00e4tze f\u00fcr das maschinelle Lernen des Feldroboters genutzt werden. W\u00e4h-rend eines Feldeinsatz sammelt die Maschine spezifische Datens\u00e4tze, welche die Intelligenz des Sys-tems iterativ verbessern und langfristig einen vollst\u00e4ndig autonomen Pflanzenbau erm\u00f6glichen.
\nDieser Automatisierungsansatz erm\u00f6glicht die Entlastung bei physisch anstrengenden und monotonen Feldarbeiten vor dem Hintergrund des demografischen Wandels.<\/p>\n
Ergebnisse und Diskussion<\/p>\n
Die AI.Land GmbH ist eine Ausgr\u00fcndung (2020) aus dem MASKOR Institut f\u00fcr mobile autonome Systeme und kognitive Robotik der FH Aachen. Im Fokus steht die Entwicklung, Produktion und die Vermarktung mobiler Mehrzweck-Agrarroboter. Das wesentliche Alleinstellungsmerkmal der AI.Land ist der konsequente Fokus auf das Precision Spot Farming im Gem\u00fcsebau im Verbund mit einer Vollautomation (Full-Farming) f\u00fcr gemischte Gem\u00fcsekisten, die direkt vom Feld zum Endkunden ausgeliefert werden.
\nDas Start-Up besch\u00e4ftigt inzwischen 10 Ingenieure\/-innen in Vollzeit. Zus\u00e4tzlich werden drei Studenten im Rahmen von Projekten und Abschlussarbeiten mit Hochschulkooperation, sowie eine Ausbildung durchgef\u00fchrt und wir unterst\u00fctzen ein Team in der Ukraine zum Annotieren von Pflanzendaten.
\nDas Start-Up ist bis zu diesem Zeitpunkt unabh\u00e4ngig von Investoren und profitabel. <\/p>\n
\u00d6ffentlichkeitsarbeit und Pr\u00e4sentation<\/p>\n
Das Start-Up betreibt in NRW ein \u00f6ffentlich einsehbares Robotik Testfeld und hat eine Internetpr\u00e4senz unter: www.a-i.land geschaffen.<\/p>\n
Fazit<\/p>\n
Die F\u00f6rderung im Rahmen von DBU Green-Start-Up hat die Risiken der Ausgr\u00fcndung erheblich reduziert und den langfristigen unternehmerischen Erfolg, trotz multipler Krisen (COVID, Inflation), fundamental un-terst\u00fctzt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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