Open Farming Hackdays
Innovative Prototypen und digitale Lösungsvorschläge zu 18 landwirtschaftlichen Challenges: Am 4. und 5. September 2020 fanden im Landwirtschaftlichen Zentrum Liebegg im Aargau die ersten schweizerischen Open Farming Hackdays statt.
Interessante Challenges
18 Challenges wurden für die Open Farming Hackdays vorbereitet. Diese deckten die gesamte Landwirtschaft von der Viehhaltung über die Spezialkulturen bis zur Biodiversität im Ackerbau ab. Daraus entstanden 11 Prototypen, die allesamt das Potenzial haben, den Produzenten als Hilfsmittel hin zu einer nachhaltigen und modernen Landwirtschaft zu dienen.
Für die Spezialkulturen sind folgende Resultate besonders spannend:
- Smarte Bewässerung: Es wurde ein Prototyp einer App entwickelt, die mittels Bodensensoren, Wetterdaten und weiteren Daten die Bodenfeuchtigkeit messen und vorhersagen kann. Damit lässt sich ein Frühwarnsystem für Trockenheit kombiniert mit dem gezielten Einsatz einer Bewässerung realisieren. Dieses Projekt soll nun im Gemüsebau umgesetzt werden und dürfte für den Wein- und Obstbau interessant werden.
- From land we cultivate to food we love to eat: Mittels Blockchain-Technologie soll die Rückverfolgbarkeit eines Produktes über die gesamte Wertschöpfungskette möglich sein. Dies schafft Transparenz und Vertrauen zwischen Konsument und Produzent. Es wurde ein Prototyp einer Webapplikation entwickelt, deren Weiterentwicklung nun mit der Agroscope diskutiert wird.
- Open Source Felddaten: Es wurde ein Prototyp eines Apps entwickelt, mit dem Felddaten einfach und direkt im Feld erhoben und auf einer zentralen Plattform gespeichert werden können (open source). Diese Daten können beispielsweise zu einer präziseren Pflanzenschutzapplikation genutzt werden. Der Prototyp soll nun in einer Masterarbeit weiterentwickelt werden.
- Ein grosser Erfolg war der erstmalige Einsatz eines machine-learning-tools eines ETH-Startups zur Auswertung von Kuhdaten. Ziel dabei war, eine Entscheidungshilfe für den Besamungsentscheid dem Landwirt zur Verfügung zu stellen. Die Erfolgsquote des entwickelten Prognosemodells belief sich auf 59 %.
Urs Podzorski