1. Derzeitiger Stand von Wissenschaft und Technik: Die deutsche Agrarbranche weist bereits einen fortgeschrittenen Digitalisierungsgrad auf. Kommunikation zwischen Landmaschinen und Serverinfrastrukturen sowie Datenanalyse sind etablierte Praktiken. Das Projekt konnte auf Vorarbeiten aus den Bereichen dezentrale Plattformen und landwirtschaftliche Datenverarbeitung aufbauen. Trotz dieser Grundlagen fehlte eine branchenspezifische KI-Infrastruktur für die Agrarwirtschaft. Zu Projektbeginn existierte keine Interoperabilität zwischen Datensätzen und KI-Modellen, und B2B-Entwicklungen waren nur durch Kooperation mit großen Technologiekonzernen möglich.
2. Begründung/Zielsetzung der Untersuchung: Agri-Gaia zielte auf die Entwicklung eines KI-Ökosystems für mittelständische Agrar- und Ernährungsunternehmen in Anlehnung an die GAIA-X-Infrastruktur. Kernziele waren die Schaffung einer B2B-Plattform mit nutzerfreundlichen KI-Modulen und die Vernetzung von Anwendern mit Entwicklern, um insbesondere mittelständischen Betrieben ohne eigene KI-Expertise Zugang zu entsprechenden Technologien ermöglichen. Konkrete Aufgaben umfassten die Entwicklung einer Plattform mit Datei- und Algorithmenmarktplatz sowie die Demonstration praktischer Anwendungen wie gezielte Nährstoffausbringung oder selektives Hacken zur Pestizidreduktion.
3. Methoden: Aufgrund der Diversität der Arbeitspakete und Usecases wurde eine breite Vielfalt an Methoden verwendet.
4. Ergebnisse: Agri-Gaia hat erfolgreich die technischen Grundlagen für ein KI-Ökosystem für die Agrar- und Ernährungsindustrie entwickelt. Zentrale Ergebnisse umfassen eine Open-Source-Softwareplattform für KI-Anwendungen, Tools für synthetische Datengenerierung (die zur Gründung eines DFKI-Spin-Offs führten), ein semantisches Datenmanagement-System sowie erfolgreiche Use-Cases in den Bereichen Edge-Computing für Landmaschinen und Prozessoptimierung. Trotz anfänglicher Herausforderungen durch die verzögerte GAIA-X-Infrastruktur konnten leistungsfähige Lösungen für branchenspezifische KI-Anwendungen bereitgestellt werden.
5. Schlussfolgerung und Anwendungsmöglichkeiten: Das Projekt hat die Grundlage für eine nachhaltige KI-Nutzung in der deutschen Agrarwirtschaft geschaffen. Die Ergebnisse ermöglichen kürzere Realisierungszeiträume für KI-Produkte durch standardisierte Infrastrukturen und stärken die Wettbewerbsfähigkeit mittelständischer Unternehmen durch vereinfachten Zugang zu KI-Technologien. Die Entwicklungen werden in neuen Projekten fortgeführt und künftig durch die neu gegründete Agrotech Valley Technology GmbH kommerzialisiert. Die Integration in europäische Initiativen unterstreicht die internationale Relevanz des Projekts und rechtfertigt die öffentliche Förderung als wichtigen Beitrag zur technologischen Weiterentwicklung des Agrartechnik-Sektors.1. Current State of Science and Technology: The German agricultural sector already shows an advanced level of digitalization. Communication between agricultural machinery and server infrastructures as well as data analysis are established practices. The project was able to build on previous work in the areas of decentralized platforms and agricultural data processing. Despite these foundations, there was a lack of industry specific AI infrastructure for the agricultural sector. At the beginning of the project, there was no interoperability between datasets and AI models, and B2B developments were only possible through cooperation with large technology corporations.
2. Justification/Objective of the Investigation: Agri-Gaia aimed to develop an AI ecosystem for medium-sized agricultural and food companies based on the GAIA-X infrastructure. Core objectives were the creation of a B2B platform with user-friendly AI modules and the networking of users with developers, particularly to enable medium-sized businesses without their own AI expertise to access relevant technologies. Concrete tasks included the development of a platform with a file and algorithm marketplace as well as the demonstration of practical applications such as targeted nutrient application or selective hoeing for pesticide reduction.
3. Methods: Due to the diversity of work packages and use cases, a wide variety of methods was employed.
4. Results: Agri-Gaia has successfully developed the technical foundations for an AI ecosystem for the agricultural and food industry. Key results include an open-source software platform for AI applications, tools for synthetic data generation (which led to the establishment of a DFKI spin-off), a semantic data management system, and successful use cases in the areas of edge computing for agricultural machinery and process optimization. Despite initial challenges due to the delayed GAIA-X infrastructure, powerful solutions for industry-specific AI applications could be provided.
5. Conclusion and Application Possibilities: The project has created the foundation for sustainable AI use in German agriculture. The results enable shorter implementation periods for AI products through standardized infrastructures and strengthen the competitiveness of medium-sized companies through simplified access to AI technologies. The developments are being continued in new projects and will be commercialized in the future by the newly founded Agrotech Valley Technology GmbH. The integration into European initiatives underlines the international relevance of the project and justifies the public funding as an important contribution to the technological advancement of the agricultural technology sector
