Das Projekt "Data and value-based decision-making for a sustainable land use - Datenbasierte Bewertung der multifunktionalen und digitalen Transformation eines Landwirtschaftsbetriebs anhand des Beispiels von Gut & Bösel in Alt Madlitz, Teilprojekt D" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Julius Kühn-Institut, Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, Institut für Ökologische Chemie, Pflanzenanalytik und Vorratsschutz.Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.
Das Projekt "Trinkwasser für Kinder in Zeiten des Klimawandels" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Bundesstiftung Umwelt. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Bochum, Klinik für Kinder- und Jugendmedizin im St.Josef-Hospital.Zielsetzung: Wasser ist das physiologisch wichtigste Lebensmittel. Die globale Klimaerwärmung erfordert eine Anpassung unserer Trinkgewohnheiten. Kinder sind besonders betroffen, je jünger umso mehr. In dem Präventionskonzept der Optimierten Mischkost für Kinder und Jugendliche ist Wasser das Regelgetränk von Anfang an. In der Ernährungswirklichkeit werden aber konkurrierende Angebote (gesüßte Erfrischungsgetränke, Mineralwasser) präferiert, vor allem bei Kindern und Jugendlichen mit niedrigem Sozialstatus. Die Umstellung von abgepackten Getränken auf Trinkwasser fördert nicht nur die individuelle Gesundheit, sondern leistet auch einen regelhaften Beitrag zur Umweltentlastung (CO2-Fußabdruck). Die Gewöhnung an einen gesunden Lebensstil fällt umso leichter und ist umso wirkungsvoller, je früher sie beginnt. Anders als in der schulischen Lehre hat in der Frühpädagogik der Grundsatz des aktiven, selbstgesteuerten Lernens Vorrang. Für die altersgerechte Vermittlung der Zusammenhänge von Ernährung/Trinken und Klima/Umwelt gibt es in Schulen erste Ansätze, in der Frühpädagogik ist sie eine neue Herausforderung. Kernidee des WATCH-Projektes ist die Erarbeitung klimasensitiver, physiologisch bedarfsgerechter, umweltfreundlicher und praxisnaher Trinkempfehlungen und deren multimedialer Transfer an Multiplikatoren als primäre Zielgruppen mit Schwerpunkt auf der frühkindlichen Bildung in Kindertageseinrichtungen (Kitas). Das multiprofessionelle Konsortium umfasst die pädiatrische Ernährungsmedizin & Ernährungswissenschaft, Klimaforschung & Umwelt(didaktik), Frühpädagogik & digitalen Transfer. Das-Projekt hat zwei Schwerpunkte, die inhaltlich und methodisch ineinandergreifen und sich ergänzen: Schwerpunkt 1: Ganzheitliche Trinkempfehlungen Zunächst werden am Modellstandort Bochum mikroklimatische Messdaten gewonnen und in physiologische Konzepte des Flüssigkeitshaushaltes bei klimatischen Stressbedingungen eingebracht. Anschließend werden die Trinkempfehlungen der Optimierten Mischkost klimasensitiv flexibilisiert und Algorithmen für Trinkbedarfe bei verschiedenen Klimabedingungen und Altersgruppen erstellt. Aus dem Vergleich mit Daten der Trinkpraxis in Deutschland werden realitätsnahe Szenarien für die Umweltentlastung (Ökobilanz) bei Umstellung auf Trinkwasser erarbeitet. Schwerpunkt 2: Multimediater Transfer der Ergebnisse Neue Konzepte für die Vermittlung von Trink-Klimazusammenhängen in der Frühpädagogik werden modellhaft und partizipativ in Kitas in Bochum entwickelt und erprobt, mit direktem Bezug zu den Messungen des dortigen Stadtklimas (kleine ‚Trinkforscher‘). Parallel wird mit fortschreitendem Projekt die Website flissu-fke.de Schritt für Schritt zu einer multimedialen Plattform ausgebaut. Diese enthält neben den im Projekt entstehenden Bildungsmaterialien auch die neuen Trinkempfehlungen und deren Entstehungsprozess, einschließlich einer zielgruppenspezifischen Aufbereitung für den schulischen Einsatz. Perspektive: Nach Projektende wird die flissu-Plattform vom FKE weiter betreut, sodass die Projektresultate niederschwellig und effektiv für Interessierte zugänglich bleiben.
Das Projekt "Datenraum für das Nachhaltigkeitsmonitoring der Wald- und Holzwirtschaft, Teilvorhaben: Vernetzung, Daten, Prozesse und der Mensch im Forest Data Space" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: RWTH Aachen University, Institut für Mensch-Maschine-Interaktion.
Das Projekt "Enabling green COmputing and DIGItal Transformation, Teilvorhaben: Enabling Green Edge Computing" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Siemens AG.
Das Projekt "Grüner Digitaler Zwilling als Basis der nachhaltigen Transformation der Getränke- und Brauwirtschaft" wird/wurde ausgeführt durch: Bitburger Braugruppe GmbH.
Das Projekt "Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Prognosen und Analysen der BfG" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Digitales und Verkehr. Es wird/wurde ausgeführt durch: Bundesanstalt für Gewässerkunde.Veranlassung Methoden des maschinellen Lernens kommen in der gewässerkundlichen Praxis der BfG bisher nur vereinzelt zum Einsatz. Im Kontext der Prognose sollen eine weitere Steigerung der Vorhersagegüte erzielt, längerfristige Vorhersageskalen erschlossen und innovative Beratungsprodukte generiert werden. Im Bereich der Klassifikation kann eine intelligente Vorbeurteilung von Ölverschmutzungen z.B. einen effizienteren Einsatz unbemannter Systeme ermöglichen und den teuren Datentransfer bei Flügen in weiter Entfernung reduzieren. Die Anwendung auf digitale Orthofotos ermöglicht eine Identifizierung von Vegetation mit erhöhtem Automatisierungsgrad auf großer Fläche, z.B. für eine effiziente Erstellung von Vegetations- und Biotoptypenkartierungen. Methoden zur Regression können im Kontext der Qualitätskontrolle, Aus- und Bewertung von Bodenfeuchtemessungen eingesetzt werden, um Messfehler zu identifizieren und zu korrigieren, fehlende Werte zu interpolieren sowie tiefengestaffelt zu disaggregieren. Ziele - wissenschaftliche Erkenntnis und Datenharmonisierung: Untersuchung praktischer Anwendbarkeit von Methoden des maschinellen Lernens für ausgewählte BfG-Fachaufgaben (Messdatenplausibilisierung, Abfluss- und Wasserstandsvorhersage, Vegetationskartierung, Ölerkennung) - Technologietransfer: Überführung zielführender Methoden des maschinellen Lernens in zentrale Dienste und Applikationen der BfG - Konsolidierung Know-How: Initiierung einer BfG-weiten Arbeitsgruppe ‘KI’ zwecks Beratung, Unterstützung, Austausch und Koordination zukünftiger Anwendungen mit Bezug zu Methoden der künstlichen Intelligenz Die Entwicklung von Anwendungsfeldern im Bereich der künstlichen Intelligenz ist ein zentrales Ziel der Bundesregierung (KI-Strategie für Deutschland), welches das BMDV für den Verkehrssektor in seinem Aktionsplan ‘Digitalisierung und Künstliche Intelligenz in der Mobilität’ konkretisiert. Pilothafte Anwendungen belegen neben dem Bedarf auch großes Potenzial von Methoden des maschinellen Lernens im Bereich der Gewässerkunde (Prognose, Klassifikation, Regression). MALPROG soll helfen, dieses Potenzial für konkrete Anwendungen in der Analyse- und Beratungspraxis der BfG und WSV zu erschließen. MALPROG überführt Methoden des maschinellen Lernens in die gewässerkundliche Praxis und leistet einen Beitrag zur Optimierung von Produkten und Beratungsdiensten der BfG für die Bundeswasserstraßen.
Das Projekt "Digital Transformation of Circular Economy for Industrial Sustainability, Teilvorhaben: Konzeption und Pilotierung einer Kreislaufwirtschaft im Rahmen der digitalen Transformation der Business Unit Laundry der Miele & Cie. KG" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Miele & Cie. KG.
Das Projekt "Automatisches An- und Abdrahten bei Oberleitungsbussen während der Fahrt, LibroDuct-AAO: Automatisches An- und Abdrahten bei Oberleitungsbussen während der Fahrt" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Digitales und Verkehr. Es wird/wurde ausgeführt durch: Bergische Universität Wuppertal, Institut für Technologien und Management der Digitalen Transformation.
Das Projekt "Data and value-based decision-making for a sustainable land use - Datenbasierte Bewertung der multifunktionalen und digitalen Transformation eines Landwirtschaftsbetriebs anhand des Beispiels von Gut & Bösel in Alt Madlitz, Teilprojekt A" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Finck Stiftung gGmbH.Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.
Das Projekt "Data and value-based decision-making for a sustainable land use - Datenbasierte Bewertung der multifunktionalen und digitalen Transformation eines Landwirtschaftsbetriebs anhand des Beispiels von Gut & Bösel in Alt Madlitz" wird/wurde ausgeführt durch: Finck Stiftung gGmbH.Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 185 |
| Land | 35 |
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|---|---|
| Ereignis | 3 |
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| unbekannt | 34 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 94 |
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| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 211 |
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| Resource type | Count |
|---|---|
| Dokument | 20 |
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| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 145 |
| Lebewesen & Lebensräume | 124 |
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| Wasser | 63 |
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