Unsere Use Cases

Unser Ziel ist der Aufbau einer interoperablen und skalierbaren Forschungsdateninfrastruktur in der Agrarsystemforschung und darüber hinaus. So machen wir Forschungsdaten FAIR und ermöglichen echten Wissenstransfer.

Um die sich daraus ergebenden Herausforderungen anzugehen, haben wir zunächst sechs Use Cases formuliert, die sich auf die von FAIRagro entwickelten Konzepte und Dienste konzentrieren. Sie befassen sich mit bereichs- und disziplinspezifischen Herausforderungen, die wir skaliert haben, um der gesamten Agrarsystemgemeinschaft zu nutzen. Das Portfolio wird durch neue Use Cases ergänzt – im September 2024 geben wir die Ergebnisse des ersten FAIRagro Use Case Call bekannt.

Auf dieser Seite hier finden Sie die Beschreibung der momentan sechs existierenden Use Cases und ihre Aufgaben. Wir haben für Sie auch aktuelle Berichte zum Status Quo bei den einzelnen Use Cases zusammengestellt.

Use Case 1: Nutzung der Wechselwirkungen zwischen Genotyp, Standort, Jahr und Bewirtschaftung für eine nachhaltige Pflanzenproduktion

Dieser Use Case befasst sich mit den Herausforderungen in der Züchtung von Nutzpflanzen und wird Möglichkeiten zum Aufbau der erforderlichen Datenmanagementprozesse nutzen, die Interaktionen zwischen Genotyp, Standort, Jahr und Management ermöglichen.

Partner:
Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research (IPK)
Uni Hohenheim

Use Case 2: Bewertung von Trade-offs für ein optimales Stickstoffmanagement bei Pflanzen

Dieser Use Case befasst sich mit den Herausforderungen prozessbasierter Kulturpflanzenmodelle zur Optimierung des Stickstoffeinsatzes.

Partner: 
Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research (ZALF)
Thünen Institute, Helmholtz Centre for Environmental Research (UFZ)
Deutscher Wetterdienst (DWD)
Georg-August University Göttingen

Use Case 3: Optimierung von Schädlings- und Krankheitsdaten zur Förderung des integrierten Pflanzenschutzes

Dieser Use Case befasst sich mit den datenspezifischen Herausforderungen beim Management von Schädlingen und Krankheiten.

Partner:
Federal Research Centre for Cultivated Plants (JKI)
Zentralstelle der Länder für EDV-gestützte Entscheidungshilfen und Programme im Pflanzenschutz (ZEPP)
Informationssystem für die integrierte Pflanzenproduktion (ISIP e.V.)  

Use Case 4: Lernen aus unvollständigen Daten

Dieser Use Case befasst sich mit der Frage, wie mit unvollständigen Daten aus Langzeitexperimenten umgegangen werden kann.

Partner: 
Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research (ZALF)
Information Centre for Life Sciences (ZB MED)
University of Bonn
World Agricultural Systems Center of Technical University Munich

Phenorob in Klein-Altendorf am 07.07.21 © Volker Lannert Originalfilename: DJI_0041 1

Use Case 5: Nichtinvasive Phänotypisierung mit autonomen Robotern

Dieser Use Case zeigt das Potenzial von multimodalen Datenanalysemethoden und Algorithmen des maschinellen Lernens für die Phänotypisierung von Pflanzen im Feld.

Partner: 
Forschungszentrum Jülich (FZJ)
University of Bonn

Use Case 6: Automatisierte Datenflüsse für Pflanzenmodelle

Dieser Use Case befasst sich mit den Datenproblemen bei der Kalibrierung und Anwendung von Erntemodellen.

Partners:
Technical University Munich
Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft
Weihenstephan-Triesdorf University of Applied Sciences
Directorate General of the Bavarian State Archives
Leibniz Institute for Agricultural Engineering and Bioeconomy