Referenzen des Fraunhofer IESE

In dem öffentlichen Smart-Farming EU-Projekt DEMETER haben sich das Fraunhofer IESE und seine Projektpartner das Ziel gesetzt, innovative Lösungen für die Landwirtschaft zu entwickeln und umzusetzen, die auf Technologien wie Internet of Things (IoT), Künstliche Intelligenz (KI), Cloud Computing und Big Data Analytics basieren. Insgesamt trägt das Fraunhofer IESE mit seinen Entwicklungen im DEMETER-Projekt dazu bei, dass die gesammelten Daten in der Landwirtschaft zuverlässig und genau sind, was wiederum zu fundierten Entscheidungen führt und eine effizientere und nachhaltigere Landwirtschaft ermöglicht. Mit den von uns entwickelten Tools zur Bewertung der Datenqualität und zur Fahrverhaltensanalyse können wir nicht nur die Qualität strukturierter Daten bewerten, den Kraftstoffverbrauch optimieren und den Fahrzeugverschleiß reduzieren, sondern diese Tools können auch für Predictive Maintenance eingesetzt werden.

In dem von der Europäischen Union geförderten Projekt AgriDataSpace arbeitet das Fraunhofer IESE gemeinsam mit Projektpartnern aus 10 Ländern an der Schaffung eines europäischen Rahmens für einen sicheren und vertrauenswürdigen Datenraum in der Landwirtschaft.

In dem Projekt X-KIT (Gaia-X und KI-Projekte: Transfer & Vernetzung) geht es um die Vernetzung und den Transfer im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft, Ernährung, Lebensmittelkette, ländlicher Raum sowie Gaia-X in der Agrardomäne.

Referenzprojekt John Deere: Im Rahmen des Projektes wurde ein Ansatz entworfen, der geeignet ist, die Sicherheit von modularen und offenen TIA-Systemen auf effiziente Art zu garantieren.

Referenzprojekt John Deere: Mit Unterstützung des Fraunhofer IESE wurden für den Projektpartner John Deere Methoden und Werkzeuge zur sicheren Entwicklung von Software für eingebettete Systeme erarbeitet.

Referenzprojekt John Deere: Das Fraunhofer IESE hat in Zusammenarbeit mit John Deere die Entwicklung der systematischen Kontrolle der Softwarediversität betrachtet und eingesetzt.