Rohstoffe für Lebens- und Futtermittel

Auswahl von Projekten der Partnerinstitute

 

»Cognitive Agriculture«

Fraunhofer-Leitprojekt »Cognitive Agriculture« Produktivität und Nachhaltigkeit landwirtschaftlicher Prozesse in Einklang bringen. Digitalisierung als Chance für die Landwirtschaft.

  • COGNAC (iese.fraunhofer.de)
 

Fortschritt für eine nachhaltigere Ernährungswirtschaft

Mit den gebündelten Kompetenzen von fünf Fraunhofer-Instituten plant die Fraunhofer-Gesellschaft mit dem »Zentrum für Biogene Wertschöpfung und Smart Farming« die gesamte Wertschöpfungskette im Bereich Lebensmittel im Sinne der Nachhaltigkeit neu aufzustellen...

 

Echtzeit-Analysen für die Getreideernte

Welche Qualität hat das Getreide? Wieviel Proteine und Öl enthält das Korn? Das Fraunhofer IFF entwickelt Messverfahren, mit denen sich zukünftig Gerste oder Weizen in Echtzeit analysieren lassen. Landwirte können damit in Zukunft schon während der Ernte standortspezifisch die Qualität ihrer Ware dokumentieren...

 

Sensorik und Aktorik für Smart Farming

Die derzeitigen Ernährungssysteme sind gleichzeitig Treiber und Opfer von Umweltveränderungen, die die Produktivität der Landwirtschaft gefährden. Um die natürlichen Ressourcen langfristig zu erhalten, muss die landwirtschaftliche Produktion einschließlich der Tierhaltung nachhaltiger gestaltet werden.

 

Röntgenografische und optische Überwachung von Pflanzen und Saatgut

Am Anfang der Nahrungskette für Mensch und Tier stehen Pflanzen. Durch die zunehmende Nutzung von Anbauflächen für die Bioenergiegewinnung ist die Ertragseffizienz der Kulturpflanzen eine wachsende Herausforderung für Saatgutproduzenten und Züchter. Optische Methoden bieten hervorragende Möglichkeiten zur Qualitätskontrolle und optimierung in der Pflanzenzucht und Saatgutproduktion.

 

FishSenseWell

Im Rahmen des Projektes FishSenseWell führt das Konsortium, bestehend aus dem Fraunhofer IZFP sowie die in Saarbrücken ansässige SEAWATER Cubes GmbH, eine Studie durch, die einen Überblick über alle Signalgrößen von RAS-Anlagen (Recirculating Aquaculture System) liefert, um systematisch nach zusätzlichen indirekten Messgrößen zu suchen, Redundanzen aufzudecken, die Anzahl der Sensoren in der Anlage zu reduzieren und teure/aufwendige Messprinzipien zu ersetzen.