Ziel
Entwicklung eines Entscheidungs-Unterstützungs-Systems für Revierförster, das die Wirtschaftlichkeit von Erntemaßnahmen und anderen Aufgaben des operativen Forstmanagements steigert, dabei Aspekte des Umweltschutzes berücksichtigt, einfach anwendbar ist und dank intelligenter Softwarelösung als lernendes System funktioniert.
Aufgaben
→ Entwicklung der Applikation EDE4.0 als Cloud-IT-Infrastruktur
→ Adaption der Cloud-Plattform EDI hive an die Anforderungen der Forstwirtschaft
→ Gewährleistung der Selbstlernfähigkeit des adaptierten „EDI hive“-Systems
→ Einrichtung einer kostenfreien, öffentlich zugänglichen Informationsmöglichkeit
→ Workshop zur Beurteilung der Datengrundlage durch die Verbundpartner
→ Evaluation des Gesamtsystems
Status Quo
Die Planung des Holzeinschlags und die Nutzungsdokumentation leisten Förster bisher mit Hilfe diverser PC-Applikationen. Grundlage sind statische Algorithmen. Es mangelt bislang an Möglichkeiten einer dynamischen Datenaufnahme, automatisierter Unterstützung durch Identifikation relevanter Daten und einer selbstständigen Aktualisierung.
Vorteile
Das angestrebte Entscheidungs-Unterstützungs-System EDE 4.0 soll helfen, den digitalen Technikrückstand aufzuholen und die mittel- und langfristige Planung der Akteure der Wald-Holz-Logistikkette zu verbessern. Bundesweit kann die Applikation 30.000 Forstbetrieben als Planungs- und Arbeitsgrundlage dienen und entsprechende Kostenvorteile verschaffen.
Projektdaten und -partner
→ Teilvorhaben 1: Steigerung der Effizienz und der Nachhaltigkeit der Forstwirtschaft durch KI-basierte digitale Services: EDI GmbH – Engineering Data Intelligence, Pfinztal
→ Teilvorhaben 2: Entwicklung des KI-Modells durch Kombination forstspezifischer und klimatischer Datenquellen:
Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK-TRO) und Institut für Geographie und Geoökologie (IFGG)
Projekt-Laufzeit:
Juli 2020 – Juni 2023
Weiterführende Informationen finden Sie hier:
Teilvorhaben 1: Steigerung der Effizienz und der Nachhaltigkeit der Forstwirtschaft durch KI-basierte digitale Services
https://www.kiwuh.de/index.php?id=13475&fkz=2220NR017A
Teilvorhaben 2:Entwicklung des Ki-Modells durch Kombination forstpezifischer und klimatischer Datenquellen
https://www.kiwuh.de/index.php?id=13475&fkz=2220NR017B
Bildquelle:
EDI GmbH - Engineering Data Intelligence
