Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: Züchtung von standortangepassten Sorten mittels Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KIBREED) - Teilprojekt B |
|---|---|
| Titel (englisch): | Collaborative project: Breeding of locally-adapted varieties using artificial intelligence algorithms (KIBREED) - subproject B |
| Akronym: | KIBREED |
| Beschreibung (dt.): | In der Pflanzenzüchtung werden Technologien der Künstlichen Intelligenz bisher nur sehr begrenzt eingesetzt. Eine datenbasierte Anwendung Künstlicher Intelligenz birgt jedoch enormes züchterisches Potenzial. Sie kann die Entwicklung widerstandsfähiger und standortangepasster Sorten vorantreiben und damit die Landwirtschaft, die gesundheitliche Ernährung und den Ländlichen Raum stärken sowie die Effizienz, die Nachhaltigkeit und die Ökologie in der Landwirtschaft verbessern. Das Ziel des KIBREED-Forschungsvorhabens ist es, Algorithmen der Künstlichen Intelligenz für die Züchtung standortangepasster Sorten nutzbar zu machen. Mittels 'Deep Learning'-Verfahren sollen Daten aus den Methoden des 'Genotyping', 'Phenotyping' und 'Envirotyping' integriert analysiert werden. Die Projektziele sollen modellhaft am Beispiel der Kulturart Weizen erforscht werden, da der Weizen eine der weltweit wichtigsten Nutzpflanzen ist. Mit dem Pflanzenzüchtungsunternehmen KWS und dem Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung vereint das Projektvorhaben Partner aus Wirtschaft und Wissenschaft, die weltweit einzigartiges und komplementäres Know-how in der angewandten und prädiktiven Züchtung vorweisen. Die breite Saatgut-Produktpalette der KWS garantiert den Transfer der Forschungsergebnisse auf weitere Kulturarten. |
| Beschreibung (engl.): | The use of artificial intelligence in plant breeding has been very limited so far. However, a data-based application of artificial intelligence holds enormous potential for breeding. It can drive the development of resistant and locally adapted varieties, thereby strengthening agriculture, health nutrition and rural areas, as well as improving efficiency, sustainability and ecology in agriculture. The aim of the KIBREED research project is to make artificial intelligence algorithms usable for breeding locally adapted varieties. By means of 'Deep Learning' procedures, data from the methods of 'Genotyping', 'Phenotyping' and 'Envirotyping' are to be analyzed in an integrated way. The project objectives are to be explored using wheat as a model crop, since wheat is one of the world's most important crops. With the plant breeding company KWS and the Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research, the project brings together partners from industry and science who have unique and complementary expertise in applied and predictive breeding worldwide. KWS' broad range of seed products guarantees transfer of the research findings to other crops. |
| Laufzeit: | Beginn: 01.06.2021 / Ende: 31.05.2024 |
| Ausf. Einrichtung: | KWS SAAT SE & Co. KGaA, Einbeck |
| Themenfelder: | Pflanzenzüchtung, plant breeding |
| Förderprogramme: | Digitalisierung in der Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Biologische Vielfalt, biological diversity, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Ackerbau, crop production, Agrobiodiversität, agricultural biodiversity, Weizen, wheat, Pflanzengenetische Ressourcen, plant genetic resources, Prognose, forecast, Künstliche Intelligenz, AI Artificial Intelligence, Klimaanpassung, climate change adaptation |
| Stichpunkte: | Künstliche Intelligenz |
| Förderkennzeichen: | 28DK131B20 |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
Kontakt: |
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