01
Agronomischer Kontext
Strukturierte Informationen über Betrieb, Kulturpflanzen und Arbeitsabläufe auf Grundlage realer Beobachtungen und lokaler Rahmenbedingungen.
AIVA OS · Agrarintelligenz, validierte Automatisierung
Die KI-Betriebsebene für die Landwirtschaft
AIVA OS verbindet fragmentierte Agrardaten und spezialisierte KI-Modelle zu kontextbezogenen, fachlich geprüften Arbeitsabläufen für Maschinen, Software und landwirtschaftliche Betriebe.
Plattform in einer frühen Entwicklungsphase · Entwicklungspartner willkommen
Für Agrartechnikhersteller (OEMs), AgTech-Unternehmen, landwirtschaftliche Dienstleister und Forschungspartner
AIVA OS / ARCHITECTURE
Daten- und Geräteschnittstellen
Agronomische Kontextverarbeitung
KI-Modellorchestrierung
Entscheidungsvalidierung
Arbeitsablauf- und Maschinenintegration
Applikationskarten und freigegebene Exporte
Plattform in einer frühen Entwicklungsphase · Entwicklungspartner willkommen
DIE PLATTFORMIDEE
Agrarintelligenz einmal entwickeln. In verschiedenen Systemen einsetzen.
Unterschiedliche Maschinen, Sensoren und landwirtschaftliche Anwendungen sollten nicht jeweils eine eigene KI-Infrastruktur benötigen. AIVA OS wird als wiederverwendbare Softwareebene entwickelt, die auf bestehender Hardware und Kommunikationsinfrastruktur aufbaut. Sie ersetzt weder die Steuerungs- noch die Sicherheitssysteme der Maschinenhersteller.
GEPLANTE REFERENZARCHITEKTUR
Von Felddaten zu validierten Maßnahmen
Wählen Sie eine Ebene aus, um ihre vorgesehenen Funktionen kennenzulernen. Die Darstellung zeigt unsere Zielarchitektur, kein bereits vollständig implementiertes Produktivsystem.
AIVA / MODELS
KI-Modellorchestrierung
Jede Aufgabe wird anhand der verfügbaren Eingangsdaten, Rechenressourcen und Bereitstellungsanforderungen einem geeigneten Spezialmodell, agronomischen Regelwerk oder Optimierungsverfahren zugeordnet.
Konzept für Modell- und Funktionsmanifeste
Planung der Edge- und Cloud-Ausführung
Versionierung und Evaluierung
DIE KI-RUNTIME
Vier Kernbausteine, eine gemeinsame Betriebsebene
02
KI-Modellorchestrierung
Aufgabenspezifische Modelle werden ausgewählt und auf geeigneter Cloud- oder Edge-Infrastruktur ausgeführt.
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Validierte Automatisierung
Regelbasierte Prüfungen, nachvollziehbare Begründungen und die Freigabe durch verantwortliche Personen vor der Ausführung.
04
Herstellerübergreifende Schnittstellen
Wiederverwendbare Schnittstellenverträge und Adapter zur autorisierten Integration von Maschinen, Sensoren und Software.
REFERENZANWENDUNG
NPK-Düngungsoptimierung im Ackerbau
Unser erster geplanter Demonstrator verbindet Bodenanalysen, NDVI-Vegetationsdaten, Wetterinformationen und die Bewirtschaftungshistorie zu einer standortangepassten Entscheidungsunterstützung für Stickstoff, Phosphor und Kalium. Empfehlungen erfordern eine agronomische Prüfung und lokale Kalibrierung.
01
Datengrundlage zusammenführen
Bodenanalysen, Kulturzustand, Vegetationsindizes und bisherige Düngungsmaßnahmen.
02
Nährstoffbedarf bestimmen
Geeignete Pflanzenmodelle, Bodeneigenschaften und regionale Vorschriften berücksichtigen.
03
Empfehlungen validieren
Nachvollziehbare Empfehlungen für N, P und K zur fachlichen Prüfung bereitstellen.
04
Arbeitsabläufe unterstützen
Feldbezogene Entscheidungen und, soweit unterstützt, Applikationskarten für Maschinenexporte vorbereiten.
NPK ist die erste Anwendung, nicht das gesamte Produkt. Weitere mögliche Anwendungsbereiche sind Aussaat, Bewässerung, Pflanzenschutz und intelligente Maschinenfunktionen.
MESSBARE ERGEBNISSE STATT WERBEVERSPRECHEN
Woran sich der Erfolg eines Pilotprojekts messen lässt
Der Nutzen muss anhand definierter Vergleichswerte überprüft werden. Wissenschaftliche Erkenntnisse zur Präzisionsdüngung liefern hierfür eine Grundlage, belegen jedoch keine bereits durch AIVA erzielten Einsparungen.
N / P / K
Nährstoffeinsatz und -bilanz
Jeden Nährstoff einzeln bewerten und gleichzeitig Ertrag sowie Erntequalität berücksichtigen.
2 Systeme
Validierungsziel für Wiederverwendbarkeit
Einen gemeinsamen Arbeitsablauf über zwei unterschiedliche, freigegebene Schnittstellen testen.
20–30 %
Ziel für geringeren Integrationsaufwand
Angestrebte Reduktion des wiederkehrenden Integrationsaufwands, bisher nicht nachgewiesen.
AKTUELLER ENTWICKLUNGSSTAND
Aufbauend auf bestehenden Softwarekomponenten. Die Runtime befindet sich in Entwicklung.
Bereits vorhandene Grundlagen
- Digitale Demonstrationsumgebung für landwirtschaftliche Betriebe
- KI-Assistenten-Backend auf Basis von FastAPI
- Grundlagen für Benutzer- und Geräteverwaltung
Geplante Entwicklung
- Wiederverwendbare Architektur für landwirtschaftliche KI-Modelle und deren Ausführung
- Agronomische Validierungspipeline für die NPK-Optimierung
- Systemübergreifende Adapter und freigegebene Maschinen-Workflows
GEMEINSAM ENTWICKELN
Eine Plattform, verschiedene Wege zur Validierung
01
Agrartechnikhersteller (OEMs)
Sichere Integrationsgrenzen, standardisierte Funktionsschnittstellen und skalierbare KI-Bereitstellung ergänzend zu bestehenden Maschinenplattformen untersuchen.
02
AgTech-Unternehmen und Systemintegratoren
Erste Adapter, Datenpipelines und wiederholbare Integrationsabläufe gemeinsam entwickeln.
03
Landwirtschaftliche Organisationen und Beratung
Praxisrelevante NPK-Entscheidungsprozesse und messbare Ergebnisse unter lokalen agronomischen Bedingungen definieren.
Gestalten Sie Ihre AIVA OS-Deployments
Wir suchen technisch engagierte Designpartner und agronomische Pilot-Kollaborateure. Bringen Sie eine spezifische Maschine, einen Workflow oder eine NPK-Herausforderung mit.
Sämtliche Architektur- und Integrationsmöglichkeiten sind hochgradig anpassbar. Maschinenschnittstellen und autonome Aktuatorik erfordern Zugriffsrechte, technische Validierung und entsprechende Sicherheitsprüfungen.