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Smart Farming SAS gründet Business Unit für Agrartechnologie

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Der Analytics-Spezialist SAS hat einen globalen Geschäftsbereich für Agrartechnologie gegründet. Im Fokus des neuen Unternehmensteils steht vor allem die Optimierung der Nahrungsmittelproduktion mithilfe von KI und Advanced Analytics.

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SAS-CEO Jim Goodnight
SAS-CEO Jim Goodnight
(Bild: SAS)

Ziel des neuen Geschäftsbereichs ist es, Erzeuger und Agrarunternehmen mit Tools zur Auswertung der in den Landwirtschaftsbetrieben entstehenden Daten zu versorgen. Dabei geht es vor allem um Erkenntnisse rund um eine sichere und nachhaltige Nahrungsmittelversorgung. Entsprechende Informationen entstehen im Überfluss: SAS erwartet, dass bis 2050 täglich mehr als vier Millionen Datenpunkte in jedem landwirtschaftlichen Betrieb generiert werden. Zudem will SAS die Forschung und Ausbildung in diesem Bereich fördern. Dazu wird unter anderem die North Carolina Plant Sciences Initiative an der North Carolina State University in den USA unterstützt: SAS stellt hierbei beispielsweise Data Scientists als Vollzeitkräfte in Forschungsprojekten zur Verfügung.

„Wir befinden uns an einem kritischen Punkt der Menschheitsgeschichte, wo die Ernährung der Weltbevölkerung zu einer immer drängenderen Herausforderung wird. Wir wollen Landwirten dabei helfen, mit KI und Analytics produktiver denn je zu werden – sodass mehr Nahrungsmittel von den Feldern auf den Tischen in der ganzen Welt landen“, erklärt SAS-CEO Jim Goodnight.

Vielfältige Daten und Einsatzmöglichkeiten

Im neuen Unternehmensbereich sollen künftig Experten unterschiedlicher Fachgebiete an Lösungen für Landwirte, Agronomen und andere Beteiligte der Agrarwirtschaft arbeiten. KI und Analytics können dabei auf verschiedene Art und Weise zum Einsatz kommen: Etwa beim Echtzeit-Monitoring von Tierlauten, um Stressfaktoren zu ermitteln oder über Bilderkennung und vernetzte Landwirtschaftsgeräte für automatisierte Entscheidungsfindungen. Da immer häufiger IoT-Geräte die nötigen Daten liefern, werden vielfältige Informationen zur Analyse genutzt. Dazu zählen zum Beispiel Topografie, Bodenqualität, Wetterverhältnisse, Futtermittel oder Drohnenaufnahmen.

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