Heidelberg, 18. Dezember 2019 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), hat einen globalen Geschäftsbereich für Agrartechnologie ins Leben gerufen, der sich der Optimierung der Nahrungsmittelproduktion mithilfe von KI und Advanced Analytics widmen soll. Ziel ist es, Erzeuger und Agrarunternehmen Werkzeuge an die Hand zu geben, um die rasant wachsenden Mengen an Daten von Landwirtschaftsbetrieben auszuwerten und die Erkenntnisse für eine sichere und nachhaltige Nahrungsmittelversorgung zu nutzen. Darüber hinaus fördert SAS Forschung und Ausbildung in diesem Fachbereich, unter anderem durch die Unterstützung der North Carolina Plant Sciences Initiative an der North Carolina State University (NC State).
SAS kehrt mit diesem Engagement gewissermaßen zurück zu seinen Wurzeln: Das erste Projekt des Unternehmens an der NC State widmete sich der Analyse von Erntedaten. Doch die Voraussetzungen haben sich seit den 1970er-Jahren signifikant verändert. Insbesondere ist die Datenbasis weit größer geworden: Bis 2050 sollen täglich mehr als vier Millionen Datenpunkte in jedem landwirtschaftlichen Betrieb generiert werden.
“SAS ist durch die eigene Historie geradezu prädestiniert, sich diesem Problem zu widmen”, erklärt Jim Goodnight, CEO von SAS. “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 – so dass mehr Nahrungsmittel von den Feldern auf den Tischen in der ganzen Welt landen.”
Als eine der führenden Initiativen zur Beschleunigung von Innovation und Nachwuchsförderung in der Pflanzenbauwissenschaft versammelt die NC Plant Sciences Initiative Experten aus dem akademischen Bereich, aus der öffentlichen Verwaltung und der Wirtschaft, um die interdisziplinäre Forschung voranzutreiben. Mit der Weiterentwicklung der zugrunde liegenden Technologie verfolgt sie Ziele wie die Steigerung des Ernteertrags, die Entwicklung neuer Sorten, die Verlängerung der Anbausaison und mehr Nachhaltigkeit.
Als Teil der Kooperation wird SAS der Initiative Data Scientists als Vollzeitkräfte bereitstellen, die an verschiedenen Forschungsprojekten arbeiten. Zusätzlich bildet das SAS Global Academic Program Analytics-Experten für die Landwirtschaft aus und schafft damit zusätzliche Ressourcen.
In der neuen Agrartechnologie-Division von SAS werden führende Experten unterschiedlicher Fachgebiete daran arbeiten, Lösungen für die Anforderungen von Landwirten, Agronomen und anderen Mitarbeitern der Agrarwirtschaft zu finden. Für den Einsatz von KI und Analytics gibt es dabei vielerlei Szenarien: Echtzeit-Monitoring von Tierlauten kann Stress aufdecken. Moderne Technologie für Bilderkennung hilft bei der Verbesserung der Gesundheit von Tieren. Vernetzte Landwirtschaftsgeräte schaffen die Voraussetzung für eine automatisierte Entscheidungsfindung im Anbau.
Die neue Unit reagiert auf das Rekordaufkommen an Daten, mit denen es Landwirte heute zu tun haben – Tendenz weiter steigend. Diese Daten werden immer häufiger von IoT-Geräten erzeugt, die Informationen zu Topografie, Bodenqualität, Wetterverhältnissen und Futtermittel sowie Bilder von Ernten sammeln. Dazu kommt, dass Drohnen und smarte Traktoren zunehmend Standard werden und nützliche Daten generieren.
Data for Good: Analytics zur Lösung von humanitären Problemen
Neben der Optimierung der globalen Ernährungslage setzt SAS seine Analytics-Software im Rahmen der Initiative Data for Good für viele humanitäre Belange wie die Bekämpfung von Armut, Epidemien, Menschenrechtsverletzungen, Kindesmissbrauch und Umweltverschmutzung ein. Die Organisation WildTrack wertet beispielsweise Tierfährten mittels Bilderkennung aus, um bedrohte Arten zu schützen. Initiativen wie Project Data Sphere und medizinische Einrichtungen, darunter die Amsterdam University Medical Centers und das University Medical Center Utrecht, sorgen mit SAS für eine bessere Behandlung von Krankheiten wie Krebs durch die Auswertung von Patientendaten.
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