KI für die Landwirtschaft
Von der Feldversuchsauswertung über das Rückstandsmanagement bis zur produktiven Plattform.
Supper & Supper entwickelt KI-Lösungen für Crop Science und die digitale Landwirtschaft.
Agrarwissenschaft ist bei uns keine Zusatzqualifikation
Wir arbeiten seit Jahren für führende Unternehmen der Agrarbranche – von der Auswertung von Feldversuchen über die Reduktion der Umweltauswirkungen von Pflanzenschutzmitteln bis zur Rückstandsmanagement-Plattform, die bei Bayer Crop Science tausende Nutzer bedient.
Unsere Data Scientists sind promoviert: in Agronomie, Biologie, Chemie, Mathematik, Physik und Statistik. Ihre Fachbereiche sprechen also mit Menschen, denen man Versuchsdesign, Wirkstoffpipelines und Rückstandsanalytik nicht erst erklären muss.
Wir liefern alles aus einer Hand: vom ersten Proof of Concept bis zur produktiven Plattform, die Sie über Jahre für tausende Nutzer betreiben. Auf Wunsch als verlängerte Werkbank Ihres Teams.
Was bedeutet KI in der Landwirtschaft?
KI in der Landwirtschaft verbindet Algorithmen, maschinelles Lernen und Datenanalyse, um landwirtschaftliche Prozesse zu automatisieren und datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen. Daten aus Satellitenbildern, Sensoren, Wetterprognosen und Bodenanalysen werden verarbeitet und in konkrete Handlungsempfehlungen übersetzt: für bessere Planung, Durchführung und Überwachung im Feld.
Damit lassen sich zentrale Herausforderungen der Branche angehen: wachsende Nahrungsmittelnachfrage, knappe Ressourcen und die Anpassung an den Klimawandel.
Referenzprojekte
ResiYou-Plattform für Bayer Crop Science. KI-gestütztes Rückstandsmanagement, das die Anforderungen vieler Abteilungen zusammenführt – von den ersten Modellen bis zur produktiven Plattform für tausende Nutzer.
Soon after the Supper & Supper team begun to work on the project we started to see the results: our predictive models increased the accuracy tremendously and the feed-back of our customers turned to be extremely positive.
– José Luis Robles Martín, New Venture Lead EMEA – Horticulture, Bayer
Reduktion der Umweltauswirkungen von Pflanzenschutzmitteln. Datenbasierte Bewertung und Steuerung der Mittelanwendung mit dem Ziel, die Umweltauswirkungen bei gleichbleibender Wirksamkeit zu senken. Zum Use Case →
Automatisierte Pipeline zur Analyse von Feldversuchen. Auswertung großer Versuchsreihen in einer Pipeline, die auch ohne technisches Vorwissen nutzbar ist und Entscheidungen direkt unterstützt – ergänzt um erklärbare Modelle, die nachvollziehbar machen, welche Faktoren ein Ergebnis bestimmen. Zum Use Case → · Explainable AI für Feldversuche →
Anwendungsbereiche
- Rückstandsmanagement: Prognose und Steuerung von Rückstandsgehalten bis zur Anwendungsempfehlung, wie in der ResiYou-Plattform von Bayer Crop Science.
- Auswertung von Feldversuchen: automatisierte Analyse-Pipelines mit erklärbaren Modellen, nutzbar auch ohne technisches Vorwissen.
- Entscheidungen in der Wirkstoff-Pipeline: Predictive Models für die Priorisierung von Kandidaten – viele Kandidaten, sequenzielle Gates, teure Feldversuche.
- Fernerkundung und Geodaten: Auswertung von Satelliten-, Luft- und Drohnenbildern zur Früherkennung von Schädlingsbefall, Krankheiten und Umweltstress. → Geo AI
- Datenfundament und Betrieb: skalierbare Strukturen für Boden-, Wetter- und Sensordaten, MLOps, Monitoring und Retraining.
Digitale Landwirtschaft und Crop Science
Die digitale Landwirtschaft nutzt Sensoren, Drohnen, KI und Satellitendaten, um die Produktion zu optimieren und Ressourcen zu schonen. Im Pflanzenschutz erkennt KI Schädlingsbefall, Krankheiten und Umweltstress frühzeitig, in der Rückstandsanalytik unterstützt sie die Einhaltung von Grenzwerten.
- Speziell trainierte Modelle für Boden-, Wetter- und Feldversuchsdaten
- Skalierbare Plattformen für Sensor-, Satelliten- und Drohnendaten
- Mustererkennung für Pflanzenkrankheiten und Anomalien
- Präzise Rückstandsanalysen
Vom Proof of Concept zur Plattform
Die meisten KI-Vorhaben scheitern nicht am Modell, sondern am Übergang in den Betrieb. Wir decken die gesamte Kette selbst ab. Für die Industrialisierung brauchen Sie keinen zweiten Partner.
- Data Consulting – Fragestellung und Datenlage klären
- Data Lab – Prototyp an Ihren Daten
- Data Operations – Produktivbetrieb mit MLOps
- Data Infrastructure – skalierbare Cloud-Architektur, Hosting in DE und EU
Zusammenarbeit, Datensicherheit und Regulatorik
Wir sind nach ISO/IEC 27001:2022 zertifiziert (TÜV Rheinland, Reg.-Nr. 01 153 2300149). Verarbeitung und Hosting erfolgen in Deutschland und der EU. Kundendaten nutzen wir ausschließlich für das vereinbarte Projekt und nicht für das Training eigener Modelle. Zertifikat und TOM-Dokumentation stellen wir Ihrem Einkauf auf Anfrage zur Verfügung.
Wo Ergebnisse in Zulassungs- oder Rückstandsfragen einfließen, liefern wir die Dokumentation, die Ihre Fachabteilung für ihre Nachweisführung benötigt. Für die Anforderungen des EU AI Act bieten wir unseren KI-Compliance Check an.
Sprechen wir über Ihr Vorhaben
Ob Feldversuchsauswertung, Rückstandsprognose oder Plattform für Ihre Fachbereiche: Wir starten mit einer Bewertung Ihrer Datenlage, nicht mit einem Angebot.