Widmann-Mauz MdB: Bundesregierung fördert Tübinger Projekt zum Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft

Foto: Tobias Koch
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Das Tübinger Unternehmen Computomics darf sich über 102.094,56 Euro vom Bund für ein Verbundprojet zur Einbringung eines auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierten Ansatzes in der Gerstenzüchtung freuen.

Komplexe Herausforderungen in der Landwirtschaft verlangen komplexe Lösungen. Aus diesem Grund unterstützt die Bundesregierung die Förderung von KI in der Landwirtschaft, der Lebensmittelkette, der gesundheitlichen Ernährung und den Ländlichen Räumen. Damit treibt sie wichtige Investitionen in die Zukunft der Land- und Ernährungswirtschaft voran. Dazu erklärt die Wahlkreisabgeordnete für Tübingen-Hechingen, Staatsministerin Annette Widmann-Mauz MdB: „Ich freue mich sehr, dass mit der Computomics GmbH ein Unternehmen aus meinem Wahlkreis für seine Innovationskraft auf dem Gebiet der Neu-Entwicklung von Pflanzensorten gefördert wird. Technologien, die auf KI beruhen, sind für die Zukunft der Land- und Ernährungswirtschaft extrem wichtig. Der Einsatz von KI kann einen Beitrag zu mehr Nachhaltigkeit, mehr Tierwohl, mehr Wettbewerbsfähigkeit und mehr Nahrungsmittelsicherheit leisten. Daneben bietet KI insbesondere auch für den ländlichen Raum große Chancen, durch innovative Vorhaben als Lebens- und Wirtschaftsraum attraktiv zu bleiben und sich weiterzuentwickeln.“ Die Staatsministerin weiter: „Wir fördern Lösungen, die in der Praxis dringend gebraucht und erwartet werden. Unsere Landwirtinnen und Landwirte sind bereit für Innovationen. Mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz eröffnen sich ganz neue Möglichkeiten, Ressourcen zu schonen und die Landwirtschaft nachhaltiger zu gestalten.“ Mit der im Februar 2020 gestarteten Bekanntmachung zur Förderung von KI unterstützt die Bundesregierung über das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft ausgewählte Projekte mit rund 45 Millionen Euro. Die Computomics GmbH erhält Fördermittel für ihr Verbundprojekt „ein KI-basierter, ressourceneffizienter Ansatz unter Verwendung multipler Genom- und Phänom-Datensätze zur Einbringung neuartiger Allele in die Gerstenzüchtigung“.

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