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Falscher Mehltau im Rebbau

Der Falsche Mehltau ist eine Pflanzenkrankheit, die im Rebbau grossen Schaden anrichten kann. Da die Befallsstärke von lokaler Witterung und Mikroklima abhängt, gibt es schweizweit grosse regionale Unterschiede. Zur Bekämpfung des falschen Mehltaus kommen Pflanzenschutzmittel (PSM) zum Einsatz, die teilweise in sehr hohen Mengen angebracht werden müssen.

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Sehr hohes Schadenpotenzial
Befall regional sehr unterschiedlich
Hohe Mengen an Pflanzenschutzmitteln

Gezielte und vorbeugende Behandlung aufgrund treffsicherer Prognose

Für einen gezielten Einsatz von Pflanzenschutzmitteln sind Prognosemodelle, die zuverlässig über bevorstehende Infektionsereignisse informieren, wichtige Hilfsmittel.

In den letzten Jahren sind in verschiedenen Bereichen der Forschung neue Methoden aus dem machine learning für die Praxisforschung nutzbar geworden. Mittels künstlicher Intelligenz werden Veränderungen in der Umwelt (Klima, Einsatz Pflanzenschutzmittel) schneller, also in Echtzeit verarbeitet, und lokale Gegebenheiten in die Prognose einbezogen. Wir haben somit neu die Möglichkeit, betriebsspezifischere Vorhersagen zu treffen.

KI-unterstützte Prognosemodelle

  • integrieren Veränderungen in der Umwelt in Echtzeit in die Prognose (Klima, Einsatz Pflanzenschutzmittel)

  • ermöglichen betriebsspezifischere Vorhersagen

Lokale Daten als Grundlage

Voraussetzung für die Modellentwicklung ist eine gute Datengrundlage. Deshalb werden schweizweit Rebbau-Betriebe gesucht, die sich am Projekt beteiligen und in einer ersten Pilotphase mit uns lernen. Dadurch wird es bereits während des Projekts möglich sein, betriebsspezifische Prognosen für das Infektionsrisiko auszusprechen.

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