Forschungsdatenbank

Beim Spot-Farming werden Sensorsysteme, Drohnen und Agrarroboter eingesetzt, um effizient und nachhaltig Landwirtschaft zu betreiben. Die daf¨¹r ben?tigte drahtlose Kommunikation kann mit dem 5G-Mobilfunkstandard umgesetzt werden. H?ufig ist die Abdeckung landwirtschaftlicher Nutzfl?chen durch das Mobilfunknetz in Deutschland jedoch nicht ausreichend. Um trotzdem Spot-Farming mit 5G betreiben zu
k?nnen, besteht die M?glichkeit der Verwendung eigener 5G-Netze, sogenannter Campusnetze.

Ziel von ENCAMPS ist es, Spot-Farming mit nomadischen, also ?rtlich ungebundenen, 5G-Campusnetzen zu erm?glichen. Schwerpunkte sind hier die Automation der Konfiguration der Basisstationen, die Entwicklung einer zuverl?ssigen Verbindung zum Internet und die dynamische Migration zwischen Edge und Cloud-Ressourcen. Die Entwicklungen von ENCAMPS bef?higen landwirtschaftliche Betriebe dazu, ihr
eigenes Ad-hoc-5G-Campusnetz automatisiert aufzubauen, um damit Spot-Farming zu betreiben.

Die Å·ÖÞÌåÓýÔÚÏß_Å·ÖÞ¹Ú¾üÁªÈü-Ͷע*Ö±²¥ Osnabr¨¹ck ist f¨¹r die Realisierung der Automation der Konfiguration und des Monitorings des Campusnetzes verantwortlich. Aktuell verf¨¹gbare 5G-Schnittstellen kommen oftmals aufgrund von zu hoher Komplexit?t f¨¹r die Anwender*innen nicht zum Einsatz. Um die Komplexit?t mittels Automation gering zu halten, werden zun?chst 5G-Kern- und Zugangsnetz entsprechend der Anwendungsf?lle vorkonfiguriert. Danach folgt die automatisierte ?bersetzung der anwendungsspezifischen Anforderungen in zugeh?rige Netzkonfigurationen und 5G-Qualit?tsmetriken. Beim Monitoring werden Netzparameter, Basisstationskonfiguration und topographische Daten aufgezeichnet. KI kann diese als Trainingsdaten f¨¹r die sukzessive Optimierung der Konfigurationseinstellungen verwenden. Das entwickelte 5G-Campusnetz soll dann zun?chst auf dem Testfeld und daraufhin in realit?tsnaher landwirtschaftlicher Umgebung aufgebaut, erprobt und bewertet werden.