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Projektlaufzeit:
01.12.2023 - 31.12.2024
Antragsteller/in:
Prof. Dr. Ralf Tönjes
Drittmittelgeber/Förderlinie:
BMDV
Fakultät:
IuI
Fördersumme:
424.265,64 €
Projektpartner extern:
ADVES GmbH & Co. KG, MECSware GmbH, Universität Osnabrück
Projektzusammenfassung:

Beim Spot-Farming werden Sensorsysteme, Drohnen und Agrarroboter eingesetzt, um effizient und nachhaltig Landwirtschaft zu betreiben. Die dafür benötigte drahtlose Kommunikation kann mit dem 5G-Mobilfunkstandard umgesetzt werden. Häufig ist die Abdeckung landwirtschaftlicher Nutzflächen durch das Mobilfunknetz in Deutschland jedoch nicht ausreichend. Um trotzdem Spot-Farming mit 5G betreiben zu
können, besteht die Möglichkeit der Verwendung eigener 5G-Netze, sogenannter Campusnetze.

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

Die Hochschule Osnabrück ist für die Realisierung der Automation der Konfiguration und des Monitorings des Campusnetzes verantwortlich. Aktuell verfügbare 5G-Schnittstellen kommen oftmals aufgrund von zu hoher Komplexität für die Anwender*innen nicht zum Einsatz. Um die Komplexität mittels Automation gering zu halten, werden zunächst 5G-Kern- und Zugangsnetz entsprechend der Anwendungsfälle vorkonfiguriert. Danach folgt die automatisierte Übersetzung der anwendungsspezifischen Anforderungen in zugehörige Netzkonfigurationen und 5G-Qualitätsmetriken. Beim Monitoring werden Netzparameter, Basisstationskonfiguration und topographische Daten aufgezeichnet. KI kann diese als Trainingsdaten für die sukzessive Optimierung der Konfigurationseinstellungen verwenden. Das entwickelte 5G-Campusnetz soll dann zunächst auf dem Testfeld und daraufhin in realitätsnaher landwirtschaftlicher Umgebung aufgebaut, erprobt und bewertet werden.

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