Forschungsdatenbank

LeGreNi verfolgt das Ziel, das Ernährungssystem Niedersachsens in seiner gesamten Komplexität ganzheitlich abzubilden und
evidenzbasierte Handlungsempfehlungen für eine nachhaltige Transformation im Sinne des One-Health-Ansatzes zu entwickeln. Im
Zentrum steht die Entwicklung einer graphbasierten Datenstruktur, welche Akteure, Prozesse und Ressourcenströme entlang der
gesamten Wertschöpfungskette – von der landwirtschaftlichen Urproduktion bis zu Konsumorten wie Großküchen und Tafeln – integriert.
Mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz, insbesondere Graph Neural Networks (GNN), werden Beziehungsgeflechte,
Abhängigkeiten und Ineffizienzen innerhalb des Systems modelliert und analysiert. Diese datengetriebenen Verfahren ermöglichen eine
transparente, reproduzierbare und interpretierbare Bewertung komplexer Systemdynamiken sowie die Durchführung von
Szenarioanalysen. Ergänzend werden klassische Modellierungsansätze wie Ökobilanzen und Kosten-Nutzen-Simulationen eingesetzt, um
ökologische, ökonomische und soziale Dimensionen ganzheitlich zu berücksichtigen.
Der Mehrwert des Projekts liegt in der systematischen Identifikation von Schnittstellenproblemen und Optimierungspotenzialen innerhalb
der Distributions- und Versorgungsketten. So können ressourcen- und klimaschonende Alternativen modelliert sowie praktische
Handlungsperspektiven für Politik, Verwaltung und Wirtschaft abgeleitet werden. Im Fokus stehen exemplarisch Fragen zur regionalen
Direktbelieferung von Großküchen, zur Rolle der Tafeln in der Zweitverwertung sowie zu den Auswirkungen veränderter
Konsumgewohnheiten in urbanen Räumen auf Produktionsstrukturen.
LeGreNi verbindet agrar- und ernährungswissenschaftliche Expertise mit Methoden der angewandten Informatik und leistet einen Beitrag
zur ZERN-Agenda, die eine ökologisch resiliente Landwirtschaft, eine regional vernetzte Ernährungswirtschaft und zukunftsfähige
Ernährungssysteme anstrebt. Erwartete Ergebnisse sind ein digitales Systemmodell des niedersächsischen Ernährungssystems.