Künstliche Intelligenz im Agrarsektor
Diese Servicesäule spezialisiert sich auf die automatisierte Erzeugung synthetischer Daten für den Agrarsektor. Wir entwickeln Prozesse, die das 3D-Scannen von Pflanzen umfassen, um hochauflösende und botanisch korrekte Modelle zu erstellen. Diese Modelle ermöglichen die Generierung kostengünstiger synthetischer Daten, die spezifisch an die Anforderungen von KI-Lösungen angepasst werden können.
Ziele und Vorteile:
- Realistische Abbildung: Unsere synthetischen Daten stellen künstlich erzeugte Situationen und Objekte realistisch dar.
- Effizienzsteigerung: Sie verbessern das Training und die Evaluierung von KI-Systemen, indem sie das Erlernen von Konzepten beschleunigen.
- Datenschutz: Durch die Verwendung von künstlichen Daten werden keine realen Personen oder Objekte abgebildet. Datenschutzrechtliche Bedenken können hiermit minimiert werden.
- Wirtschaftlicher Nutzen: Im Agrarsektor steigern diese Daten die Effizienz und den wirtschaftlichen Nutzen der Ressourcen.
Unsere Prozesse zur Erzeugung synthetischer Daten bieten eine zukunftsweisende Lösung, um den steigenden Bedarf an qualitativ hochwertigen Daten für KI-Technologien zu decken und innovative Ansätze zur Bewältigung der Herausforderungen im Agrarsektor zu liefern
Beispiele
Die Säule im Detail
Integraler Bestandteil beim Aufbau und der Entwicklung von KI-Systemen ist das Training der Algorithmen bzw. der maschinellen Lernmodelle (ML-Modelle) durch Trainingsdaten. Dabei ist die Quantität und Qualität der dafür bereitgestellten Informationen sowohl für überwachte als auch unüberwachte KI-Systeme und ML-Lernmodelle entscheidend. Insbesondere die Güte von Trainingsdaten wirkt sich unmittelbar auf die Effizienz eines KI-Systems und dadurch auf die Qualität der Ergebnisse aus. Trainingsdaten können aus Messungen oder Abbildungen realer Objekte (Realdaten) bestehen, künstlich generiert werden (Synthetische Daten) oder beide Kategorien anteilig vereinen (Hybride Daten).
Wir erforschen und entwickeln automatisierte Abläufe zur Erzeugung synthetischer Daten mit Fokus auf einen Einsatz im Agrarsektor.
Ziel unserer Arbeit ist eine automatisierte und dadurch kostengünstige Generierung synthetischer Trainingsdaten, durch die künstlich erzeugte Situationen und Objekte möglichst realistisch abgebildet werden. Mit unseren Datensätzen kann sowohl das Training als auch die Evaluierung von KI-Lösungen effizienter gestaltet werden, beispielsweise durch zuverlässiges und beschleunigtes Erlernen beabsichtigter Konzepte durch das KI-System. Darüber hinaus vermeidet der Einsatz synthetisch erzeugter Daten persönlichkeits- oder datenschutzrechtliche Verletzungen, da es sich ausschließlich um künstlich erzeugte Daten handelt. Diese stellen eine Nachbildung der Realität dar, bilden jedoch keine real existierenden Objekte oder Personen ab.
Beim Einsatz von KI-Technologien ist ein steigender Bedarf an umfangreichem und qualitativ hochwertigem Datenmaterial zu beobachten. Speziell im Agrarsektor ermöglichen künstlich erzeugte Daten eine gesteigerte Effizienz und erhöhen dadurch den wirtschaftlichen Nutzen verfügbarer Ressourcen.
Die von uns entwickelten Prozesse (Pipelines) umfassen das 3D-Scannen von Pflanzen für unterschiedliche Wellenlängenbereiche mit einer anschließenden Generierung von hochauflösenden und botanisch korrekten Pflanzenstrukturmodellen. Mit Variationen dieser Modelle werden künstliche Szenarien erzeugt, aus denen eine Vielzahl kostengünstiger synthetischer Daten gewonnen werden kann. Die Parameter der Pflanzenmodelle und Szenarien können aufgrund ihrer hohen Variabilität an spezifische Anforderungen bedarfsgerecht angepasst werden, um beispielsweise das Training oder eine Evaluierung von KI-basierten Lösungen effizienter zu gestalten.
Treten Sie mit uns in Kontakt
Wir freuen uns darauf, mit Ihnen zusammenzuarbeiten, unser Service-Portfolio auszubauen und somit einen Beitrag zu innovativen Lösungen für die Zukunft der Landwirtschaft zu leisten.
