Agronomische Validierung von KI und Robotik

Dieser Service bietet experimentelle Felder, Datenerfassung und agronomische Expertise, um KI-basierte Werkzeuge (wie Vorhersagemodelle oder Algorithmen) und Robotertechnologien für die Präzisionslandwirtschaft in verschiedenen Pflanzenarten und Produktionssystemen unter realen Bedingungen zu testen, zu validieren und zu kalibrieren.

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Agronomische Validierung von KI und Robotik

Übersicht

Wir bieten Experimentierfelder für Ackerkulturen, Gartenbaukulturen und Gewächshausanlagen an. Diese Umgebungen können bei Bedarf durch agronomische Validierungsdienste, Probenlaboranalysen oder Pflanzencharakterisierungen ergänzt werden.

Alle zusammen dienen als Prüfstände für die Datenerfassung während des gesamten Wachstumszyklus der Kulturen und bieten die Infrastruktur und das Fachwissen, um Unternehmen bei der Erprobung, Validierung und Verbesserung ihrer technologischen Lösungen unter realen landwirtschaftlichen Bedingungen zu unterstützen.

Dazu gehören:

  • KI-basierte Lösungen wie Trainings- und Kalibrierungsvorhersagemodelle und -algorithmen für Agronomieanwendungen, einschließlich automatischer Unkrauterkennung, Biomasse- und Ertragsschätzung, phänologischer Charakterisierung oder Schädlings- und Krankheitsüberwachung.
  • Robotersysteme und Maschinen, die physische Tests erfordern, wie autonome Fahrzeuge, Präzisionsspritzgeräte, Ernteroboter oder Behandlungsplattformen.

Mehr über den Service

Wie kann der Service Ihnen helfen?

Dieser Service wurde entwickelt, um die Bedürfnisse von Unternehmen zu erfüllen, ihre landwirtschaftlichen Technologien (unabhängig davon, ob es sich um KI-basierte Modelle, Robotersysteme oder Behandlungslösungen handelt) zu validieren, zu verfeinern oder zu verbessern, indem sie unter realen landwirtschaftlichen Bedingungen sowohl in Freiland- als auch in Gewächshausumgebungen und in einer Vielzahl von Acker- und Gartenbaukulturen getestet werden. Es ermöglicht die Anpassung und Anpassung von Modellen, Algorithmen oder Systemen an bestimmte Umgebungen oder reale Variabilität, wie verschiedene Bodentypen, Wetterbedingungen, Ernteentwicklungsstadien, Schädlings- oder Krankheitspräsenz und verschiedene Managementpraktiken. Dies bietet eine robuste Grundlage für die Verbesserung von Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit. • Vor der Nutzung dieses Dienstes: Die Technologie kann in einer kontrollierten Umgebung arbeiten, aber es fehlt eine Kalibrierung für eine bestimmte Variabilität im realen Feld oder realistische agronomische Bedingungen. • Nach dem Service: Unternehmen erhalten umfassende Datensätze und Dokumentationen, einschließlich Feldbildern, Korncharakterisierung, Feldmessungen, Laboranalysen und Umweltparametern, die es ihnen ermöglichen, ihre Lösung auf ihre optimale Leistung abzustimmen. Zur Veranschaulichung: • Ein KI-Modellalgorithmus, der entwickelt wurde, um phänologische Stadien in Sojabohnen zu identifizieren, kann für Mais mithilfe von Echtzeit-Drohnenbildern in Kombination mit kulturspezifischen Daten, die während des gesamten Wachstumszyklus gesammelt werden, angepasst und validiert werden. • Eine Roboterplattform zur Pilzbekämpfung in Gemüse kann durch vergleichende Feldversuche bewertet werden, bei denen ihre Wirksamkeit gegenüber konventionellen und ökologischen Behandlungen unter bestimmten Anbaubedingungen bewertet wird, unterstützt durch agronomische Messungen und Laboranalysen.

Wie der Service geliefert wird

Während des gesamten Erntezyklus werden Experimente durchgeführt, und in den wichtigsten Entwicklungsphasen werden repräsentative Probenahmen durchgeführt. Der Dienst kann Folgendes umfassen: • Konzeption und Planung agronomischer Feldversuche (randomisierte Blöcke, Anzahl der Replikationen usw.). • Implementierung der Technologie zum Testen unter vordefinierten Protokollen und Bedingungen. • Vergleichsbehandlungen (z. B. Lösungsbehandlung im Vergleich zu konventionellen, organischen und Kontrollbehandlungen). • Probenahmen vor Ort und Laboranalysen zur Erfassung relevanter agronomischer Parameter (z. B. Ertrag, Biomasse, Krankheitsbeobachtungen oder Nährstoffzusammensetzung wie Wasser, Stickstoff, Kohlenstoffgehalt oder jede andere physiologische Charakterisierung). • Erhebung von Umwelt- und Kontextdaten (Wetter, Boden, Kulturzustand). Zu den Output-Ergebnissen gehören vollständige Datensätze, detaillierte Berichte mit interpretierten Ergebnissen, die an die Bedürfnisse des Kunden angepasst sind, und andere maßgeschneiderte Dokumentationen für den Anwendungsfall. Die Dauer des Dienstes hängt von der spezifischen Ernte und ihrem Wachstumszyklus ab, der sich in der Regel über mehrere Monate erstreckt.

Service-Anpassung

Dieser Service kann an die spezifischen Validierungsanforderungen jedes Unternehmens angepasst werden, wobei die Zielkultur, die Testumgebung und die Anzahl der Parzellen in Bezug auf die zu bewertende Technologie berücksichtigt werden. Die Anpassungsoptionen können Folgendes umfassen: • Ernteauswahl: Getreide oder andere Ackerkulturen, Gemüse oder andere Gartenbaukulturen, je nach saisonaler und betrieblicher Verfügbarkeit. • Versuchsaufbau: Kontrollbehandlungen, organisches oder konventionelles Management oder maßgeschneiderte Layouts (z. B. randomisierte Blöcke, geteilte Parzellen), Pflanzkonfigurationen oder Probenahmestrategien. • Gemessene Parameter: Pflanzengesundheitsindikatoren, Krankheitsinzidenz, Ertrag, Biomasse, Trainingsergebnisse von KI-Modellen usw. • Umgebungstyp: Freilandparzellen, Gewächshausanlagen oder von der Präzisionslandwirtschaft entwickelte Einrichtungen. Einschränkungen: • Während Anpassungen an Pflanzenarten, Sorten oder Pflanzlayouts manchmal berücksichtigt werden können, müssen diese an betriebliche Einschränkungen angepasst und weit im Voraus geplant werden. Die Durchführbarkeit solcher Anpassungen hängt vom saisonalen Kalender und dem biologischen Zyklus jeder Kultur ab. Kunden sollten ihre Testanforderungen frühzeitig kommunizieren, um sicherzustellen, dass der Service ihre Ziele erfüllt. Eventuelle Einschränkungen hinsichtlich der Durchführbarkeit von Anpassungen werden in der Planungsphase besprochen.
Sektor
Ackerbau
Gartenbau
Gewächshaus
Prüfart
Physikalisches System
Software- oder KI-Modell
Sonstige
Design / Dokumentation
Art der Dienstleistung
KI-Modelltraining
Erhebung von Testdaten
Datenanalyse
Leistungsbewertung
Bereitstellung von Datensätzen
Testdurchführung
Testdesign
Testaufbau
Lieferland
Lieferland: Spanien
In den Räumlichkeiten des Benutzers In den Räumlichkeiten des Benutzers
Dienstleister:
  • Universitat de Lleida (UdL)
    Spanien
    | Website

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