Eine der wichtigsten Tätigkeiten beim digitalen Testen ist die Erhebung von Daten über den Verlauf und das Endergebnis der Tests. Diese Daten ermöglichen die Bewertung der Systemleistung durch den Kunden oder – falls erforderlich – durch agrifoodTEF (über Service S00184). Dieser Dienst verwaltet die Sammlung von Daten, die für die Leistungsbewertung relevant sind, die während der Tests sowohl vom zu testenden System als auch von der Rechenumgebung, in der die Tests stattfinden, erstellt werden.
Beispiele für gesammelte Daten umfassen Informationen, die in einer virtuellen Umgebung erzeugt werden, um die Erfassung von Sensordaten in einer physischen Umgebung zu simulieren. Statistiken über die Leistung von KI-Modellen in der Test- und Einsatzphase (z. B. belegter Speicher, Anzahl der trainierbaren Parameter, Schulungs-/Optimierungsverlust usw.); spezifische Etiketten und Anmerkungen, die als Grundwahrheit für die Bewertung des Systems zu verwenden sind; und Systemausgang bei einer Reihe von Prüfbedingungen.
Der Mindestsatz der zu erhebenden Daten wird durch die Bewertungsmetriken definiert, die der Nutzer (entweder allein oder mit Unterstützung von agrifoodTEF über Service S00178) für ihre Verarbeitung ausgewählt hat. im Allgemeinen wird von agrifoodTEF zusammen mit dem Kunden ein größerer Datensatz als das Minimum ausgewählt, um einen besseren Überblick über die Leistung des Systems zu erhalten und gegebenenfalls die Anwendung anderer Metriken in der Zukunft zu ermöglichen.
Als Ergebnis der Dienstleistung stellen wir dem Kunden neben den Rohdaten auch Dokumentationen zur Verfügung, die protokollierte Merkmale und Bedingungen der Testumgebung zum Zeitpunkt der Prüfung beschreiben, sowie alle Parameterwerte, Variationsbereiche und Spezifika, die für Reproduzierbarkeitszwecke erforderlich sind.
Wie kann der Service Ihnen helfen?
Bei der Durchführung digitaler Tests unter Nutzung der von agrifoodTEF bereitgestellten Rechenressourcen erfordert die Erhebung aussagekräftiger Daten eingehende Kenntnisse über die Art der für die Tests verwendeten Infrastruktur und über die Besonderheiten der Durchführung von agrifoodTEF. Dieser Service hilft Kunden, die erforderlichen Daten zu erhalten, ohne die internen Kompetenzen aufbauen zu müssen, die für die eigenständige Datenerfassung erforderlich sind.
Durch die Nutzung dieses Dienstes überträgt der Kunde die Aufgabe der Datenerhebung an das Ingenieurteam von agrifoodTEF, das sowohl Experten für Datenerhebungskampagnen als auch für die Architektur und die Werkzeuge der digitalen Infrastruktur von agrifoodTEF ist.
Dieser Service ermöglicht es dem Kunden, die Fähigkeit (die nur digitale Tests haben) zu nutzen, um eine perfekte Reproduzierbarkeit / Wiederholbarkeit von Tests zu ermöglichen: Die perfekte Kontrolle über die Testumgebung ist tatsächlich verfügbar, so dass das Problem der Reproduzierbarkeit/Wiederholbarkeit auf den Besitz vollständiger Informationen über die Umgebung und die darin durchgeführten Tests reduziert wird.
Wie der Service geliefert wird
Bei der Durchführung digitaler Tests unter Nutzung der von agrifoodTEF bereitgestellten Rechenressourcen erfordert die Erhebung aussagekräftiger Daten eingehende Kenntnisse über die Art der für die Tests verwendeten Infrastruktur und über die Besonderheiten der Durchführung von agrifoodTEF.
Dieser Service hilft Kunden, die erforderlichen Daten zu erhalten, ohne die internen Kompetenzen aufbauen zu müssen, die für die eigenständige Datenerfassung erforderlich sind.
Durch die Nutzung dieses Dienstes überträgt der Kunde die Aufgabe der Datenerhebung an das Ingenieurteam von agrifoodTEF, das sowohl Experten für Datenerhebungskampagnen als auch für die Architektur und die Werkzeuge der digitalen Infrastruktur von agrifoodTEF ist.
Service-Anpassung
Diese Servicebeschreibung ist absichtlich generisch. Jede Instanz dieser Dienstleistung ist in der Tat maßgeschneidert, um sie an die Bedürfnisse und Anforderungen des jeweiligen Kunden anzupassen. Das Folgende ist ein Beispiel für einen Dienst instance.Example-Dienst: Um zu vermeiden, dass Pflanzen während der robotischen Unkrautbehandlung beschädigt werden, möchte der Kunde eine Intra-Zeilen-Navigationslösung in der Simulation testen, bevor er das System im Feld einsetzt, so dass eine geeignete Simulation (basierend auf Gazebo) des Roboters und der Umgebung vorbereitet wurde. Um dem Kunden eine gründliche Validierung seiner Navigationssoftware zu ermöglichen, führen wir die Simulation durch und sammeln Punktwolkendaten in einem Gazebo-Simulator. Die gesammelten Daten stellen Pflanzenreihen unterschiedlicher Länge (3, 5 und bis zu 10 Meter), Reihenbreiten (von 3 bis 1 Meter) und Pflanzendichten dar, um Systemtests in Szenarien unterschiedlicher Schwierigkeit zu ermöglichen. Während dieser Aktivitäten sammeln wir Datensätze, die die Interaktion des Roboters mit der simulierten Umgebung beschreiben; Zusätzlich erfassen wir die vollständigen (simulierten) Sensordatenströme, damit der Kunde diese später nutzen kann (z.B. für das Training von KI-Modellen). Wir stellen dem Kunden auch einen Bericht zur Verfügung, in dem die verschiedenen Datenfelder und ihre Häufigkeit der Erfassung sowie die vollständigen Konfigurationsdateien der Simulationsumgebung beschrieben werden, so dass die Tests in Zukunft genau reproduziert werden können.
