Übersicht
DigiFarm ist ein norwegisches Ag-Tech-Unternehmen (gegründet 2019), das KI-gestützte Lösungen für die Präzisionslandwirtschaft durch fortschrittliche Satellitendatenanalyse entwickelt. Durch Hebelwirkung Tiefe neuronale Netze zum Super-Resolve Sentinel-2-Bilder (von 10 m bis 1 m), das Unternehmen liefert hoch präzise, jährlich aktualisierte Feldgrenzen und Saatflächendaten, die eine kritische Grundlage für die Entscheidungsfindung in der gesamten landwirtschaftlichen Wertschöpfungskette bilden.
Seine Lösungen dienen Bauern und Berater sowie B2B- und B2G-Kunden, einschließlich Farm-Management-Software-Anbieter, Versicherer, Finanzinstitute, Rohstoffhändler, Behörden sowie IoT- und Robotikunternehmen. Das zentrale Marktbedürfnis von DigiFarm ist der Zugang zu präzisen, aktuellen Felddaten, die in traditionellen und veralteten Katastersystemen häufig fehlen.
An validieren die Genauigkeit und reale Anwendbarkeit seiner Daten, insbesondere für den Einsatz in autonomen Maschinen und Feldrobotik, DigiFarm erforderlich unabhängige Tests in betriebswirtschaftlichen Umgebungen. Die agrifoodTEF Polnischer Knoten vorausgesetzt, dass die notwendigen Infrastruktur und Bedingungen Durchführung einer robusten, realen Validierung und Demonstration der Verlässlichkeit und Maschinenreife ihrer Lösungen, ohne dass Vorabinvestitionen in eigene Testeinrichtungen erforderlich sind.
Polen
- Ackerbau
- Lebensmittelverarbeitung
- Gewächshaus
- Gartenbau
- Viehzucht
- Baumkulturen
- Weinbau
Die Herausforderung
DigiFarm benötigt zuverlässig, unabhängig Validierung seiner KI-gestützten Feldgrenzdaten unter realen landwirtschaftlichen Bedingungen. Während seine Modelle in analytischen und Laboreinstellungen gut funktionierten, reichte dies nicht aus, um zu zeigen, wie genau die Daten übersetzt werden konnten. ausführbare Pfade und anschließend autonome Maschinen in Betriebsumgebungen.
Diese Validierung war sowohl für das Unternehmen als auch für seine Kunden von entscheidender Bedeutung. Autonome Roboter und IoT-basierte Feldoperationen Verlassen Sie sich auf präzise, Aktuelle Grenzdaten für sicher und effiziente Navigation.
Der Nachweis, dass die satellitengestützten Grenzen von DigiFarm direkt von Drittsystemen genutzt und vor Ort genau ausgeführt werden können, ist von entscheidender Bedeutung für Erschließung neuer Marktchancen in der Robotik und Gebäude Vertrauen in der realen Leistung der Lösung.
Ohne Zugang zur Landwirtschaft Roboter, Prüffelder, kalibrierte Sensoren, historische Daten, und unabhängig Telemetrie-AnalyseDigiFarm fehlte die Infrastruktur, um die Leistung objektiv zu messen und den Kunden glaubwürdige Beweise zu liefern. Eine interne Skalierung dieser Validierung hätte erhebliche Zeit, Kosten und Investitionen erfordert.
Der agrifoodTEF-Service
DigiFarm nutzte agrifoodTEF als One-Stop-Shop, der koordinierten Zugang zu Feldtests, Datengenerierung, KI-Validierung und fortschrittlichen Rechenfunktionen bietet. Alle drei polnischen Partner arbeiteten in integrierter Weise und stellten sicher, dass Konsistenz, effiziente Ausführung, und nahtlose Zusammenarbeit während des gesamten Projekts.
Die Unterstützung konzentrierte sich darauf, die Validierung der Technologie von DigiFarm in der Praxis zu ermöglichen, indem übersetzen seine Satellit-abgeleitete Feldgrenzen in Ausführbare Pfade für autonome Systeme und ihre Leistung unter Betriebsbedingungen zu überprüfen. Dies beinhaltete End-to-End-Tests mit einem landwirtschaftlichen Roboter, der die Datenintegration, Systemkonfiguration und Ausführung der grenzbasierten Navigation in einem realen Feld abdeckt.
Parallel dazu agrifoodTEF liefert hochwertige landwirtschaftliche Datensätze, historische Felddaten und Expertenwissen Unterstützung der Modellentwicklung und -validierung sowie Zugang zu Hochleistungsrechnen für groß angelegte Verarbeitungen und Simulationen. Die Testaktivitäten kombinierten Feldexperimente mit detaillierter Telemetrieanalyse, der Beurteilung der Pfadgenauigkeit, des Systemverhaltens und der Abweichungen zwischen geplanten und ausgeführten Trajektorien.
Dies umfassend, multidisziplinäre Unterstützung ermöglichte es DigiFarm, sowohl die analytische Genauigkeit als auch die praktische Benutzerfreundlichkeit seiner Lösung zu validieren und zu demonstrieren, dass seine Daten direkt von autonomen Maschinen in reale landwirtschaftliche Umgebungen.
Testen und Datenerfassung von KI-gesteuerten Roboterlösungen: Erfahren Sie mehr
Die Auswirkungen
Die Zusammenarbeit mit agrifoodTEF lieferte DigiFarm eine unabhängige, reale Validierung seiner Technologie und bestätigte, dass seine Satellit-abgeleitete Feldgrenzen können von autonomen Systemen unter Betriebsbedingungen nahtlos integriert und präzise ausgeführt werden. Feldversuche zeigten sehr hohe Navigationspräzision, mit minimaler Abweichung zwischen geplanten und tatsächlichen Roboterpfaden, liefert quantifizierte Leistungsnachweise, die direkt mit den Kunden geteilt werden können.
Diese Validierung stärkte DigiFarms Marktreife, insbesondere im schnell wachsenden Segment der Agrarrobotik und des IoT. Es hat bewiesen, dass die Daten des Unternehmens nicht nur analytisch genau aber auch operativ zuverlässig, die reale Anwendungen wie autonome Navigation und Geofencing ermöglichen.
Gleichzeitig identifizierte der Testprozess konkrete Produktverbesserungen, die zukünftige Integrationen und Skalierbarkeit weiter rationalisieren.
Ein wesentlicher Mehrwert für den Kunden war Die Rolle von agrifoodTEF als integriertes Test-Ökosystem aus einer Hand. Die koordinierte Unterstützung, vom Zugang zu realen Testfeldern und Datensätzen über die KI-Validierung bis hin zu fortschrittlichen Computing- und Leistungsanalysen, ermöglichte es DigiFarm, sich effizient zu bewegen. vom Konzept bis zur verifizierten Lösung, ohne mehrere Anbieter zu beauftragen. Dies reduzierte Zeit, Kosten und Komplexität erheblich.
In der Folge, DigiFarm hat seine Zusammenarbeit mit agrifoodTEF über das ursprüngliche Projekt hinaus fortgesetzt, sie als strategischen Partner für die laufende Validierung, Optimierung und Demonstration neuer Datenprodukte und Anwendungsfälle zu behandeln. Dies bietet eine skalierbarer und wiederholbarer Pfad Unterstützung weiterer Innovationen, Expansion in autonome Maschinen und Eintritt in neue Märkte.
