Übersicht
EdenCore hat sich mit agrifoodTEF Französischer Knoten und Institut Francais de la Vigne et du Vin (IFV) KI-gesteuerte Frühertragsschätzung für Weinberge, die Spitzenagronomie, angewandte KI und jahrzehntelanges Fachwissen im Weinbau kombiniert. Gemeinsam validieren sie eine bauernorientierte Technologie, die zuverlässige Einblicke in Echtzeit liefert und die Lücke zwischen Forschung, Innovation und täglichem Weinbergsbetrieb schließt.
Frankreich
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Die Herausforderung
Winzer arbeiten heute an einem Scheideweg zunehmenden Drucks: schwankendes Klima, steigende Produktionskosten, Arbeitskräftemangel und die Notwendigkeit,Wachsen Sie mehr mit weniger,“ als Leiter der Agronomie von EdenCore, Dimitra Dafnaki, erklärt.
„Felder sind selten einheitlich“, stellt sie fest. „Die effektive Verwaltung verschiedener Zonen ist eine große Herausforderung, und genau hier liegt die Herausforderung. KI und Präzisions-Landwirtschaftswerkzeuge kann eine wirkliche Differenz.”
Die Landwirte stehen auch vor arbeitsintensiven Aufgaben wie Scouting und Probenahme, Tätigkeiten, die zwar unerlässlich sind, aber Zeit, Fachwissen und Konsistenz erfordern. Automatisierung Diese Belastung kann durch die Generierung von Echtzeit-Feldeinblicken verringert werden, die sich nahtlos in bestehende Workflows integrieren lassen.
Für Schützenpanzer, eine frühzeitige und genaue Ertragsbewertung ist besonders wertvoll. Als Ingenieur Christophe Gaviglio hebt hervor, dass die „Vorfreude auf die Ernte und die Vorbereitung der Weingüter“ auf zuverlässigen Schätzungen beruht, was den Rebflächen in der Vergangenheit gefehlt hat.
Als EdenCore sich dem IFV näherte, erkannte das Institut sofort die Relevanz des Use Case. Sie boten Zugang zu einem experimentellen Weinberg mit zwei Rebsorten (ein roter und ein weißer) jeweils mit entblätterten und nicht entblätterten Behandlungen verwaltet, wodurch eine ideale Umgebung zum Testen und Validieren von KI-Modellen.
Der agrifoodTEF-Service
Im Mittelpunkt dieser Zusammenarbeit steht Betrachter, Zugmaschine von EdenCore, KI-gestütztes Kamerasystem. Entwickelt als hochgradig anpassungsfähiger Feldbegleiter, bietet es drei Hauptfunktionen:
- Ertragsüberwachung von der Blüte bis zur Ernte: Die im Rahmen des agrifoodTEF-Projekts bewertete Leistungsfähigkeit. Viewer führt während der Saison kontinuierliches Scouting durch und erfasst visuelle Daten, um Erträge vorherzusagen und Wachstumsstadien mit zunehmender Genauigkeit zu verfolgen.
- Echtzeit-VRA-Spritzen (Variable Rate Application): Durch die Analyse der Überdachungsdichte ermöglicht Viewer ein präzises Sprühen, reduziert den Eingangsabfall und verbessert die Effizienz.
- Kraft- und Krankheitskartierung: Nach jedem Felddurchlauf generiert das System automatisch Kraftkarten, Ertragskarten, Anomalieerkennungen und Analysen auf Feldebene, die über das Online-Dashboard von EdenCore zugänglich sind.
Ein Großteil der Entwicklung hängt von der Messungen der Bodenwahrheit auf dem Feld gesammelt werden, um sowohl das System über Rebsorten hinweg zu kalibrieren als auch seine Genauigkeit zu validieren. „Die Daten sind in die Algorithmen integriert, so dass das System genauere Schätzungen liefern kann“, erklärt Dafnaki.
Die Umgebung der Weinberge bringt jedoch technische Herausforderungen mit sich, insbesondere Okklusion, wenn Laub, Zweige oder andere Früchte die Sicht des Systems verdunkeln. EdenCore hat dies durch zwei komplementäre Strategien angegangen: Bestückung des Viewers mit LED-Leuchten auf beiden Seiten, um schatteninduzierte Okklusionen zu reduzieren, und kontinuierliches Sammeln von Bodenwahrheitsproben Das hilft dem Algorithmus, versteckte Früchte zu berücksichtigen.
Das System ist mit Blick auf Flexibilität konzipiert. Seine Einstellbare Montagemöglichkeiten Es ermöglicht die Anpassung an unterschiedliche Erntehöhen, Weinbergstrukturen und Maschinen, ein wesentliches Merkmal für den praktischen, alltäglichen Gebrauch.
„Das Feedback der Landwirte war sehr positiv,“ sagt Dafnaki. „Sie wissen zu schätzen, dass sich das System in ihren täglichen Betrieb integriert, ohne ihre Routinen zu stören.“
Die Auswirkungen
Die Zusammenarbeit zwischen EdenCore und dem französischen Knotenpunkt von agrifoodTEF stellt Mehr als ein Technologie-Test: Es handelt sich um gemeinsame Anstrengungen, um den digitalen Wandel des Weinbaus durch feldvalidierte, von Landwirten betriebene Innovationen zu beschleunigen.
Für EdenCore hat die Partnerschaft ihren Datensatz um qualitativ hochwertige Messungen erweitert, die unter sorgfältig kontrollierten Bedingungen gesammelt wurden, ein unschätzbarer Vorteil für die Verbesserung von Vorhersagemodellen. „Das Produkt ist noch nicht endgültigAnmerkungen von Gaviglio:und genau deshalb ist die Zusammenarbeit nützlich. Es hilft EdenCore, seine Datenbank zu erweitern und die Technologie zu verfeinern.“
Für den weiteren Sektor zeigen die ersten Ergebnisse einen klaren Verlauf: skalierbare, anpassungsfähige Lösungen, die sich über Weinberge hinaus auf Kulturen wie Blaubeeren, Pistazien und Mandeln erstrecken können, wo EdenCore seine Aktivitäten bereits ausbaut.
Mit Blick auf die Zukunft sehen beide Partner, dass KI im Weinbau immer mehr an Einfluss gewinnt, solange die Anwendungsfälle relevant bleiben und der Return on Investment klar ist. Ertragsvorhersage sich als eines dieser hochwertigen Felder herausstellt, mit großes Potenzial für eine breitere Marktakzeptanz im nächsten Jahrzehnt.
Letztendlich werden Kooperationen wie diese eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft einer nachhaltigen Landwirtschaft spielen. Dafnaki kommt zu dem Schluss: „Sie bringen Landwirte, Technologieanbieter und Forschungseinrichtungen zusammen, Interessenträger, die jeweils einen Teil des Puzzles innehaben.“
Und, in Gaviglios Worten, sie Befähigung kleiner und innovativer Unternehmen, indem ihnen Zugang gewährt wird zu experimentellen Einrichtungen und Bodenwahrheitsdaten, Ressourcen, die unerlässlich sind, um vertrauenswürdige, skalierbare Lösungen auf den Markt zu bringen.
Durch solche Partnerschaften, Innovation in der Landwirtschaft schreitet nicht nur voran, sie wurzelt.
