Übersicht
QZ-Lösungen, ein polnisches Technologieunternehmen, treibt die Präzisionslandwirtschaft mit seinen SoilEO System, das hyperspektrale Bildgebung und KI-Algorithmen verwendet, um den Nährstoffgehalt des Bodens abzubilden und Düngestrategien zu optimieren.
Um die Genauigkeit seiner Modelle zu verbessern, arbeitete QZ Solutions mit agrifoodTEF Polnischer Knoten. Die Unterstützung umfasste den Zugriff auf Benchmark-Datensätze und erweiterte Anmerkungen, die eine Validierung und Optimierung der SoilEO-Algorithmen ermöglichten.
Diese Zusammenarbeit beschleunigt die Marktreife von SoilEO und stärkt ihre potenziellen Auswirkungen auf nachhaltige landwirtschaftliche Verfahren.
Polen
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Die Herausforderung
Die moderne Landwirtschaft erfordert eine präzise Bodenbewirtschaftung, um die Erträge zu steigern und gleichzeitig den Düngemitteleinsatz und die Umweltauswirkungen zu reduzieren. Traditionelle Bodentestmethoden sind kostspielig, zeitaufwändig und in ihrem Umfang begrenzt.
QZ Solutions zielte darauf ab, Landwirten genaue, KI-gesteuerte Nährstoffkarten zu liefern, die Elemente wie Magnesium, Kalium, Phosphor und pH-Wert abdecken. Ihre Modelle erforderten jedoch groß angelegte, hochwertige, geolokalisierte Bodenproben und konsolidierte Datensätze für die Validierung und Optimierung. Um dieser Herausforderung gerecht zu werden, hat sich QZ Solutions mit agrifoodTEF zusammengetan, um Benchmarking und Datenanreicherung zu unterstützen.
Der agrifoodTEF-Service
agrifoodTEF, durch Lukasiewicz Poznanski Instytut Technische Daten (L-PIT) und Wielkopolska landwirtschaftliche Beratungsstelle in Poznań (WODR), erbrachte zwei Schlüsseldienstleistungen:
- Generierung und Bereitstellung gekennzeichneter Datensätze für Benchmarking-Zwecke (S00193): Über 2.000 geomarkierte Bodenproben wurden im Labor gesammelt und analysiert, wodurch ein umfassender Benchmarking-Datensatz mit 5 Einzelattributen und 20 Doppelattributen für Nährstoffgehalte und Bewertungen erstellt wurde.
- Kuratierung und Bereitstellung von kommentierten Datensätzen (S00063): Bodenproben wurden mit geotaggten Fotos, digitalen Karten und strukturierten Anmerkungen erweitert, um angereicherte Datensätze für die Validierung von Algorithmen zu gewährleisten.
Das Ergebnis war ein robuster, validierter und angereicherter Datensatz, der die KI-Modelle von SoilEO beim Nachweis von Bodennährstoffen erheblich verbesserte. Die weitere Zusammenarbeit mit agrifoodTEF wird fortgesetzt, um die Düngekartenlösungen von SoilEO unter realen Bedingungen zu testen.
Entdecken Sie den Service zur Kuratierung und Bereitstellung von kommentierten Datensätzen
Die Auswirkungen
Die Zusammenarbeit ermöglichte es QZ Solutions, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von SoilEO zu verbessern und den Landwirten präzisere Empfehlungen für die Düngung zu geben. Das System wurde mit hochwertigen Datensätzen validiert und ist nun einsatzbereit, wobei bis 2027 mindestens 20 Benutzer erwartet werden. Die angereicherten Datensätze verkürzten die Zeit für die Erbringung von Beratungsdiensten und verbesserten die Fähigkeit des Systems, sowohl Makro- als auch Mikroelemente in verschiedenen Bodentypen zu erkennen.
Durch die Optimierung des Düngemittel- und Wasserverbrauchs unterstützt SoilEO eine nachhaltige Landwirtschaft, reduziert Umweltauswirkungen und trägt zur Entwicklung des ländlichen Raums bei.
Besuchen Sie die Website von QZ Solutions
Diese Erfolgsgeschichte zeigt, wie KI und Robotik, die von agrifoodTEF unterstützt werden, den Agrarunternehmen zugute kommen können. Könnte Ihr Unternehmen das nächste sein? Entdecken Unsere Dienstleistungen und sich der technologischen Revolution in der Landwirtschaft anschließen.
