Evaluación del rendimiento de la IA basada en entornos de prueba mixtos

Al someter a prueba su sistema de IA por el LNE, se asegura de que cumple los más altos estándares de seguridad y rendimiento, lo que aumenta la fiabilidad y fiabilidad de su producto en el mercado. Asociarse con el LNE para realizar pruebas rigurosas de sus tecnologías de IA y un informe de evaluación detallado utilizado para demostrar el rendimiento mejora la credibilidad y abre las puertas a nuevas oportunidades de mercado tanto a nivel local como global. Este servicio propone evaluar una gama de dispositivos agrícolas (con respecto a las limitaciones físicas del banco de pruebas) que integran la IA, en particular aquellos que utilizan el procesamiento de la visión, dentro de nuestro entorno de pruebas híbridas avanzadas. Nuestra novedosa instalación de pruebas híbridas consiste en colocar dispositivos en el corazón de una simulación proyectada en una pantalla de 300 °, mientras que un sistema de captura de movimiento y una cinta transportadora instrumentada miden sus movimientos, si los hay. Estos datos se envían continuamente al simulador en tiempo real para que el gemelo digital del dispositivo siga los mismos movimientos y el entorno proyectado se actualice en consecuencia. El simulador también incorpora un motor de física y modelos de sensores avanzados, lo que permite sustituir los sensores por una salida de sensor virtual en tiempo real en los casos en que los dispositivos requieren datos específicos y / o si la evaluación está orientada hacia un tipo especial de degradación del sensor. Los productos agrícolas típicos evaluados incluyen robots móviles para el deshierbe o la recolección autónomos que utilizan la navegación visual (basada en cámaras 2D) y cámaras inteligentes (con funcionalidades de IA) para el monitoreo de la salud de los cultivos o el seguimiento del ganado. Otros sensores comúnmente utilizados en la agricultura, como las cámaras 3D para la estimación del rendimiento, GPS para el control autónomo de vehículos, Lidar para el mapeo del terreno y sonar para la detección de obstáculos, también son compatibles con la inyección de datos desde el simulador.