Evaluación de la preparación para el ensayo de sistemas o datos digitales

Desarrollar sistemas digitales para incorporarlos a aplicaciones agroalimentarias basadas en IA o robótica en entornos reales es una tarea muy compleja. Recopilar o preparar los conjuntos de datos necesarios para el desarrollo de dichos sistemas digitales (por ejemplo, conjuntos de datos de entrenamiento para un modelo de aprendizaje profundo de IA) es difícil y requiere mucho tiempo, por lo que es importante evitar errores. Por estas razones, a menudo es beneficioso para una empresa discutir con agrifoodTEF las características de los sistemas o subsistemas y los casos de uso elegidos antes de que tenga lugar cualquier experimentación, así como las características y la idoneidad de cualquier conjunto de datos que la empresa ya posea o planee generar. Este servicio permite al cliente examinar estas cuestiones en detalle junto con personal especializado en IA, robótica, maquinaria agrícola avanzada e investigación agronómica.Este servicio es muy flexible para satisfacer las necesidades específicas de cada cliente.

El servicio suele requerir de 2 a 4 semanas. La evaluación documental comienza analizando, junto con los agrónomos, los casos de uso especificados por el cliente con el fin de identificar claramente las necesidades del cliente. La segunda etapa es un análisis de las características del sistema / subsistema a probar y / o un análisis de los conjuntos de datos que el cliente ya tiene o planea generar. En el caso de los datos, se puede desarrollar y emplear un software personalizado para procesar los datos con el fin de resaltar las características relevantes. Durante esta segunda etapa, el cliente puede decidir compartir detalles técnicos sobre su solución y / o los resultados de las pruebas preliminares, bajo NDA si es necesario. Finalmente, evaluamos cómo las características de los sistemas / subsistemas y / o datos actuales se alinean con los resultados deseados y los requisitos de prueba y proporcionamos pautas y consejos sobre cómo se puede mejorar esta alineación.Si es necesario, este servicio puede vincularse a otros servicios agroalimentariosTEF destinados a diseñar los elementos de las campañas de pruebas experimentales (servicios S00176, S00177, S00178).

Esta descripción del servicio es intencionalmente genérica. Cada instancia de este servicio está, de hecho, personalizada para adaptarla a las necesidades y requisitos del cliente específico. El siguiente es un ejemplo de una instancia de servicio (tenga en cuenta que el servicio está disponible para muchos sectores agrícolas, no solo el considerado en el ejemplo). Ejemplo de servicio: El cliente es una empresa que está desarrollando un robot de deshierbe equipado con cámaras y un módulo de visión por computadora, que se utiliza para discriminar las malezas de los cultivos para seleccionar las zonas que requieren deshierbe. Si bien el hardware de la máquina ya se encuentra en un estado avanzado de desarrollo, el software se encuentra en una etapa anterior de desarrollo. La compañía tiene el diseño del sistema de software y una implementación preliminar del mismo, junto con algunos conjuntos de datos preliminares recopilados con su robot. Desean seguir desarrollando su módulo de software y generar conjuntos de datos de alta calidad para construir prototipos de software y probarlos experimentalmente en un entorno digital. Antes de comenzar la construcción de software y conjuntos de datos, el cliente solicita a agrifoodTEF comentarios sobre el diseño del software y una evaluación de las características de los conjuntos de datos que planea recopilar y utilizar para las pruebas; por estas razones, la empresa decide utilizar este servicio agroalimentario. Sigue una serie de reuniones de personal de la empresa con ingenieros y agrónomos de agrofoodTEF. Durante las reuniones, se discuten las características del sistema y los datos y las aplicaciones previstas del sistema; además, los detalles técnicos se intercambian al amparo de una NDA adecuada. Al final, agrifoodTEF proporciona al cliente información sobre la idoneidad del diseño del sistema y las características de los datos con respecto a los casos de uso elegidos, con indicadores claros en las áreas que se pueden mejorar para permitir un buen rendimiento en las pruebas del prototipo resultante.