Convalida ed elaborazione dei dati

La generazione di grandi quantità di dati è un sottoprodotto comune dell'attività sperimentale su sistemi basati sull'IA o sulla robotica. Per diventare preziosi, ad esempio, per essere utilizzati per focalizzare lo sviluppo del prodotto, i dati grezzi richiedono spesso la convalida (per verificarne l'idoneità all'attività) e l'elaborazione (per aumentarli in modo da prepararne lo sfruttamento ottimale). Tali attività possono richiedere una gamma molto ampia di competenze specialistiche, che comprendono elementi disparati come il know-how su ciò che ci si può aspettare da un determinato tipo di sensore in una specifica condizione sperimentale (ad esempio, per rilevare se la qualità tecnica dei flussi di sensori è inferiore), il know-how agronomico (ad esempio, per identificare quali delle piante che appaiono in un flusso video corrispondono nella loro fase di crescita o stato di malattia al caso d'uso preso di mira dal cliente) o la capacità di scrivere software di transcodifica personalizzati (ad esempio, per rendere i dati compatibili con un determinato pacchetto software). Questo servizio fornisce al cliente l'accesso a un gruppo di esperti di ingegneri e agronomi che possiedono, collettivamente, l'intera gamma di capacità per eseguire tutte le operazioni di dati di cui sopra e altro ancora. Quando necessario, il servizio fornisce anche le risorse di elaborazione necessarie per l'esecuzione di attività complesse di elaborazione dei dati.

La durata di questo servizio dipende fortemente dal tipo di trattamento che il cliente richiede, nonché dalla quantità di dati da trattare. Come linea guida, in casi tipici il servizio può richiedere 3-4 settimane.La fase di preparazione del servizio prevede uno o più colloqui in cui il cliente condivide con agrifoodTEF informazioni sui dati da trattare e sugli obiettivi che devono raggiungere attraverso tale trattamento. Possono essere richieste informazioni supplementari (come le specifiche tecniche dei (sotto)sistemi utilizzati per generare i dati) per consentire le attività di agrofoodTEF; eventuali informazioni riservate saranno condivise nell'ambito dell'NDA. Lo scambio preliminare di informazioni è seguito dalla trasmissione a agroalimentareTEF dei dati da trattare. La trasmissione può avvenire, ad esempio, fornendo a agrifoodTEF una copia dei dati o l'accesso a un archivio in cui sono memorizzati i dati.Alla fine del servizio, il cliente riceve i dati elaborati e una relazione che dettaglia tutti i problemi rilevati nei dati originali (se presenti) e l'impatto che hanno avuto sui dati aumentati forniti dal servizio.

Questa descrizione del servizio è intenzionalmente generica. Ogni istanza di questo servizio è, infatti, personalizzata per adattarla alle esigenze e alle esigenze del cliente specifico. Di seguito è riportato un esempio di un servizio instance.Example servizio: Nell'ambito del monitoraggio autonomo dello stress idrico delle viti, il cliente ha già raccolto presso la propria sede immagini iperspettrali e RGB dei grappoli Red Globe. Il cliente richiede il servizio S00115 (convalida ed elaborazione dei dati) al fine di preparare i dati per l'utilizzo nella formazione AI. Analizzando questo set di dati, notiamo che il 10% dei frame forniti è danneggiato; quindi, procediamo a filtrare i telai danneggiati in modo che non influenzino negativamente il modello di inferenza. Per migliorare la qualità dei dati iperspettrali, applichiamo opportuni metodi di riduzione del rumore ai dati. Inoltre, supponiamo che i dati dei clienti siano stati raccolti tutti in un'unica esecuzione alle 9:00 AM. In questo caso, diversificheremmo la luminosità delle immagini RGB in post-elaborazione per ottenere un set più eterogeneo e ricco che assomiglia a diverse condizioni di illuminazione.