Agronomische validatie van AI en robottechnologieën

Deze dienst biedt experimentele velden, gegevensverzameling en agronomische expertise voor het testen, valideren en kalibreren van op AI gebaseerde tools (zoals voorspellende modellen of algoritmen) en robottechnologieën voor precisielandbouw in verschillende gewastypen en productiesystemen onder reële omstandigheden.

Geïnteresseerd in deze service? Contacteer ons op agrifoodtef@udl.cat 

Neem contact op met de dienstverlener
Agronomische validatie van AI en robottechnologieën

Overzicht

Wij bieden experimenteervelden voor akkerbouwgewassen, tuinbouwgewassen en kasfaciliteiten. Deze omgevingen kunnen indien nodig worden aangevuld met agronomische validatiediensten, monsterlaboratoriumanalyse of gewaskarakterisering.

Alle combinaties dienen als proeftuinen voor het verzamelen van gegevens gedurende de hele groeicyclus van gewassen en bieden de infrastructuur en expertise om bedrijven te ondersteunen bij het testen, valideren en verbeteren van hun technologische oplossingen in reële landbouwomstandigheden.

Dit omvat:

  • Op AI gebaseerde oplossingen, zoals voorspellende modellen en algoritmen voor training en kalibratie voor agronomietoepassingen, met inbegrip van automatische onkruiddetectie, raming van biomassa en opbrengsten, fenologische karakterisering of monitoring van plagen en ziekten.
  • Robotsystemen en -machines die fysieke tests vereisen, zoals autonome voertuigen, precisiespuitapparatuur, oogstrobots of behandelingsplatforms.

Meer over de service

Hoe kan de dienst u helpen?

Deze dienst is ontworpen om tegemoet te komen aan de behoeften van bedrijven om hun landbouwtechnologieën te valideren, te verfijnen of te verbeteren (of het nu gaat om op AI gebaseerde modellen, robotsystemen of behandelingsoplossingen) door ze te testen onder echte landbouwomstandigheden, in zowel open als kasomgevingen, en in een breed scala aan akkerbouw- en tuinbouwgewassen. Het maakt de aanpassing en aanpassing mogelijk van modellen, algoritmen of systemen aan specifieke omgevingen of reële variabiliteit, zoals verschillende bodemtypen, weersomstandigheden, ontwikkelingsstadia van gewassen, aanwezigheid van plagen of ziekten en diverse beheerspraktijken. Dit biedt een robuuste basis voor het verbeteren van prestaties, nauwkeurigheid en betrouwbaarheid. • Voordat u deze service gebruikt: Technologie kan werken in een gecontroleerde omgeving, maar ontbreekt kalibratie voor een specifieke real-field variabiliteit of realistische agronomische omstandigheden. • Na de dienst: Bedrijven ontvangen uitgebreide datasets en documentatie, waaronder veldbeelden, gewaskarakterisering, veldmetingen, laboratoriumanalyses en omgevingsparameters, waarmee ze hun oplossing kunnen verfijnen voor optimale prestaties. Ter illustratie: • Een AI-modelalgoritme dat is ontwikkeld om fenologische stadia in sojabonen te identificeren, kan voor maïs worden aangepast en gevalideerd met behulp van realtime dronebeelden in combinatie met gewasspecifieke gegevens die gedurende de hele groeicyclus worden verzameld. • Een robotplatform voor schimmelbestrijding in groenten kan worden geëvalueerd door middel van vergelijkende veldproeven, waarbij de doeltreffendheid ervan wordt beoordeeld ten opzichte van conventionele en biologische behandelingen, onder specifieke teeltomstandigheden, ondersteund door agronomische metingen en laboratoriumanalyses.

Hoe de dienst zal worden geleverd

Gedurende de hele gewascyclus zullen experimenten worden uitgevoerd en tijdens de belangrijkste ontwikkelingsfasen zullen representatieve bemonsteringen worden uitgevoerd. De dienst kan het volgende omvatten: • Ontwerp en planning van agronomische veldproeven (gerandomiseerde blokken, aantal replicaties, enz.). • Implementatie van de technologie om te testen onder vooraf gedefinieerde protocollen en voorwaarden. • Vergelijkende behandelingen (bv. oplossingsbehandeling versus conventionele, organische en controlebehandeling). • bemonstering ter plaatse en laboratoriumanalyse voor het verzamelen van relevante agronomische parameters (bv. opbrengst, biomassa, ziektewaarnemingen of voedingssamenstelling zoals water, stikstof, koolstofgehalte of andere fysiologische karakterisering). • Verzameling van milieu- en contextuele gegevens (weer, bodem, gewasstatus). Output deliverables omvatten volledige datasets, gedetailleerde rapporten met geïnterpreteerde resultaten die zijn aangepast aan de behoeften van de klant, en andere op maat gemaakte documentatie voor de use case. De duur van de dienst hangt af van het specifieke gewas en de groeicyclus, die doorgaans meerdere maanden beslaat.

Service maatwerk

Deze service kan worden aangepast aan de specifieke validatiebehoeften van elk bedrijf, rekening houdend met het doelgewas, de testomgeving en het aantal percelen met betrekking tot de te evalueren technologie. Aanpassingsopties kunnen zijn: • Gewasselectie: granen of andere akkerbouwgewassen, groenten of andere tuinbouwgewassen, afhankelijk van de seizoensgebonden en operationele beschikbaarheid. • Experimentele opstelling: controlebehandelingen, organisch versus conventioneel beheer of op maat gemaakte lay-outs (bv. gerandomiseerde blokken, gesplitste percelen), aanplantconfiguraties of bemonsteringsstrategieën. • Gemeten parameters: indicatoren voor de gezondheid van planten, incidentie van ziekten, opbrengst, biomassa, trainingsoutput van AI-modellen, enz. • Omgevingstype: open percelen, kasfaciliteiten of precisielandbouwopstellingen. Beperkingen: • Hoewel soms aanpassingen aan gewassoorten, -variëteiten of -aanplantlay-outs kunnen worden aangebracht, moeten deze in overeenstemming zijn met operationele beperkingen en ruim van tevoren worden gepland. De haalbaarheid van dergelijke aanpassingen is afhankelijk van de seizoensgebonden kalender en de biologische cyclus van elk gewas. Klanten moeten hun testvereisten vroegtijdig communiceren om ervoor te zorgen dat de service aan hun doelstellingen voldoet. Eventuele beperkingen met betrekking tot de haalbaarheid van maatwerk zullen tijdens de planningsfase worden besproken.
Sector
Akkerbouw
Tuinbouw
Broeikas
Testtype
Fysiek systeem
Software- of AI-model
Overige
Ontwerp/documentatie
Soort dienst
AI-modeltraining
Verzameling van testgegevens
Gegevensanalyse
Prestatie-evaluatie
Verstrekking van datasets
Uitvoering van de test
Testontwerp
Testopstelling
Land van levering
Land van levering: Spanje
Bij de gebruiker Bij de gebruiker
Dienstverlener(s):
  • Universitat de Lleida (UdL)
    Spanje
    | Website

Neem contact met ons op

Vul het onderstaande formulier in om contact op te nemen met de dienstverlener

Als u klaar bent om deze dienst aan te vragen of als u meer informatie nodig hebt voordat u een beslissing neemt, aarzel dan niet om contact op te nemen met de dienstverlener.

Zij zullen u helpen met uw aanvraag.

Your phone number
How would you like to access this service?
I have read and I agree with the AgrifoodTEF Privacy Policy