Evaluatie van de gereedheid voor het testen van digitale systemen of gegevens

Het ontwikkelen van digitale systemen die kunnen worden geïntegreerd in op AI of robotica gebaseerde agrovoedingstoepassingen in echte omgevingen is een zeer complexe taak. Het verzamelen en/of voorbereiden van de datasets die nodig zijn voor de ontwikkeling van dergelijke digitale systemen (bv. het trainen van datasets voor een AI deep learning-model) is moeilijk en tijdrovend, dus het is belangrijk om fouten te voorkomen. Om deze redenen is het vaak nuttig voor een bedrijf om met agrifoodTEF de kenmerken van de systemen of subsystemen en de gekozen use cases te bespreken voordat er wordt geëxperimenteerd, evenals de kenmerken en geschiktheid van elke dataset die het bedrijf al bezit of van plan is te genereren. Deze service stelt de klant in staat om dergelijke problemen in detail te onderzoeken samen met personeel dat gespecialiseerd is in AI, robotica, geavanceerde landbouwmachines en agronomisch onderzoek.

De administratieve beoordeling begint met het analyseren, samen met agronomen, van de door de klant gespecificeerde gebruiksgevallen om de behoeften van de klant duidelijk te identificeren. De tweede fase is een analyse van de te testen systeem-/subsysteemkenmerken en/of een analyse van de datasets die de klant al heeft of van plan is te genereren. In het geval van gegevens kan aangepaste software worden ontwikkeld en gebruikt om de gegevens te verwerken om relevante functies te benadrukken. Tijdens deze tweede fase kan de klant besluiten om technische details over zijn oplossing en/of de resultaten van voorlopige tests te delen, indien nodig onder NDA. Ten slotte evalueren we hoe de kenmerken van de huidige systemen/subsystemen en/of gegevens aansluiten bij de gewenste resultaten en testvereisten en geven we richtlijnen en advies over hoe deze afstemming kan worden verbeterd.

Deze servicebeschrijving is opzettelijk generiek. Elk exemplaar van deze service is in feite aangepast om deze aan te passen aan de behoeften en vereisten van de specifieke klant. Het volgende is een voorbeeld van een dienstinstantie (houd er rekening mee dat de dienst beschikbaar is voor veel landbouwsectoren, niet alleen de sector die in het voorbeeld in aanmerking wordt genomen). Voorbeelddienst: De klant is een bedrijf dat een onkruidrobot ontwikkelt die is uitgerust met camera's en een computervisiemodule, die wordt gebruikt om onkruid te onderscheiden van gewassen om zones te selecteren die onkruid vereisen. Terwijl de hardware van de machine zich al in een gevorderd stadium van ontwikkeling bevindt, bevindt de software zich in een eerder stadium van ontwikkeling. Het bedrijf heeft het ontwerp van het softwaresysteem en een voorlopige implementatie ervan, samen met een paar voorlopige datasets verzameld met hun robot. Zij willen hun softwaremodule verder ontwikkelen en hoogwaardige datasets genereren om prototypesoftware te bouwen en deze experimenteel te testen in een digitale omgeving. Alvorens met de bouw van software en datasets te beginnen, vraagt de klant agrifoodTEF om feedback over het ontwerp van de software en om een evaluatie van de kenmerken van de datasets die zij van plan zijn te verzamelen en te gebruiken voor tests; om deze redenen besluit het bedrijf gebruik te maken van deze agrifoodTEF-dienst. Een reeks vergaderingen van bedrijfspersoneel met agrifoodTEF ingenieurs en agronomen volgt. Tijdens de vergaderingen worden systeem- en datakenmerken en de beoogde toepassingen van het systeem besproken; daarnaast worden technische details uitgewisseld onder dekking van een geschikte NDA. Uiteindelijk geeft agrifoodTEF de klant feedback over de geschiktheid van het systeemontwerp en de datafuncties met betrekking tot de gekozen use cases, met duidelijke aanwijzingen op de gebieden die kunnen worden verbeterd om goede prestaties mogelijk te maken bij het testen van het resulterende prototype.