Verstrekking van datasets

Het is geen eenvoudige taak om te bepalen welke gegevens nodig zijn om een systeem (bv. AI-model) of machine (bv. gerobotiseerd landbouwwerktuig) te ontwikkelen of te testen; het kiezen van de kenmerken waarover gegevens die voor deze activiteiten worden gebruikt, moeten beschikken, vereist expertise waarover niet alle bedrijven intern beschikken. Deze service kan klanten ondersteunen bij deze eerste en cruciale taak. Zodra de kenmerken van de vereiste gegevens zijn gedefinieerd, is het vervolgens noodzakelijk om de bijbehorende gegevenssets te genereren. Dit gebeurt door het verzamelen, verwerken en vaak ook vergroten van de gegevens (bijvoorbeeld door het toevoegen van metadata of labels). Deze activiteit vereist gespecialiseerde expertise en legt meestal een zware last op aan een bedrijf: deze dienst helpt klanten door de last over te hevelen naar agrifoodTEF.

De service bestaat uit drie afzonderlijke fasen.Fase One is de definitie van gegevensspecificatie en vindt plaats via een of meer interviews (meestal op afstand) met de klant. Deze interviews stellen agrifoodTEF in staat om te definiëren welke datasets de klant nodig heeft en hun exacte kenmerken. Tijdens deze fase kan de klant ervoor kiezen om met agrifoodTEF, indien nodig onder NDA, details te delen over het systeem waarmee de gegevens zullen worden gebruikt; deze details maken het mogelijk de systeemvereisten en de gegevensspecificaties nog beter op elkaar af te stemmen. Fase twee is de voorbereiding van gegevens en is sterk afhankelijk van de uitkomst van fase één. Er kunnen zich drie verschillende gevallen voordoen:In geval 1 zijn de vereiste gegevenssets beschikbaar in de archieven van agrifoodTEF, al in een vorm die volledig in overeenstemming is met de specificaties. Service-uitvoering kan doorgaan naar fase drie (hieronder beschreven). In geval 2 zijn geschikte gegevens beschikbaar in de archieven van agrifoodTEF, maar moeten aanvullende verwerkingen (zoals etikettering, transcodering en opmaak) in overeenstemming zijn met de specificaties. In dit geval worden diensten S00115 (diensten voor gegevensvalidatie en -verwerking) en/of S00290 (gegevensetikettering) gebruikt als een eerste stap, waarna de situatie terugkeert naar zaak 1. In geval 3 zijn in de archieven van agrifoodTEF geen (of onvoldoende) gegevens beschikbaar die aan de specificaties voldoen. In dit geval worden diensten S00112 + S00113 (uitvoering van fysieke tests + verzameling van testgegevens tijdens fysieke tests) en/of S00182 + S00183 (uitvoering van digitale tests + verzameling van testgegevens tijdens digitale tests) gebruikt om ruwe gegevens te genereren op basis van de behoeften van de klant; Dan keert de situatie terug naar zaak 2. In het algemeen wordt fase twee voltooid zodra de activiteiten die nodig zijn om in zaak 1 te komen, door agrifoodTEF zijn uitgevoerd. Aan het einde van fase twee gaat de dienst over naar fase drie, namelijk de levering van gegevens. De totale duur van de service hangt sterk af van de behoeften van de klant, omdat deze van invloed zijn op fase twee, waar het grootste deel van het werk wordt gedaan. De duur van de dienstverlening wordt gecommuniceerd aan de klant tijdens fase 1.

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 softwarebedrijf dat een AI-model voor computervisie ontwikkelt en gegevens nodig heeft om het model te trainen. Het doel van het model is om Matricaria- en bonenplanten betrouwbaar te kunnen herkennen en het ontstaan van andere spontane onkruidsoorten te detecteren. Het model is bedoeld als module voor fabrikanten van werktuigen en het bedrijf wil de reeks potentiële klanten niet al te zeer beperken door strenge criteria op te leggen aan het camerasysteem dat aan boord van het werktuig moet worden gemonteerd. Om deze reden definieert de klant samen met agrifoodTEF een set van 4 meest voorkomende camerasysteemconfiguraties, die allemaal moeten worden gedekt door de trainingsdatasets. Voor elk van de 4 configuraties heeft het bedrijf gegevens nodig in 3 verschillende lichtomstandigheden, d.w.z. sterk zonlicht met de zon boven het hoofd, sterk zonlicht met de zon laag aan de horizon en diffuus zonlicht (bijv. bewolkt weer). Er is geen etikettering vereist van agrifoodTEF, aangezien het bedrijf van plan is deze intern uit te voeren. AgrifoodTEF heeft al geschikte datasets in haar archieven die 5 van de 12 door de klant vereiste voorwaarden bestrijken, zodat deze op passende wijze worden geformatteerd en onmiddellijk aan de klant worden verstrekt. De gegevens met betrekking tot de overige zeven voorwaarden moeten in plaats daarvan ad hoc worden gegenereerd. Hiervoor formuleren de klant en agrifoodTEF samen een data-acquisitieplan. De klant gaat ook akkoord met agrifoodTEF over de uitvoering van hulpdiensten S00112 (uitvoering van fysieke tests) en S00113 (verzameling van testgegevens tijdens fysieke tests) om de datasets te verkrijgen. De gegevens worden verzameld met behulp van de eigen infrastructuur van agrifoodTEF (voorbereide velden, sensoren, robots). De gegevensverzamelingscampagne wordt vervolgens uitgevoerd door agrifoodTEF; de resulterende gegevens worden zowel toegevoegd aan de archieven van agrifoodTEF als naar behoren geformatteerd om te voldoen aan de behoeften van de klant. De aldus voorbereide datasets completeren de dekking van alle 12 gevallen die de klant nodig heeft. Het verstrekken van de gegevens sluit de uitvoering van de dienst af.