Kalibracja i optymalizacja metod pomiaru jakości technologicznej zbóż

Nasza usługa zapewnia dostęp do próbek ziarna i kompleksową analizę jakości technologicznej przeprowadzaną w zakładach Arvalis, umożliwiając rozwój rozwiązań do analizy ziarna opartych na sztucznej inteligencji. Klienci mogą pracować z dobrze udokumentowanymi próbkami z jednego lub wielu gatunków, wzbogaconymi o szczegółowe metadane, takie jak różnorodność, rok zbiorów i miejsce zbierania kluczowe dla szkolenia i walidacji modeli AI. Poza doborem i przygotowaniem próbek nasi eksperci pomagają w wyborze, testowaniu i walidacji metod analitycznych, obejmujących właściwości reologiczne (Alvéolab), testy piekarnicze i pomiar zawartości białka (Infratec, Dumas). Te wysokiej jakości zbiory danych, w połączeniu z dostępem do obiektów Arvalis i kontrolowanych środowisk testowych, stanowią idealną podstawę do opracowania algorytmów uczenia maszynowego, które poprawiają prognozowanie jakości ziarna, automatyzują klasyfikację i optymalizują parametry przetwarzania. Dzięki naszej usłudze klienci mogą przyspieszyć opracowywanie, walidację i wdrażanie narzędzi do analizy ziarna opartych na sztucznej inteligencji, zapewniając, że spełniają standardy branżowe i zapewniają precyzyjne, powtarzalne wyniki. Nasza wiedza w zakresie metod analitycznych pozwala klientom udoskonalić swoje modele, poprawić dokładność przewidywania i skalować rozwiązania AI do rzeczywistych zastosowań rolniczych.