resKIL
Kurz und knapp
Das Projekt resKIL (Ressourceneffiziente KI für eingebettete Systeme in Landmaschinen) hat das Ziel, durch detaillierte Analyse und Generalisierung der Problemstellungen, Entwicklung einer variablen Softwarearchitektur und Entwicklung einer KI-Toolchain, ganzheitlich Ressourcen (sowohl Personen als auch Hardware) zu optimieren. Dadurch wird eine skalierbare und variable Lösung entwickelt, damit maschinelles Lernen in naher Zukunft eine deutlich größere Ausbreitung in der Landwirtschaft erfährt. Es erfolgt dabei eine Fokussierung auf die im Folgenden beschrieben Teilbereiche. Die Entwicklungen werden am Beispiel der Qualitätsbestimmung von Erntegut und der Merkmalserkennung im Maschinenumfeld in Funktionsmuster integriert und umgesetzt. Hierbei wird eine agile Entwicklungsstrategie verfolgt, um eine stetige Steigerung der Qualität zu gewährleisten. Im Zentrum der Projektplanung stehen drei Ernteperioden. Diese legen den Ablauf und die Iterationen der einzelnen Arbeitspakete fest. Gerade der Transfer der Entwicklungen über mehrere Ernten hinweg ist ein weiterer Bestandteil, um die Generalisierbarkeit und darüber hinaus eine Steigerung der Robustheit und Qualität der Ansätze zeigen zu können.
Projektpartner: CLAAS, Zauberzeug, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Universität Osnabrück, Technische Universität Dortmund
Koordination: CLAAS E-Systems GmbH
Laufzeit: Januar 2021 bis Dezember 2023
Fördergeber: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft
Projektträger: Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung
Förderkennzeichen: 28-D-K1.02A-20 (CES), 28-D-K1.02B-20 (CSE)
Kontakt: torben.toeniges@claas.com