PORTAL – VR-Pflanzengarten mit KI-Komponente für Züchter
Im Projekt PORTAL soll ein Prototyp eines virtuellen Zuchtgartens entstehen. Mit einem Roboter, der mit unterschiedlichen Sensorarten ausgestattet ist, werden Pflanzen und Parzellen im Feld hochauflösend erfasst und in ein erweitertes virtuelles Abbild übertragen. Unabhängig von Raum und Zeit können Pflanzenzüchterinnen und Pflanzenzüchter darin KI-gestützt Pflanzenmerkmale erkennen und untersuchen. In der Praxis sind Begutachtungen der Pflanzenbestände bisher zeitintensiv und aufwendig. An dem Projekt sind die DFKI-Bereiche Planbasierte Robotersteuerung aus Osnabrück und Kognitive Assistenzsysteme aus Saarbrücken beteiligt.
Partner: NPZ Innovation GmbH (NPZi)
Movi-Q – Qualitätssicherung bei Lebensmitteln für den breiten Einsatz
In Movi-Q soll ein bewegliches System bestehend aus KI-Software und Hardware zur Lebensmittelklassifikation entwickelt und getestet werden. Mit einem angestrebten Transfer-Learning-Ansatz sollen nicht nur Kartoffeln und Putenteile in einer Fabrikationsanlage nach Fehlstellen automatisch und objektiv sortiert werden. Die Merkmalserkennung soll leicht auf andere Produktlinien und Produktionsszenarien übertragbar sein. Das KI-System in Movi-Q wird beispielsweise darauf trainiert, Faulstellen bei Kartoffeln zu erkennen und soll später einfacher generell Faulstellen in Gemüse erkennen können. Die Forschenden erhoffen sich in dem Projekt unter anderem Erkenntnisse zur Verwendung von Hyperspektraldaten und zu den Kosten und dem Nutzen der vortrainierten Lösung, die KI für eine breite Nutzerschaft in der Lebensmittelindustrie zugänglich machen kann.
Partner: DIL Deutsches Institut für Lebensmitteltechnik e.V. (DIL), sionn.engineering GmbH, Sola Bonum GmbH, Heidemark Mäserkreis GmbH & Co. KG, Wernsing Feinkost GmbH & Co. KG
resKIL – KI ohne Internetverbindung auf dem Feld
Für die Nutzbarkeit von Landmaschinen mit KI-Funktionalitäten wird eine besondere IT-Infrastruktur benötigt. Anders als beim Einsatz von KI in einer Fabrikumgebung mit angebundenem Rechenzentrum, kann bei der Feldarbeit mit Traktoren oder Mähdreschern die benötigte Mobilfunkverbindung unzuverlässig sein oder völlig fehlen. Die Datenverarbeitung muss, zumindest teilweise, auf die Maschine – „on the edge“ – wandern können. In resKIL erarbeiten die Forschenden eine technische Lösung (Hardware und Software), die fähig ist, ressourceneffiziente KI-Berechnungen auf der Landmaschine über ein eingebettetes System durchzuführen und bei Gelegenheit variabel auf die Cloud auszuweichen.
Partner: CLAAS E-Systems GmbH, Technische Universität Dortmund, Universität Osnabrück, Zauberzeug GmbH
AI-TEST-FIELD – Zulassung von KI-gesteuerten Landmaschinen
Landmaschinen auf dem Feld sind mit extremen Umwelteinflüssen wie Regen, Staub und Gegenlicht konfrontiert. Damit hochautomatisierte Maschinen und intelligente Assistenzsysteme zur Anwendung zugelassen werden können, müssen sichere Sensorsysteme entwickelt werden, die diese schwierige Umgebung zuverlässig erfassen. Dafür leitet das DFKI das Projekt AI-TEST-FIELD. In einer Testumgebung auf einem Landwirtschaftsbetrieb bei Osnabrück werden mit einem schienenbasierten Sensorwagen Daten der Umgebung erfasst und KI-Methoden wie Maschinelles Lernen und „Deep Learning“ evaluiert und optimiert.
Partner: Hochschule Osnabrück, LEMKEN GmbH & Co. KG, Maschinenfabrik Bernard Krone GmbH & Co.