Verbundprojekt: Ressourceneffiziente KI für eingebettete Systeme in Landma- schinen (resKIL) - Teilprojekt F

Abstract

Das Projekt resKIL hatte das Ziel, durch eine detaillierte Analyse und Generalisierung von Problemstellungen sowie durch die Entwicklung einer anpassungsfähigen Softwarearchitektur und einer KI-Toolchain, die Ressourcennutzung sowohl im personellen als auch im technischen Bereich zu optimieren. Dies sollte zu einer skalierbaren und variablen Lösung führen, die eine breitere Anwendung von maschinellem Lernen in der Landwirtschaft ermöglicht. Die Entwicklungen wurden am Beispiel der Qualitätsbestimmung von Erntegut und der Merkmalserkennung im Maschinenumfeld in Funktionsmuster integriert und umgesetzt. Fokussiert wurde dabei der effiziente Softwareentwurf von KI-Systemen, effiziente KI-Hardware, effiziente Datengewinnung, effiziente Datenaufbereitung und -labeling und effiziente Berechnung von KI-Algorithmen. Der Projektverlauf orientierte sich an den drei Ernteperioden, die den zeitlichen Ablauf und die Iterationen der Arbeitspakete bestimmten. Ein wesentlicher Bestandteil war zudem der Transfer der Entwicklungen über mehrere Ernten hinweg, um die Generalisierbarkeit und darüber hinaus eine Steigerung der Robustheit und Qualität der Ansätze nachweisen zu können.