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

dc.date.accessioned2025-10-20T08:41:49Z
dc.date.available2025-10-20T08:41:49Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractDas 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. Datei-Upload durch TIBger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/24840
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/23857
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationTechnische Universität Dortmund
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/
dc.subject.ddc600
dc.titleVerbundprojekt: Ressourceneffiziente KI für eingebettete Systeme in Landma- schinen (resKIL) - Teilprojekt Fger
dc.title.subtitleSachbericht
dc.typeReport
dc.typeText
dcterms.event.date01.01.2021-30.06.2024
dcterms.extent8 Seiten
dtf.funding.funderBMLEH
dtf.funding.program28DK102F20
dtf.funding.verbundnummer01228241
tib.accessRightsopenAccess

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