Letztes Update: 21.03.2024
Projektziel: Entwicklung eines Systems zu Online-Bestimmung von Qualitätsparametern bei der Ernte oder industriellen Verarbeitung von Getreide. Dazu wurde auf Basis von systematischen spektral-optischen Referenzmessungen Neuronale Netze erstellt und in der Sensortechnik eingesetzt. Zum Training unterschiedlichster Netztypen wurde auf High-Performance Computing Infrastruktur zurückgegriffen.
Beitrag: Projektleitung für die Erstellung und das Deployment der KI-Modelle, Implementierung angepasster Neuronaler Modelle, Implementierung und Roll-Out der Model-Serving Software, Implementierung Dashboard-Applikation für die Online-Auswertung der Sensordaten.
Bemerkung: Projekt durchgeführt im Rahmen der Festanstellung beim Fraunhofer IFF, Magdeburg.
Link: https://www.iffocus.online/echtzeit-analysen-fuer-die-getreideernte/
Projektinhalt: Ziel des Projektes war die Entwicklung von land- und luftgestützter Sensorik für die Bestimmung von züchtungsrelevanten Pflanzenparametern im Feldbestand. Dazu wurden spektral-optische Sensorik in Kombination mit maschinell gelernten mathematischen Modellen eingesetzt. In mehrjährigen Mess- und Validierungskampagnen wurde die Machbarkeit eines solchen Softsensorikansatzes im realen Anwendungsumfeld demonstriert.
Beitrag: Projektleitung und Entwicklungstätigkeit für den Aufbau der Sensorplattform, Entwicklung und Validierung von anwendungsspezifischen Künstlichen Neuronalen Netzen. Softwaretechnisches Design, Implementierung und Roll-Out der automatisierten Datenerfassungssoftware.
Bemerkung: Projekt durchgeführt im Rahmen der Festanstellung beim Fraunhofer IFF, Magdeburg.
Link: https://www.iffocus.online/barley-biodiversity-innovationen-fuer-die-landwirtschaft-von-morgen/
