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Auflistung nach Schlagwort "Smart Data"

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  • Konferenzbeitrag
    Potenziale von Open Data für die Effizienzsteigerung von mobilen Arbeitsmaschinen
    (39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?, 2019) Stein, Thoralf; Henschel, Tobias
    Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Abschätzung der benötigten Leistung für verschiedene landwirtschaftliche Arbeitsprozesse. Dabei wird auf eine Vielzahl von öffentlich zugänglichen Datenbanken zurückgegriffen und mittels eines komplexen Modells der Leistungsbedarf bestimmt. Anschließend wird das Modell mit Testdaten verglichen, um zu zeigen, dass eine Empfehlung von Maschine und Anbaugerät nur mittels öffentlich zugänglicher Datenbanken möglich ist.
  • Konferenzbeitrag
    SIMLEARN – Ontologiegestützte Integration von Simulationsmodellen, Systemen für maschinelles Lernen und Planungsdaten
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Reinosch, Nils; Münzberg, Alexander; Martini, Daniel; Niehus, Alexander; Seuring, Liv; Troost, Christian; Kumar Srivastava, Rajiv; Berger, Thomas; Streck, Thilo; Bernardi, Ansgar
    Maschinelle Lernverfahren bieten gerade im Agrarbereich mit kaum kontrollierbaren, natürlichen Einflüssen und entsprechender Unsicherheit eine große Chance für betriebliche Entscheidungsunterstützung. Im Projekt SIMLEARN werden die für einen solchen Ansatz benötigten großen Mengen an aufgearbeiteten Trainingsdaten durch in Simulationsmodellen kodifiziertes Wissen mit fortschreitenden Erkenntnissen erlernter Modelle iterativ ergänzt. Durch vorhandene Simulationsmodelle werden umfangreiche synthetische Trainingsdatensätze erzeugt und für das initiale Training eines lernenden Systems verwendet. Das so initiierte lernende System wird durch im landwirtschaftlichen Betrieb erhobene Daten erweitert und an die individuelle betriebliche Situation angepasst. Im Ergebnis soll das trainierte System verbesserte, für den konkreten Betrieb adaptierte Vorhersagen liefern, für die umfangreiche Datenintegration werden dabei Ontologien erprobt. Ontologien bieten hier große Vorteile in der Datenabfrage durch die mehrdimensionale Struktur und logische Verknüpfungen. Für eine bessere Handhabung wird die standardisierte Mappingsprache R2RML verwendet, um die großen Mengen tabellarischer Daten in Ontologien zu überführen. SIMLEARN betrachtet exemplarisch betriebliche Entscheidungen im Getreideanbau auf operativer und taktischer Ebene mit Vorhersagen zu Ertrags-, Einkommens- und Umwelteffekten. Expertenwissen in Form von Faustzahlen und Planungswerten füllt lückenhafte Daten. In dieser Arbeit wird die entwickelte Ontologie vorgestellt.