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2329KIKompAG - Multi-modale Datenintegration, domänenspezifische Methoden und KI zur Stärkung der Datenkompetenz in der AgrarforschungKIKompAG - Multi-modal data integration, domain-specific methods and AI to strengthen data literacy in agricultural research01.10.2022 00:00:0030.09.2025 00:00:00laufendcurrentForschungsplattform „Datenanalyse und Simulation“Research Platform „Data Analysis and Simulation“x80x32x31x83xRyo, Masahiro; Ghazaryan, Goharx2732x2781x<div class='ntm_FDS'>FDS</div>  2022 KIKompAG - Multi-modale Datenintegration, domänenspezifische Methoden und KI zur Stärkung der Datenkompetenz in der Agrarforschung KIKompAG - Multi-modal data integration, domain-specific methods and AI to strengthen data literacy in agricultural research Forschungsplattform „Datenanalyse und Simulation“ Ryo, Masahiro; Ghazaryan, Gohar Drittmittel Research Platform „Data Analysis and Simulation“ current laufend <div class="ExternalClassF0680CEEC07949BC9AE63018F5016489"><div> <img src="https&#58;//www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/PublishingImages/KIKompAG_F%C3%B6rderhinweis%20EU_horizontal.jpg" alt="Förderhinweis EU" style="margin&#58;5px;width&#58;200px;height&#58;52px;" />​<img src="https&#58;//www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/PublishingImages/KIKompAG_F%C3%B6rderhinweis%20BMBF.jpg" alt="Förderhinweis BMBF" style="margin&#58;5px;width&#58;200px;" /><br></div><p></p> <p>Das Hauptziel von KIKompAg ist die Entwicklung eines kohärenten Konzepts für die Integration&#160;von multimodalen Daten, KI- und Simulationsmethoden zur skalenübergreifend Charakterisierung&#160;landwirtschaftlicher Systeme und, darauf aufbauend, die Erstellung eines umfassenden&#160;Lehrplans, der mehrere Aspekte der Analyse von Agrarökosystemen mit Daten aus multiplen&#160;Quellen abdeckt. Das Framework kombiniert modernste Fern- und Naherkundungsprodukte mit&#160;verschiedenen Deep Learning- und mechanistischen Modellen sowie diversen ober- und&#160;unterirdischen Referenzdatensätzen sowohl für Acker- als auch für Grünland. Wir teilen unser Wissen und unsere Erfahrungen auf breiter Basis mit Nachwuchsforschern, indem wir die erste&#160;frei verfügbare Online-Lernplattform aufbauen, auf der jeder systematisch erlernen kann, wie&#160; man&#160;multimodale Daten, KI und Simulation für landwirtschaftliche Anwendungen integriert.&#160;</p> </div> <div class="ExternalClassF87B2B5F735944EFA5357C7FEDB2D7C3"><div> <img src="https&#58;//www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/PublishingImages/KIKompAG_F%C3%B6rderhinweis%20EU_horizontal.jpg" alt="funding notice EU" style="margin&#58;5px;width&#58;200px;height&#58;52px;" /> <img src="https&#58;//www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/PublishingImages/KIKompAG_F%C3%B6rderhinweis%20BMBF.jpg" alt="funding notice BMBF" style="margin&#58;5px;width&#58;200px;" /> <br> </div><p>The main objective of KIKompAg is to develop a coherent approach for integrating multimodal data, AI and simulation methods to characterise agricultural systems across scales and, building on this, to create a comprehensive curriculum covering several aspects of agroecosystem analysis with data from multiple sources. The framework combines state-of-the-art remote and close sensing products with various deep learning and mechanistic models, as well as diverse surface and subsurface reference datasets for both cropland and grassland​. We are sharing our knowledge and experience broadly with early career researchers by building the first freely available online learning platform where anyone can systematically learn how to use&#160;integrate multimodal data, AI and simulation for agricultural applications.&#160;</p> </div> KIKompAg <div class="ExternalClass3D70DE81-3F6E-4C9B-A3FC-D157C90EE180"></div> <div class="ExternalClassA5A171C9-DF70-4191-8F37-D59DDD77E345"></div> <div class="ExternalClass2AAE078F-13FF-4EC5-B8DE-E5F1B9AEF26E"><ul><li>BMBF-Verbundprojekte</li></ul></div> <div class="ExternalClassDE92BA5B-0B5E-4F7C-A6F9-58A502735826"><ul><li>VDI/VDE Innovation + Technik GmbH. PT Innovations- und Technikanalysen +</li></ul></div> <div class="ExternalClass750F6809-89D9-481C-9C19-0540B9B98A21"></div><div class="ExternalClassF0680CEEC07949BC9AE63018F5016489"><div> <img src="https&#58;//www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/PublishingImages/KIKompAG_F%C3%B6rderhinweis%20EU_horizontal.jpg" alt="Förderhinweis EU" style="margin&#58;5px;width&#58;200px;height&#58;52px;" />​<img src="https&#58;//www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/PublishingImages/KIKompAG_F%C3%B6rderhinweis%20BMBF.jpg" alt="Förderhinweis BMBF" style="margin&#58;5px;width&#58;200px;" /><br></div><p></p> <p>Das Hauptziel von KIKompAg ist die Entwicklung eines kohärenten Konzepts für die Integration&#160;von multimodalen Daten, KI- und Simulationsmethoden zur skalenübergreifend Charakterisierung&#160;landwirtschaftlicher Systeme und, darauf aufbauend, die Erstellung eines umfassenden&#160;Lehrplans, der mehrere Aspekte der Analyse von Agrarökosystemen mit Daten aus multiplen&#160;Quellen abdeckt. Das Framework kombiniert modernste Fern- und Naherkundungsprodukte mit&#160;verschiedenen Deep Learning- und mechanistischen Modellen sowie diversen ober- und&#160;unterirdischen Referenzdatensätzen sowohl für Acker- als auch für Grünland. Wir teilen unser Wissen und unsere Erfahrungen auf breiter Basis mit Nachwuchsforschern, indem wir die erste&#160;frei verfügbare Online-Lernplattform aufbauen, auf der jeder systematisch erlernen kann, wie&#160; man&#160;multimodale Daten, KI und Simulation für landwirtschaftliche Anwendungen integriert.&#160;</p> </div><div class="ExternalClassF87B2B5F735944EFA5357C7FEDB2D7C3"><div> <img src="https&#58;//www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/PublishingImages/KIKompAG_F%C3%B6rderhinweis%20EU_horizontal.jpg" alt="funding notice EU" style="margin&#58;5px;width&#58;200px;height&#58;52px;" /> <img src="https&#58;//www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/PublishingImages/KIKompAG_F%C3%B6rderhinweis%20BMBF.jpg" alt="funding notice BMBF" style="margin&#58;5px;width&#58;200px;" /> <br> </div><p>The main objective of KIKompAg is to develop a coherent approach for integrating multimodal data, AI and simulation methods to characterise agricultural systems across scales and, building on this, to create a comprehensive curriculum covering several aspects of agroecosystem analysis with data from multiple sources. The framework combines state-of-the-art remote and close sensing products with various deep learning and mechanistic models, as well as diverse surface and subsurface reference datasets for both cropland and grassland​. We are sharing our knowledge and experience broadly with early career researchers by building the first freely available online learning platform where anyone can systematically learn how to use&#160;integrate multimodal data, AI and simulation for agricultural applications.&#160;</p> </div>  <div class="ExternalClassBC5C7294-A72D-4720-90B9-70661C907246">Dr. Gohar Ghazaryan; Prof. Dr. Masahiro Ryo</div>Nendel, Claas<div class="ExternalClass582958EB-2D3A-466B-8282-0BDD58321252">Prof. Dr. Claas Nendel</a></div>     <div class="ExternalClass2AAE078F-13FF-4EC5-B8DE-E5F1B9AEF26E"><ul><li>BMBF-Verbundprojekte</li></ul></div> VDI/VDE Innovation + Technik GmbH. PT Innovations- und Technikanalysen +<div class="ExternalClassDE92BA5B-0B5E-4F7C-A6F9-58A502735826"><ul><li>VDI/VDE Innovation + Technik GmbH. PT Innovations- und Technikanalysen +</li></ul></div> 22 <div class="ExternalClassD79A310E-ABB1-4625-A68E-AEAA502541EA"><ul><li>Landschaftsmodellierung</li><li>Ökosystemmodellierung</li><li>Künstliche Intelligenz für Digitale Landwirtschaft</li></ul></div><div class="ExternalClass437DD7D6-E195-4A1F-BFC4-83882D98CFBF"><ul><li>Landscape Modelling</li><li>Ecosystem Modelling</li><li>Artificial Intelligence for Smart Agriculture</li></ul></div>
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