Entscheidungsunterstützung – Kognitive Dienste

Entscheidungsunterstützung mit kognitiven Diensten

Kognitive Dienste verarbeiten die Daten zu Informationen, die letztlich der Entscheidungsunterstützung und Prozessoptimierung dienen. Dabei kommen Verfahren aus der Künstlichen Intelligent (KI) zum Einsatz, ebenso wie klassische statistische Analysen oder Regelsysteme.

© iStock.com/wundervisuals; bearbeitet durch Fraunhofer IESE

Kognitive Dienste in der Landwirtschaft

Kognitive Dienste und die Anwendung von KI-basierten Verfahren stellen einen zentralen Baustein im Fraunhofer-Leitprojekt »Cognitive Agriculture« dar. Nach unserem Verständnis ist ein kognitives System zunächst einmal ein System, das sich aus Sicht eines Menschen in einer Situation intelligent verhält, indem es zum Beispiel sein Verhalten kontextbezogen anpasst.

Dies kann, muss aber nicht, neuronale Netze oder maschinelle Lernverfahren als Technologie beinhalten. Es kann auch einfach bedeuten, dass mehrere Datenquellen herangezogen und kombiniert werden, um das Auslösen einer Aktion sicherer, nachhaltiger und transparenter zu machen – oder einfach, dass ein oder mehrere Kontextfaktoren mit einbezogen werden, wie bspw. verfügbare Sensorwerte.

Insofern liegt der Schlüssel für die digitale Transformation in der Landwirtschaft in der Verfügbarkeit maschinenlesbarer Daten und Informationen. Diese sollten in hoher Qualität vorliegen und es muss ein Verständnis der Zusammenhänge existieren. Erst darauf aufbauend können kognitive Systeme entwickelt werden, also Systeme, die eine für den Menschen hilfreiche und natürliche Schnittstelle bieten, um die tägliche Arbeit zu unterstützen.

Landwirtschaftliche Lösungen mit kognitiven Diensten

In unserem Leitprojekt sind kognitive Dienste mit einer landwirtschaftlichen Lösung oder einem konkreten Dienst verbunden, der Daten in Informationen und Entscheidungshilfen transformiert.

Wir arbeiten u.a. an Lösungen zu folgenden Themen:

  • Darstellung und Steuerung der Stickstoffbilanz im Nährstoffkreislauf
  • Unterstützung einer robusten Erntekampagnenplanung
  • Optimierung des Düngemitteleinsatzes durch prädiktive Pflanzenbearbeitung

Je nach Stand der Implementierung werden Ergebnisse zu den kognitiven Lösungen hier detaillierter vorgestellt.

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