KI- & Daten-Akzelerator
im Bereich Ernährung und Landwirtschaft
Wir intensivieren unseren Kompetenz- und Ressourcenaufbau, um Potenziale von Daten und Methoden künstlicher Intelligenz in den Bereichen Ernährung und Landwirtschaft zu realisieren. Hierfür haben wir uns zum Vorhaben KIDA (KI- und Daten-Akzelerator) zusammengeschlossen.
Gemeinsam mit Fachwissenschaftler*innen, KI-Anwender*Innen, IT-Expert*innen und weiteren Mitgliedern des Vorhabens wollen wir einrichtungsübergreifend dazu beitragen, dass Fragestellungen der Ernährung und Landwirtschaft erfolgreich gelöst werden. Mit KIDA sind wir Teil der KI-Strategie der Bundesregierung und stärken die Forschung im Agrifood-Bereich in Deutschland.
Im November stehen verschiedene Schulungen auf dem Programm: Drei Einführungskurse bieten spannende Einblicke in die grundlegenden Anwendungen von KI, Datenverarbeitung mit Python und maschinellem Lernen. Zu letzterem wird auch ein Kurs für Fortgeschrittene angeboten.
Das erste von zwei KIDA HPC-Clustern für KI-Anwendung und rechenintensive Datenverarbeitung ist jetzt in Betrieb gegangen. Nutzer*innen am BVL, DBFZ und JKI können bereits darauf zugreifen. Der Anschluss von BfR und Thünen-Institut wird voraussichtlich in den nächsten Wochen fertiggestellt.
Im September bieten wir zwei Online-Workshops an: Am 03. zu Sonatype, einem Werkzeug für das Software Supply Chain Management und am 10. zu unserer gemeinsamen HPC-Infrastruktur. Am 25. September gibt es einen Fachvortrag zur Rolle von Data Labeling für maschinelles Lernen.
Ziele
KI- und Daten-Kompetenzen erhöhen
Nachhaltiger Aufbau und Stärkung von KI- und Daten-Expertise in allen Einrichtungen durch Schaffung effizienter Strukturen zur Kompetenzentwicklung und zum Wissensaustausch innerhalb und zwischen den Einrichtungen.
Technologie-Infrastruktur ausbauen
Etablierung und Betrieb von in mehreren Einrichtungen genutzten Technologie-Infrastrukturen, die eine effiziente Entwicklung und nachhaltige Nutzung von KI-Technologien ermöglichen; dabei sol ein Fokus aud der gemeinsamen Nutzung dieser Technologie-Infrastruktur liegen.
Nutzbarmachung von Daten für KI-Anwendungen und von KI-Modellen verbessern
Entwicklung von Lösungen zur effizienten Bereitstellung von Daten für KI-Technologien und Anbieten von KI-Lösungen als interoperable Dienste, inklusive Schaffung gemeinsam nutzbarer Ressourcen zur Klärung rechtlicher Fragen.
