Anwendungsbeispiele
Beispiele unserer KI-Anwendungen im Agrifood-Bereich
KI zur Erkennung von Produktinformationen
Max Rubner-Institut (MRI)
Im Rahmen der Nationalen Reduktions- und Innovationsstrategie der Bundesregierung erfasst das MRI jährlich die Energie-, Zucker-, Fett- und Salzgehalte in Fertigprodukten auf dem deutschen Markt. Bisher war das ein aufwendiger manueller Prozess. Zukünftig sollen online verfügbare Produktinformationen automatisch erfasst und verarbeitet werden.
KI zur Analyse wissenschaftlicher Publikationen
Julius Kühn-Institut (JKI)
Um den aktuellen Forschungstand bezüglich einer wissenschaftlichen Fragestellung zu erfassen, fertigen Wissenschaftler*innen systematische Übersichtsarbeiten an. In diesen Arbeiten werden Primärdaten bereits durchgeführter Studien identifiziert, bewertet und zusammengefasst um die gestellte Reviewfrage zu beantworten.
Computer Vision zur Messung von Tierwohlparametern
Friedrich-Loeffler-Institut (FLI)
Tiergesundheit und Tierwohl nehmen einen immer größeren Stellenwert in der Tierhaltung ein. Hier sind sowohl die Aktivität, als auch das Verhalten der Tiere wichtige Indikatoren für das Tierwohl und den Gesundheitszustand.
KI zur Klassifizierung relevanter Forschungsinhalte
Deutsches Biomasseforschungszentrum (DBFZ)
Um Unternehmen, Organisationen (oder Forschungseinrichtungen) bei komplexen Entscheidungen zu Entwicklungsprozessen und strategischer Ausrichtung zu unterstützen, nutzt man die sogenannte PESTEL-Analyse.
Blattlaus-Identifikation durch Künstliche Intelligenz
Julius Kühn-Institut (JKI)
Mithilfe von KI-Methoden sollen Blattläuse in ackerbaulichen Kulturen automatisiert bestimmt werden. Blattläuse gehören in Deutschland zu den bedeutendsten Schadinsekten.
