PflanzenFachagentur Nachwachsende Rohstoffe e. V.

 

Projekte - Details

Verbundvorhaben: Optimierung der Überwachung von potenziellen Waldschädlingen mittels Künstlicher Intelligenz am Beispiel der Nonne (Lymantria monacha L.); Teilvorhaben 1: Naturwissenschaftliche Begleitforschung - Akronym: KINoPro

Anschrift
Technische Universität Dresden - Fakultät Umweltwissenschaften - Fachrichtung Forstwissenschaften - Institut für Waldbau und Waldschutz - Professur für Waldschutz
Pienner Str. 8
01737 Tharandt
Kontakt
Prof. Dr. Michael Müller
Tel: +49 351 463-31280
E-Mail schreiben
FKZ
2220NR204A
Anfang
01.05.2021
Ende
30.04.2024
Aufgabenbeschreibung
Das Hauptziel des Projektes liegt in der Erforschung, in welcher Qualität Modelle, die Künstliche Intelligenz nutzen, den Gradationsverlauf von potenziellen Schadinsekten mit temporärem Fluktuationstyp an der Baumart Gemeine Kiefer (Pinus sylvestris) prognostizieren können. Im Rahmen dieses Projektes soll beispielhaft die Nonne (Lymantria monacha) untersucht werden, es kann aber davon ausgegangen werden, dass das trainierte künstliche Neuronale Netze mit Anpassungen auch für andere potenzielle Schadinsekten und potenzielle natürliche Regulatoren eingesetzt werden können. Das Projekt visiert damit an, den Ressourceneinsatz zur Vorhersage der Gradation der Populationsentwicklung der Nonne durch Zuhilfenahme von Methoden und Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz erheblich zu reduzieren und im Zuge der dynamischen Waldveränderungen, u. a. durch Waldumbau und Klimawandel weiterhin belastbare Prognosen zu liefern. Für den Aufbau der Künstlichen Intelligenz werden umfassende Wetterdaten und die Fangzahlen des Standardmonitoringverfahrens für die Nonne in Brandenburg und Sachsen in die geo.ai Plattform der con terra GmbH integriert. Basierend darauf werden verschiedene Modelle erstellt und in den Fangperioden innerhalb des Projektes weiter trainiert und optimiert. Die Ergebnisse werden anhand der Standardüberwachung und zusätzlicher Standorte verifiziert.
Stichworte
Digitalisierungsprojekt, Pflanzengesundheit,

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Basisdaten Nachwachsende Rohstoffe