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Verbund-Forschungsprojekt «KI-basierte Prognose Falscher Mehltau»
Gesunde Reben dank Künstlicher Intelligenz
Das Verbund-Forschungsprojekt «Entwicklung und Test eines Prognosemodells mit künstlicher Intelligenz am Beispiel Falscher Mehltau im Rebbau» hat zum Ziel, ein treffsicheres Prognosemodell für die Erkennung und Behandlung von Falschem Mehltau im Rebbau zu entwickeln und testen. Dies in Ergänzung und parallel zum bestehenden und praxiserprobten Prognosemodell Agrometeo.
Massnahmen und Eckdaten des lernenden Prognosemodells
Lokale Wetterstationen
auf Rebbau-Betrieben zur Messung lokaler Umweltbedingungen
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Luft
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Regen
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Blattnässe
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Boden
Kontinuierliche Datenerfassung von mind. 90 Parzellen in der gesamten Schweiz
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Koordinaten der
Parzelle, Rebsorte, etc. -
Spritztermine und -mittel
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Befall
Modellentwicklung, Test und Anpassung des Algorithmus während drei Jahren Projektphase
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Felddaten
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Biologie
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Algorithmen machine learning
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Überprüfung Prognose im Feld
Projektträger des Verbund-Forschungsprojekts
Projektleitung,
Schnittstelle Betriebe
Biologie, Forschung, Expertise Agrometeo
Entwicklung und Optimierung über 3 Jahre
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