Agrárinformatikai újítások

Az agrárinformatika területén cégünk az elmúlt években végzett kutatásfejlesztési projektjei során több irányú értékes, speciális fejlesztési tapasztalatra, kompetenciára tett szert, amely agrár térinformatikai fejlesztések, illetve robotokai megoldások, termőföld minőségelemzés területén jelentős hátteret adhat.

Renferenciák

Agrárinformatikában használható K+F projektjeink

A következő kutatásfejlesztési projektjeinkre szeretnénk felhívni a figyelmet, mivel mindháromnak van agrárinformatikai szolgáltatás, megoldás kialakításával kapcsolatos relevanciája:

Microbiolance- Mikrobiom analízis alapú szolgáltatás fejlesztése, amely a mikrobiom munkafolyamatok támogatásával (genomikai adatok kezelése) és a klinikai adatkezeléssel különböző betegségmodellek közötti összefüggéselemzések megvalósítását támogatja machine learning eljárások felhasználásával. Szakmai partner: UD-GenoMed Medical Genomic Technologies Kft., Debreceni Egyetem Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézet, Semmelweis Egyetem Pszichiátriai és Pszichoterápiás Klinika.
GRAPLER (GRApe Pruning LEarner Robot) – Precíziós metszőrobot és intelligens mezőgazdasági platform kialakítása képfeldolgozási és gépi tanulási eljárásokra alapozva. Szakmai partner: Pécsi Tudományegyetem Szőlészeti és Borászati Kutatóintézet, Bay Zoltán Alkalmazott Kutatási Közhasznú Nonprofit Kft. robotikai részleg, SBS Kft.
IBB – InfoBank&InfoBroker: Információkezeléssel kapcsolatos szolgáltatások a digitális tulajdonjog tisztázására, adatkincs kezelésére (InfoBank), információival való információérték alapú kereskedés megvalósítására (InfoBroker).

Microbiolance

A rendszer segítségével lehetőség van a talaj mikrobiom elemzések elvégzésére mesterséges intelligencia alapú elemzési támogatással.

A minták laboratóriumi munkafolyamatai teljeskörűen követhetők.
A szekvenálások, bioinformatikai feldolgozási munkafolyamatok végrehajtása automatizáltan, bioinformatikai szaktudás nélkül biztosított.
Az eredmény riport a mintavétel helye szerinti termőföld minőségét nagyban meghatározó mikrobiom profil értelmezését segíti, a termelési lehetőségeket feltárva.
A mikrobiom profilok és terméshozam, minőség adatsorok közötti összefüggések elemzése mesterséges intelligencia alapú eljárásokkal.

Grapler - gazda modul

Lehetőséget biztosít az agrár termesztési eljárásokkal kapcsolatos kísérletek teljeskörű követésére a következők szerint:

A kísérleti termőföldek parcelláinak konfigurációja:
- Alparcellákra osztás, GIS alapú térinformatikai konfiguráció a helyszínen mobil applikációk segítségével.
- Parcellák paraméterezése: A területekkel kapcsolatos adottságok kezelése.
Ültetési, termesztési, kezelési, növényvédelmi protokollok specifikációs és beállítási lehetőségeinek követése: Specifikálni lehet új típusú protokollokat, illetve azokat be lehet állítani az egyes parcellákon.
Parcellák szerinti ültetvények fejlődésének, állapotának követése helyszíni szemlét biztosító mobil applikációs funkciókkal: GIS koordináták szerint precíz helymeghatározást biztosító hely és időbélyeggel ellátott elektronikus jegyzőkönyvezés fényképek, videó felvételek csatolási lehetőségével.
Ültetvény fejlődési trendek, protokollok értékelése: Az egyes növénytípusok, ültetési, termesztési, kezelési, növényvédelmi protokollok hatékonyságelemzése a jegyzőkönyv adatok, illetve az automatikusan érkező meteorológia adatsorok felhasználásával. Mesterséges intelligencia alapú összefüggés és trend elemzés.

IBB - InfoBank & InfoBroker

Nagy, közép és kis gazdaságok/gazdálkodók által gyűjtött termesztési adatok jelentős értéket képviselnek, amelyek piacra vezetését biztosító információs tőzsde platform jó lehetőséget ad a megjelenítésükre.
Az információs tőzsdén megjelentő termesztési adatsorok agrár kutató intézetek számára jelentős értéket képviselnek, tehát mint információs igénylők az információs kereskedelem keresleti oldalát képviselik,

Agrárinformatikai kompetenciák

GIS alapú térinformatikai megoldások.
Metszési protokollok VR alapú térbeli szimulációja.
Digital Twin technológiára épített szimulációs próbák megvalósítása akár generált virtuális térben.
Robot-rover platform szimulációja és autonóm mozgás támogatása GPS és LIDAR szenzorok alkalmazásával gépitanulási eljárásokra építve.
Robotkar pozícionálás, akadályelkerülés támogatása megerősítéses gépitanulási rendszerekkel.
Képfeldolgozás, képelemzés alapú objektum felismerés, objektum szegmentálás, illetve 3D objektum rekonstrukció terepi viszonyok között.
Large Language Model alapú szövegelemzéseket használó specifikus tudásanyagra épített „avatarok” fejlesztése.
Speciális hajtómű modellek fejlesztésével kapcsolatos szimulációk.