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Guessing Better: Embracing uncertainty in (forest) decisions

Forests are messy, models are wrong. Numerical models are amazing. They are clean, logical, and reassuringly mathematical. But as George Box reminds us, “all Models are wrong, but some are useful”. This is especially true for dynamic, ecological systems such as forests. Forest development is difficult to predict. When… Read More
Flaminia Catalli
Flaminia Catalli

SmartForest 2025 - KI & Datenräume für Waldwirtschaft & Umwelt

Erstmalig fand am 13. und 14. März 2025 die SmartForest-Konferenz in Freising, am forstwissenschaftlichen Standort der Technischen Universität München statt. Zwei Tage voller intensiven Austausch und spannenden Diskussionen zwischen Vertretern aus Forschung, Wissenschaft und Praxis prägten die Veranstaltung in welchen die Zukunft der Wälder im Fokus stand. Entdecke… Read More
John Boudewijn
John Boudewijn

LabelledGreenData4All: Successful First Stakeholder Workshop

The subject of our first LabelledGreenData4All stakeholder workshop on June 13th 2024 was “Machine Learning Models and data Annotation and their Data Requirements within the Environmental Sector”. A total of 26 participants representing a variety of organisations from a wide range of backgrounds, such as science, researching, and… Read More
John Boudewijn
John Boudewijn

The Innovative Power of Annotated Data

Note: You can find the original German press release for this project here. At present, the availability of high-quality annotated environmental data, usable to train Machine Learning (ML) algorithms is very limited. Within the project “LabelledGreenData4All”, the need as well as the potential of these high-quality data sets… Read More
Franziska Hochenegger
Franziska Hochenegger
John Boudewijn
John Boudewijn