{"id":8861,"date":"2024-10-10T09:51:39","date_gmt":"2024-10-10T09:51:39","guid":{"rendered":"https:\/\/wetransform.to\/?post_type=news-and-events&p=8861"},"modified":"2024-10-10T09:51:39","modified_gmt":"2024-10-10T09:51:39","slug":"workshop-reihe-annotierter-daten-umweltsektor","status":"publish","type":"news-and-events","link":"https:\/\/wetransform.to\/de\/news-and-events\/workshop-reihe-annotierter-daten-umweltsektor\/","title":{"rendered":"Workshop-Reihe: Das Potential annotierter Daten im Umweltsektor"},"content":{"rendered":"

LabelledGreenData4All<\/a> - Annotierte Datens\u00e4tze als Innovationskraft im Umweltsektor<\/em><\/p>\n

Annotierte Daten bilden die Grundlage f\u00fcr eine gute Modellbildung und dienen als treibende Kraft f\u00fcr die Weiterentwicklung KI-gesteuerter Umweltforschung. Annotierte Datens\u00e4tze k\u00f6nnen die Genauigkeit und Effizienz von Umwelt\u00fcberwachungs- und Prognosesystemen erheblich verbessern. Sie erm\u00f6glichen pr\u00e4zisere Analysen von Umweltdaten, was zur Entwicklung effektiverer Strategien zur Bek\u00e4mpfung des Klimawandels und des Artenschutzes beitr\u00e4gt. Dar\u00fcber hinaus f\u00f6rdern sie die Integration von KI in umweltrelevante Anwendungen,<\/a> wodurch nachhaltigere L\u00f6sungen geschaffen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

In welchen Sektoren entfalten annotierte Daten die gr\u00f6\u00dfte Wirkung? Wo liegt ihr gr\u00f6\u00dftes Potenzial? Welche aktuellen Hemmnisse bestehen, und welche Chancen und Risiken gehen damit einher? Diese und viele weitere Fragestellungen eruierten wir zusammen mit Experten und Expertinnen in unserer Workshop-Reihe zum Thema \u201cDas Potential annotierter Daten im Umweltsektor\u201d. Der Fokus lag dabei auf den Sektoren Landwirtschaft, Forstwirtschaft und Biodiversit\u00e4t. <\/p>\n

Annotationen als limitierender Faktor in der Landwirtschaft<\/h2>\n

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Unser Auftaktworkshop am 27.09.2024 besch\u00e4ftigte sich mit dem Potential annotierter Daten in der digitalen Landwirtschaft. Florian M\u00e4nner<\/a> vom Fraunhofer IGD<\/a> in Rostock stellte dazu eine Vielzahl an m\u00f6glichen Anwendungen im Bereich Smart Farming vor. Angefangen von Bodenfeuchtekarten aus Satellitendaten, \u00fcber die Identifikation von \u00f6kologischen Vorrangfl\u00e4chen, der KI-basierten Analyse von Drohnenbildern zur Biodiversit\u00e4tsbestimmung, dem Erkennen von Pilzerkrankungen und Insektenbefall an Erdbeerpflanzen im Folientunnel sowie vielen Beispielen im Bereich Tierhaltung, Tierwohl und Tiergesundheit (z.B. Lahmheitserkennung von K\u00fchen, Schmerzerkennung bei M\u00e4usen), konnte Herr M\u00e4nner in seinem Vortrag den Facettenreichtum KI-gest\u00fctzter Analysen veranschaulichen. Die anschlie\u00dfende Diskussion drehte sich um die Wiederverwendbarkeit annotierter Daten und um Strategien f\u00fcr das effektive Arbeiten mit wenig Trainingsdaten. <\/p>\n

Vor allem die Wiederverwendbarkeit annotierter Daten gestaltet sich oft sehr schwierig, da die Anwendungsf\u00e4lle meist heterogen und spezifisch sind und es nur wenige \u00dcberlappungen in Bezug auf Daten und\/oder die Methodik gibt. Eine Ausnahme bildet der Pflanzenbau, da die Methodik auf Objekterkennung von 2D-Bildern ausgerichtet ist und es dabei gr\u00f6\u00dfere \u00dcberschneidungen gibt. Im Gegensatz dazu sind die Ans\u00e4tze im Bereich Tierwohl und Tiergesundheit sehr individuell. <\/p>\n

Das gr\u00f6\u00dfte Potential in der Landwirtschaft sieht Herr M\u00e4nner im Bereich \u00d6kologie und Artenerkennung. Er r\u00e4umt jedoch ein, dass dieses Potential nur dann ausgesch\u00f6pft werden kann, wenn die entsprechenden Daten zur Verf\u00fcgung stehen. In diesem Zusammenhang weist Herr M\u00e4nner darauf hin, dass es derzeit nur wenige Drohnendaten f\u00fcr die Arterkennung gibt. Sein Team setzt daher auf die Generierung synthetischer Daten, um k\u00fcnstlich eine Vielfalt zu erzeugen, die in der Natur so nicht vorkommt. Er betonte auch, dass die zeitliche Mehrfachdatenerfassung in Gebieten mit Trainingsdaten ebenfalls sehr wertvoll ist. <\/p>\n

Wir fassten den Workshop mit dem Fazit zusammen, dass nicht die Erfassung der Daten das Schwierigste ist, sondern tats\u00e4chlich die Zeit und der Aufwand die f\u00fcr die qualitative Annotation der Daten aufgewendet werden m\u00fcssen. <\/p>\n