Fraunhofer Institute for Experimental Software Engineering IESE
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Fachliches Cluster: Datenqualitätsmanagement und -bewertung

Das Cluster »Datenqualitätsmanagement und -bewertung« befasst sich mit Oberthemen zur Sicherstellung standardisiert optimaler Qualität landwirtschaftlicher Analysen und Produkte, wie:

  • Objektivierung subjektiv empfundener Produkteigenschaften (z.B. Geruch)
  • Translation von Expertenwissen maschinelle Vorhersagen
  • Sicherstellung der Datenqualität

Folgende KI-Projekte sind im Cluster zusammengefasst und werden von Fraunhofer IGD betreut:

  • DynAWI
  • KIO-Sens
  • KIRa
  • PINOT
  • SmartGrape

Fragestellungen und Herausforderungen

Die Sicherstellung von Standardisierungen in den Produktbeschreibungen und landwirtschaftlichen Analysen zieht eine Reihe spezifischer Fragestellungen und Herausforderungen nach sich, z. B.:

  • Hohe Inter- bei geringer Intra-Produktvariabilität
  • Sicherstellung des plausiblen Einsatzes von Expertenwissen in Vorhersagen
  • Standardisierte Datenbereitstellung

 

Vernetzungsaktivitäten und Zielsetzungen

Die Herausforderungen und Fragestellungen werden in den weiteren Vernetzungsaktivitäten diskutiert und vertieft. Die daraus resultierenden Kernherausforderungen werden sowohl in online Treffen als auch Präsenztreffen thematisiert. Zum einem sollen dadurch Synergieeffekte stärker genutzt werden und zum anderen können aus den Vernetzungsaktivitäten unterschiedliche Ergebnisse wie Positionspapiere, Short Paper und/ oder Handlungsempfehlungen entstehen.