Applying machine learning models to real world agricultural applications
In dieser Folge gibt uns Prof. Dr. Dominik Grimm vom TUM Campus Straubing und der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf Einblicke in das vom BMBF geförderte Projekt CropML. Das Projekt evaluiert neue maschinelle Lerntechniken für eine genauere Pflanzenzüchtung durch die Integration heterogener externer Faktoren. Verschiedene Modelle zur Vorhersage von Phänotypen, einschließlich grundlegender genomischer Selektionsmethoden bis hin zu fortgeschrittenen, auf Deep Learning basierenden Techniken, wurden verglichen. Erfahren Sie, warum fortschrittliche Modelle die Zukunft sind und wo die Herausforderungen liegen.
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