Schrijf je in voor onze dagelijkse nieuwsbrief om al het laatste nieuws direct per e-mail te ontvangen!

Inschrijven Ik ben al ingeschreven

U maakt gebruik van software die onze advertenties blokkeert (adblocker).

Omdat wij het nieuws gratis aanbieden zijn wij afhankelijk van banner-inkomsten. Schakel dus uw adblocker uit en herlaad de pagina om deze site te blijven gebruiken.
Bedankt!

Klik hier voor een uitleg over het uitzetten van uw adblocker.

Meld je nu aan voor onze dagelijkse nieuwsbrief en blijf up-to-date met al het laatste nieuws!

Abonneren Ik ben al ingeschreven

Inschrijving 3e Autonomous Greenhouse Challenge open

De inschrijving voor de 3e editie van de International Autonomous Greenhouse Challenge is geopend.

Potentiele deelnemers kunnen zich vanaf heden inschrijven voor de eerste fase van deze wedstrijd, waarin met behulp van kunstmatige intelligentie op afstand sla wordt geteeld.

De eerste fase bestaat uit een online challenge waarin AI-experts van bedrijven en start-ups, studenten en onderzoekers van universiteiten en onderzoeksinstituten uitgedaagd worden om virtueel sla te kweken en beelden van sla in verschillende groeistadia te beoordelen.

Aanmelden voor de Online Challenge is mogelijk via de website www.autonomousgreenhouses.com. Overigens is deelname aan de eerste fase geen verplichting. Ook zonder deelname is het mogelijk later alsnog in latere fases van de teeltwedstrijd mee te doen. Wél maken deelnemers aan fase 1 kans op een wildcard voor deelname aan latere fases én kunnen zij zich bij de organisatie in de kijker spelen.

Wageningen University & Research organiseert de teeltwedstrijd samen met technologiebedrijf Tencent. Beide partijen willen de wereld van kunstmatige intelligentie (AI) en voedselproductie met elkaar verbinden, meer kennis creëren, deze kennis openbaar toegankelijk maken en zo bijdragen aan de wereldwijde inspanningen om onze voedselsystemen duurzamer te maken. 

Online uitdaging voor AI-experts
Het eerste deel van de 3e editie van de Autonomous Greenhouse Challenge vindt plaats van 1 juni tot 14 juli als een open Online Challenge, gericht op het testen van machine learning en computer vision vaardigheden van deelnemers uit de AI-gemeenschap. 

In deel A - de computer vision uitdaging - moeten teams computer vision algoritmen ontwikkelen op basis van trainingsbeelden van slaplanten. Daarna moeten ze – zonder terug te kunnen vallen op eigen visuele inspectie - het algoritme gebruiken om plantkenmerken te beoordelen, bijvoorbeeld de plantdiameter, hoogte, gewicht en bladoppervlakte.

In deel B - de machine learning challenge - moeten teams machine learning algoritmen ontwikkelen om de ventilatie, verwarming, verlichting etc. in een virtuele kas autonoom te regelen om de groei van een virtueel slagewas te stimuleren en de nettowinst te maximaliseren.

Wie kan meedoen?
De online uitdaging is gericht op AI-experts met vaardigheden op het gebied van machine learning en computer vision. Teams bestaan uit minimaal 2 leden. Het maximum aantal toegelaten teams is 200. Een deelnemer kan slechts deel uitmaken van één team en zich slechts één maal inschrijven.

WUR en Tencent hopen op deelname van teams uit verschillende landen en continenten en moedigen samenwerking aan tussen experts van start-ups/bedrijven met studenten en onderzoekers van universiteiten/onderzoekscentra. Het betrekken van experts op het gebied van tuinbouw wordt warm aanbevolen, maar geldt niet als een verplichting.

Deelname aan de Online Challenge is geen verplichting om in aanmerking te komen voor de andere fases van de 3e Autonomous Greenhouse Challenge die later dit jaar volgen.

Wie deelneemt aan de Online Challenge maakt echter wel kans op een wild card voor de andere fases van de wedstrijd en krijgt de kans zich in de kijker te spelen bij Tencent en WUR.

Hoe inschrijven?
Registratie voor de Online Challenge is open van 15 april 2021 tot 20 mei 0:00 GMT.

Potentiële deelnemers kunnen meer informatie vinden over de regels, toelatingseisen en registratie op www.autonomousgreenhouses.com.

Publicatiedatum: