VitiProtect: KI-basiertes Prognosemodell

Das Schadpotenzial von Falschem Mehltau ist sehr gross. Der Befall ist jedoch regional unterschiedlich. Klimaveränderungen mit immer stärkeren Wechseln und Extremen, die sich auf das Mikroklima und den Lebenszyklus von Schadorganismen auswirken, spielen dabei eine wichtige Rolle. Inzwischen ändern sich die Bedingungen immer schneller, weshalb ein regelmässiges Update durch die Wissenschaft eine grosse Herausforderung darstellt. Eine zuverlässige Prognose ist deshalb anspruchsvoll. Bei der Behandlung kommen Pflanzenschutzmittel (PSM) zum Einsatz, die immer weniger Akzeptanz in der Bevölkerung finden. Diese grundlegenden Gedanken führten zum Aufbau des Projekts VitiProtect. Um den richtigen Zeitpunkt für eine Behandlung auf dem Betrieb zu planen, muss sich ein Prognosemodell auf lokale Klimadaten abstützen können. Basierend auf KI entwickelt VitiProtect ein sogenanntes «lernendes» Prognosemodell. Im Modell sind lokale Wetterdaten, Befallsereignisse und weitere Informationen wie zum Beispiel die Rebsorte und Hangneigung von unbehandelten Flächen in Echtzeit integriert. In einem solchen Datensatz suchen verschiedene Algorithmen nach den Regeln und erstellen eine betriebsspeziefische Prognose ...