
- Diese Veranstaltung hat bereits stattgefunden.
Weiterbildung: Reinforcement Learning basierte Fruchtfolgeplanung
Weiterbildung: Reinforcement Learning basierte Fruchtfolgeplanung

Veranstaltungs-details
30. Mai – 17:30 – 19:00
Veranstaltungsort
Online – Zoom
Der Teilnahmelink wird per Mail ausgesandt
Kosten
Kostenlos für KMU (weniger als 250 Mitarbeiter:innen und weniger als 50 Mio. Euro Umsatz)
Anmeldefrist
Bis 22.05.
Teilnehmer:innen Anzahl
Unbegrenzt
Zielgruppe
- Softwareentwickler:innen
- Landwirt:innen
- Kleine und mittlere landwirtschaftliche Unternehmen
- Im Bereich der Landwirtschaft aktive Industriebetriebe
Referent:innen

Stefan Fenz
TU Wien

Johannes Heurix
TU Wien
Weiterbildung: Reinforcement Learning basierte Fruchtfolgeplanung
Kurzbeschreibung
Reinforcement Learning (RL) basierte Fruchtfolgeplanung bezieht sich auf die Verwendung von RL-Algorithmen, um die optimale Reihenfolge von Nutzpflanzen in einer landwirtschaftlichen Fruchtfolge zu bestimmen. Fruchtfolge bezieht sich auf die regelmäßige Rotation verschiedener Pflanzenarten auf einem Acker, um den Boden gesund zu halten, Schädlinge und Krankheiten zu reduzieren und die Ernteerträge langfristig zu maximieren.
Im RL-Ansatz zur Fruchtfolgeplanung wird ein Agent verwendet, der Entscheidungen über die Auswahl der Pflanzenarten trifft, die in einer bestimmten Saison angebaut werden sollen. Der Agent wird mit einem Belohnungssignal verstärkt, das auf den langfristigen Ernteerträgen basiert. Das Ziel besteht darin, eine Strategie zu erlernen, die maximale Erträge über mehrere Anbausaisons hinweg erzielt.
In einen zweiten Termin am 5.6.. von 16:30-17:30 Uhr können eigene Erfahrungen mit der Technologie diskutiert werden
Zielgruppe
- Softwareentwickler:innen
- Landwirt:innen
- Kleine und mittlere landwirtschaftliche Unternehmen
- Im Bereich der Landwirtschaft aktive Industriebetriebe
Ziele/Ergebnisse/Learning Outcomes
Kennenlernen digitaler Methoden zur Reinforcement learning-basierten Fruchtfolgeplanung.