Willkommen beim KI Fachgebiet am Institut für Agrartechnik

Wir erforschen intelligente Systeme für die digitalisierte Agrartechnik. Moderne Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) bilden hierfür unser methodisches Fundament. Ziel ist es, einen informationstechnologie-basierten Beitrag zur Begegnung der drängenden Herausforderungen der heutigen und einer zukunftsfähigen digitalen Landwirtschaft, wie z.B. die hohen Anforderungen an Ressourceneffizienz, eine nachhaltige Produktion sowie systemische Resilienz, zu leisten. Profil des Fachgebiets

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Jun.-Prof. Dr. Anthony Stein
Fachgebietsleiter

Garbenstr. 9
70599 Stuttgart

0711 459 22529
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Aktuelle Themen

Veröffentlichung von "Detection of Rumex spp. in Grassland using Multispectral Images and Deep Learning" / Publication of "Detection of Rumex spp. in Grassland using Multispectral Images and Deep Learning" [07.11.2024]

Paper auf der 81. Internationalen Tagung LAND.TECHNIK AgEng 2024 unter der Beteiligung von Jonathan Heil und Fachgebietsleiter JProf. Anthony Stein erschienen. - Paper published at 81st International Conference LAND.TECHNIK AgEng 2024 with the participation of Jonathan Heil and our head of department JProf. Anthony Stein.mehr


Veröffentlichung von "Establishing resilient AI applications in agriculture by redundancy and graceful degradation: Two use cases" / Publication of "Establishing resilient AI applications in agriculture by redundancy and graceful degradation: Two use cases" [30.10.2024]

Paper auf der AgEng 2024 Conference unter der Beteiligung von Sebastian Bökle und Fachgebietsleiter JProf. Anthony Stein erschienen. - Paper published at AgEng 2024 Conference with the participation of Sebastian Bökle and our head of department JProf. Anthony Stein.mehr


Veröffentlichung von "Comparison of robot concepts for new sustainable crop production systems" / Publication of "Comparison of robot concepts for new sustainable crop production systems" [28.10.2024]

Paper in Smart Agricultural Technology unter der Beteiligung von Fachgebietsleiter JProf. Anthony Stein erschienen. - Paper published in Smart Agricultural Technology with the participation of our head of department JProf. Anthony Stein.mehr


Veröffentlichung von "Comparative Analysis of YOLOv9, YOLOv10, and RT-DETR for Real-Time Weed Detection" / Publication of "Comparative Analysis of YOLOv9, YOLOv10, and RT-DETR for Real-Time Weed Detection" [28.10.2024]

Paper auf dem 9. Computer Vision in Plant Phenotyping and Agriculture (CVPPA) Workshop at European Conference on Computer Vision (ECCV) 2024 unter der Beteiligung von Ahmet Saltik und Fachgebietsleiter JProf. Anthony Stein erschienen. - Paper published at the 9th Computer Vision in Plant Phenotyping and Agriculture (CVPPA) Workshop at European Conference on Computer Vision...mehr


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