Publication
SIMLEARN - Betriebliche Entscheidungsunterstützung durch ontologiegestützte Integration von Simulationsmodellen, Systemen für maschinelles Lernen und Planungsdaten
Nils Reinosch; Alexander Muenzberg; Daniel Martini; Alexander Niehus; Liv Seuring; Christian Troost; Rajiv Srivastava Kumar; Thomas Berger; Thilo Streck; Ansgar Bernardi
In: Christa Hoffmann; Anthony Stein; Arno Ruckelshausen; Henning Müller; Thilo Steckel; Helga Floto (Hrsg.). Referate der 43. GIL-Jahrestagung. Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft (GIL-2023). Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft (GIL-2023), Fokus: Resiliente Agri-Food-Systeme, February 13-14, Osnabrück, Germany, Pages 477-482, LNI, Vol. P-330, ISBN 978-3-88579-724-1, GI Gesellschaft füf Informatik, Bonn, 2023.
Abstract
Maschinelle Lernverfahren bieten gerade im Agrarbereich mit kaum kontrollierbaren, natürlichen Einflüssen und entsprechender Unsicherheit eine große Chance für betriebliche Entscheidungsunterstützung.
Im Projekt SIMLEARN werden die für einen solchen Ansatz benötigten großen Mengen an aufgearbeiteten Trainingsdaten durch in Simulationsmodellen kodifiziertes Wissen mit fortschreitenden Erkenntnissen erlernter Modelle iterativ ergänzt. Durch vorhandene Simulationsmodelle werden umfangreiche synthetische Trainingsdatensätze erzeugt und für das initiale Training eines lernenden Systems verwendet. Das so initiierte lernende System wird durch im landwirtschaftlichen Betrieb erhobene Daten erweitert und an die individuelle betriebliche Situation angepasst. Im Ergebnis soll das trainierte System verbesserte, für den konkreten Betrieb adaptierte Vorhersagen liefern, für die umfangreiche Datenintegration werden dabei Ontologien erprobt. Ontologien bieten hier große Vorteile in der Datenabfrage durch die mehrdimensionale Struktur und logische Verknüpfungen. Für eine bessere Handhabung wird die standardisierte Mappingsprache R2RML verwendet, um die großen Mengen tabellarischer Daten in Ontologien zu überführen. SIMLEARN betrachtet exemplarisch betriebliche Entscheidungen im Getreideanbau auf operativer und taktischer Ebene mit Vorhersagen zu Ertrags-, Einkommens- und Umwelteffekten. Expertenwissen in Form von Faustzahlen und Planungswerten füllt lückenhafte Daten. In dieser Arbeit wird die entwickelte Ontologie vorgestellt.