Dein Suchergebnis zum Thema: Modell

BMEL – Praxisberichte – DynAWI – Extremwettersituationen sicher und regionsspezifisch vorhersagen

https://www.bmel.de/SharedDocs/Praxisbericht/DE/kuenstliche-intelligenz/DynAWI.html

Geodaten sind wichtig, um genau abschätzen zu können, wann und wo für die Landwirtschaft schädliche Extremwettersituationen auftreten werden. Allerdings wächst die Menge dieser Geodaten immer rasanter an. Es braucht daher effiziente „Big Data-Methoden“, um sie zum Nutzen der Landwirtschaft erschließen zu können. Diese Methodik soll im Projekt DynAWI entwickelt werden.
Die daraus resultierenden Modelle erlauben es schließlich

BMEL – Praxisberichte – resKIL – damit maschinelles Lernen in der Landwirtschaft deutlich mehr zum Einsatz kommt

https://www.bmel.de/SharedDocs/Praxisbericht/DE/kuenstliche-intelligenz/resKIL.html

Im Mittelpunkt des Projekts resKIL steht die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine. Das Projektziel: die Entwicklung von Lösungsmethoden, damit Künstliche Intelligenz (KI) gerade unter den herausfordernden Bedingungen der Landwirtschaft schneller, kostengünstiger und effizienter umgesetzt werden kann.
, über große Rechenkapazitäten zum Trainieren der Modelle

BMEL – Handel & Export – Aktuelle Verhandlungen in der WTO

https://www.bmel.de/DE/themen/internationales/aussenwirtschaftspolitik/handel-und-export/doha-entwicklungsrunde.html?nn=4092

Bereits seit 2001 wird in der WTO über eine fortschreitende Liberalisierung des Handels verhandelt. Die besonderen Bedürfnisse von Entwicklungsländern sollten dabei besonders berücksichtigt werden. Derzeit konzentrieren sich die Gespräche auf Fortschritte der in den Verhandlungen zu Agrar- und Fischereisubventionen.
Fortbestehen und die Zukunftsfähigkeit des europäischen Modells