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Die Umgestaltung der Laborinspektionen bei Syngenta mit Vision AI

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Syngenta, ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich landwirtschaftlicher Innovationen, gestaltet die Forschung im Pflanzenschutz mithilfe von KI neu. Durch die Zusammenarbeit mit ML6 und Google Cloud revolutionieren sie die Laboruntersuchungen mit Vision-KI und machen so die Beurteilung des Pflanzengesundheitszustands schneller, einheitlicher und skalierbarer.

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Syngenta_Scientist doing research on plants By StockRocketStudio_2_envato

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Syngenta hat mit ML6 eine Vision-AI-Lösung auf Basis von Googles Vertex AI entwickelt, die die Analyse von mit Fungiziden behandelten Blättern automatisiert. Das System verdoppelt die Analysegeschwindigkeit, reduziert subjektive Bewertungen und liefert konsistente, aussagekräftige Ergebnisse für eine halbe Million Testvertiefungen pro Jahr. Das entlastet Laborexperten, die sich dadurch auf höherwertige Forschungsarbeit konzentrieren können. Zugleich beschleunigt die Lösung die Entwicklung neuer Pflanzenschutzmittel und trägt durch nachhaltigere landwirtschaftliche Ansätze zur globalen Ernährungssicherheit bei.

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Über diesen Kunden

Syngenta ist ein führendes, wissenschaftlich orientiertes Agrartechnologieunternehmen mit Fokus auf Saatgut und Pflanzenschutzmittel. Das Unternehmen treibt Innovation voran, indem es KI ins Zentrum seiner Forschungs- und Entwicklungsprogramme stellt. Ähnlich wie KI heute schon die Medikamentenforschung verändert, wo maschinelles Lernen die Suche nach neuen Wirkstoffen schneller, günstiger und effektiver macht, will Syngenta dasselbe für die Landwirtschaft erreichen. Das Ziel sind neue, wirksamere Pflanzenschutzlösungen, die die weltweite Nahrungsmittelversorgung vor Krankheiten, Unkraut und Schädlingen schützen und gleichzeitig die Ökosysteme bewahren.

Auswirkungen

Syngenta hat gemeinsam mit ML6 und Google Clouds Vertex AI eine Vision-KI für die Pflanzenschutzforschung entwickelt. Die Lösung automatisiert Laboruntersuchungen und liefert dadurch schnellere Ergebnisse. Gleichzeitig steigt die Konsistenz der Auswertungen und Experten gewinnen Zeit für wertschöpfende Aufgaben. So trägt die Lösung auch zu einer nachhaltigeren Landwirtschaft bei.

  • Schnellere Analysen in großem Maßstab

    Durch die Automatisierung der Inspektion von einer halben Million Brunnen pro Jahr konnte die Analysegeschwindigkeit verdoppelt und die Forschungszyklen verkürzt werden.

  • Konsistente und zuverlässige Bewertung

    Vision AI verringert die Subjektivität bei der manuellen Bewertung und gewährleistet so eine genaue und reproduzierbare Beurteilung von Pflanzenkrankheitssymptomen.

  • Nachhaltige Innovation vorantreiben

    Die Lösung beschleunigt die Entwicklung wirksamer und umweltfreundlicher Pflanzenschutzmittel und trägt so zur weltweiten Ernährungssicherheit bei.

  • Kapazitäten von Fachkräften freisetzen

    Routineaufgaben werden automatisiert, sodass sich die Laborexperten auf anspruchsvollere Forschungs- und Innovationsaufgaben konzentrieren können.

syngenta_Biochemiker, der mit einer Mikropipette eine grüne Flüssigkeit auf einen Jungbaum aufträgt – Von DC_Studio_2_envato

Herausforderung

Bei Syngenta führen Laborforscher manuelle Untersuchungen an Vertiefungen durch, die behandelte Blätter mit unterschiedlichen Mengen und Kombinationen von Fungiziden enthalten. Je nach Wirksamkeit des Fungizids und dem Gesundheitszustand der Pflanze vergeben sie einen Wert von 0, 20, 50, 70, 90 oder 100 %. Dieser Prozess ist jedoch subjektiv. Was ein Forscher mit 50 % bewertet, bewertet ein anderer vielleicht mit 70 %. Solche Schwankungen führen zu Inkonsistenzen bei der Beurteilung der Fungizidwirksamkeit. Zudem ist der Prozess zeitaufwendig und braucht das Fachwissen erfahrener Laborforscher, eine Ressource, die immer schwerer zu finden ist. Syngenta brauchte eine Lösung, die den Bewertungsprozess konsistenter und effizienter macht, damit sich die Laborexperten auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können.

Laborforscher prüfen manuell die Vertiefungen mit den behandelten Blättern und vergeben Wirksamkeitswerte. Dieser Prozess ist zeitaufwendig und kann subjektiv ausfallen, was zu Uneinheitlichkeiten und Ineffizienzen führt. Zudem wird es immer schwieriger, genug qualifizierte Laborforscher zu finden. Syngenta brauchte eine Lösung, die die Konsistenz verbessert, die Effizienz steigert und den Laborexperten mehr Raum für wichtigere Aufgaben gibt.

Durch die Zusammenarbeit mit ML6 und den Einsatz von Googles Vertex AI ist uns ein Durchbruch bei der Zusammenarbeit zwischen KI und Wissenschaftlern gelungen. Dank ihres effizienten Prozesses gelang es, biologisches Fachwissen in schnellen Iterationen in leistungsfähige Modelle umzusetzen, wodurch biologische Erkenntnisse schneller gewonnen und die Zukunft der wissenschaftlichen Forschung geprägt werden.
Dirk de Bruyn Ouboter, Syngenta
Dr. Dirk de Bruyn OuboterSyngenta

Lösung

Syngenta hat in Zusammenarbeit mit ML6 und Google Cloud eine Vision-AI-Lösung entwickelt, die die Blattinspektion automatisiert und Laborexperten bei der Bewertung der Wirksamkeit von Fungiziden unterstützt. Das System nutzt semantische Segmentierung und maßgeschneiderte Geschäftslogik, um zuverlässige, interpretierbare Ergebnisse in großem Maßstab zu liefern.

  • Vision-KI-Modell mit semantischer Segmentierung

    Das Modell erkennt erkrankte Bereiche auf Blättern und identifiziert verschiedene Krankheitssymptome, wodurch es eine objektive Grundlage für die Bewertung der Wirksamkeit liefert.

  • Praxisorientierte Bewertung mit Validierung durch Experten

    KI-Prognosen werden mit maßgeschneiderter Geschäftslogik kombiniert, die gemeinsam mit den Experten von Syngenta entwickelt wurde, um Wirksamkeitswerte zu ermitteln. Laborforscher validieren die Ergebnisse, gewährleisten so Genauigkeit und Interpretierbarkeit und sparen dabei erheblich Zeit.

Ergebnisse

Syngenta verarbeitet jährlich etwa eine halbe Million Bohrlöcher. Die implementierte Lösung hat die Analysegeschwindigkeit verdoppelt und sorgt gleichzeitig für eine zuverlässigere Auswertung. Die Integration von KI mit maßgeschneiderter Business-Intelligence-Logik war entscheidend für den Erfolg des Projekts. Sie liefert leicht interpretierbare Ergebnisse, die von Laborexperten überprüft werden, wodurch diese präziser sind und die Forschung effizienter durchgeführt werden kann.

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Häufig gestellte Fragen