Hitzestress-Sensitivität: Quantifizierung der Symptome
Das System besteht aus einem umweltunabhängigen Screeningverfahren zur Detektion abiotischer Stresssymptome. Dazu hört ein Mikroskop zur automatischen Bilddatenaufnahme sowie ein KI-basiertes Auswertetool zur Klassifikation der Pixel in "lesion" und "healthy".
- Authority
- Julius Kühn-Institut, Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen
- Administrative level
- Federal
- Ministry
- Bundesministerium für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat
- Risk classification
- Minimal riskSelf-reported in the MaKI profile, not an i6eal assessment
- AI method
- Deep Learning · Machine Learning
- Application area
- Forschung · Landwirtschaft
Published, planned or open
The matrix separates published information, planned reviews, non-required information and unknown fields. It deliberately has no composite score.
Affected groups and risk measures
- Affected groups
- Mitarbeitende der Behörde/ des Ressorts
- Risk measures
- Durchführung von Untersuchungen und Ursachenanalysen
- Described harm risks
- Nicht erforderlich
Project and publication dates
These dates come from the current MaKI profile. They are not i6eal observation history.
- Project start
- First published
- Last published
Observation history
This profile has been observed since 19 Jul 2026. Source-reported project and publication dates remain separate.
No earlier complete source state is available for comparison yet. Observation for this profile begins on 19 Jul 2026.