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Projektdauer: 01.01.2022 - 31.12.2024

Reinforcement Learning for Automated Flowsheet Synthesis of Steady-State Processes

Die Fließbildsynthese ist ein zentraler Schritt im konzeptionellen Entwurf chemischer Verfahren und naturgemäß ein kreativer Prozess, der schwer zu formalisieren ist. Gängige Methoden der computergestützten Fließbildsynthese sind jedoch meist formalisierte Algorithmen, die wissensbasierte Regeln für die Erstellung von Planungsalternativen sowie mathematische Optimierung für die Auswahl von Alternativen (oft aus Superstrukturen) verwenden.Das Ziel dieses Forschungsprojekts ist die Nutzung mode...
Projektleitung HSWT: Prof. Dr. Dominik Grimm

Machine Learning Reinforcement Learning Verfahrenstechnik Weitere Forschungsfelder


Projektdauer: 01.10.2021 - 30.09.2024

Neue Maschinelle Lernverfahren zur akkurateren Pflanzenzüchtung durch Integration heterogener externer Faktoren

Derzeit steht die Agrarindustrie unter großem Druck, schnell neue Pflanzensorten für das sich ändernde Klima zu entwickeln und weniger Ressourcen zu verbrauchen. Ziel ist es, die Erträge zu steigern und nachhaltiger zu werden. Um die Züchtungsprogramme zu beschleunigen, setzen Pflanzenzüchter genomische Selektionsmethoden ein, um den erwarteten Wert eines Merkmals, z. B. des Ertrags, aus den genetischen Profilen der Pflanzen vorherzusagen, bevor die Pflanzen auf dem Feld getestet werden.Die A...
Teilprojektleitung HSWT: Prof. Dr. Dominik Grimm

Genomic Prediction Genomweite Assoziationsstudien Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen Weitere Forschungsfelder


Projektdauer: 01.01.2021 - 31.12.2023

Entwicklung einer neuartigen biologischen Toolbox zur Synthese von Glykosiden, Oligo- und Polysacchariden aus Glukose und/oder Succrose - ein Fokus liegt auf der Synthese von HMOs (Glycosid Produktion)

Saccharide und Glykoside sind eine vielfältige Gruppe von natürlich vorkommenden Substanzen mit einem breiten Anwendungsfeld und einem Multimilliarden-€-Markt. Für einige spezifische Oligosaccharide konnten gesundheitsfördernde Funktionen identifiziert werden. Zum Beispiel enthält humane Muttermilch Oligosaccharide (Humane Milch-Oligosaccharide, HMO), die das Immunsystem und die Gehirnentwicklung des Kindes unterstützen und daher vorteilhafterweise in Babynahrung eingesetzt werden. Durch ihre...
Teilprojektleitung HSWT: Prof. Dr. Dominik Grimm

Artifical Intelligence Bioeconomy Bioökonomie Biotechnologie Biotechnology Gesundheit Machine Learning


Projektdauer: 01.05.2020 - 30.04.2023

Evaluierung und Weiterentwicklung moderner Verfahren der künstlichen Intelligenz zur automatischen Erkennung von Unkraut in Sorghum mit Hilfe von Drohnen (EWIS)

Neuartige Technologien, verknüpft mit intelligenter Software, eröffnen große Potentiale im Bereich der Effizienzsteigerung in der Landwirtschaft. Durch den integrierten Pflanzenschutz, der aus biologischer Bekämpfung, Wirtspflanzenresistenz und angepassten Anbaupraktiken besteht, wird der Einsatz von Pflanzenschutzmitteln auf ein Minimum reduziert. Dies kann eine optimale Lösung für die Zukunft der Landwirtschaft darstellen, da es Erträge sichert, Kosten senkt, umweltfreundlich und nachhaltig...
Teilprojektleitung HSWT: Prof. Dr. Dominik Grimm

Digitalisierung Drohne Künstliche Intelligenz Nachwachsende Rohstoffe Neuronale Netze Sorghum Unkrautbekämpfung


Projektdauer: 07.02.2020 - 31.03.2023

Digitale Management-Unterstützungssysteme für kleine und mittelständische Unternehmen in Wertschöpfungsketten von Zierpflanzen, Stauden und Schnittblumen (PlantGrid)

Für viele Wertschöpfungsketten im Gartenbau besteht das Problem, dass die Nachfrage der Konsumenten nach gärtnerischen Produkten (insbesondere Zierpflanzen, Stauden und Schnittblumen) und der Absatz von Handelsunternehmen oder direkt absetzenden Betrieben stark von externen Faktoren wie Witterung, Feiertagen, Ferien, regionalen Veranstaltungen oder anderen – oftmals noch unbekannten - Einflussfaktoren abhängig ist. Da die Wirkung dieser Faktoren für die Unternehmen sehr schwer einschätzbar is...

Big Data Digitalisierung Gartenbau Landnutzung Wertschöpfungsketten


Prof. Dr. Dominik Grimm


Hochschule Weihenstephan-Triesdorf

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