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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

Genomweite Assoziationsstudien Genomic Prediction Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen Weitere Forschungsfelder


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Hochschule Weihenstephan-Triesdorf

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