Masterarbeit: Automatisierte Waldüberwachung mit Artificial Intelligence
Kapsch GroupAustria6 days ago
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Kapsch is one of Austria's most successful global technology companies. With its comprehensive ITS (Intelligent Transportation Systems) portfolio, Kapsch is actively addressing the challenges of the present and the future with intelligent mobility solutions in a wide range of application areas. As a family-owned company founded in 1892 and headquartered in Vienna, Kapsch can look back on 130 years of experience with the future.
Die entscheidenden technischen Fortschritte in den Bereichen Artificial Intelligence sowie der Datenverarbeitung der letzten Jahre bieten beträchtliche Chancen für die Forstwirtschaft. Zunehmende Automatisierung und Überwachung könnten die Effizienz signifikant erhöhen und die durch den Klimawandel geförderten Risiken erheblich reduzieren. Der Einsatz von video-, audio- sowie satelliten-basierter Sensorik können im Zusammenspiel mit AI Algorithmen diverse Use Cases unterstützen wie z.B. Waldbrandgefahrenmeldungen, Waldgesundheitsanalysen, Nachweis illegaler Abholzung, etc.
Um das Potenzial dieser Lösungen besser zu verstehen, sowie die Umsetzbarkeit der Use Cases zu beurteilen, soll eine umfassende Machbarkeitsstudie hinsichtlich der wissenschaftlichen Grundlagen sowie der Marktakzeptanz erstellt werden.
Hauptaufgaben
Das Ziel ist die Ausarbeitung einer wissenschaftlichen Arbeit zu fünf Use Cases im Bereich automatisierte Waldüberwachung. Die Bewertung der Use Cases in Bezug auf deren Marktpotenzial sowie deren Umsetzbarkeit soll dabei im Vordergrund stehen.
Dein Profil
Juliane Höbarth
E-Mail: [email protected]
Die entscheidenden technischen Fortschritte in den Bereichen Artificial Intelligence sowie der Datenverarbeitung der letzten Jahre bieten beträchtliche Chancen für die Forstwirtschaft. Zunehmende Automatisierung und Überwachung könnten die Effizienz signifikant erhöhen und die durch den Klimawandel geförderten Risiken erheblich reduzieren. Der Einsatz von video-, audio- sowie satelliten-basierter Sensorik können im Zusammenspiel mit AI Algorithmen diverse Use Cases unterstützen wie z.B. Waldbrandgefahrenmeldungen, Waldgesundheitsanalysen, Nachweis illegaler Abholzung, etc.
Um das Potenzial dieser Lösungen besser zu verstehen, sowie die Umsetzbarkeit der Use Cases zu beurteilen, soll eine umfassende Machbarkeitsstudie hinsichtlich der wissenschaftlichen Grundlagen sowie der Marktakzeptanz erstellt werden.
Hauptaufgaben
- Durchführung von Internet- und Literaturrecherchen zur Erfassung und Dokumentation der aktuellen Pain Points in der Forstwirtschaft sowie der existierenden Lösungen zu deren Abhilfe (Erhebung des State of the Art).
- Durchführung von Interviews mit forstwirtschaftlichen Vertretern zur weiteren Potentialanalyse
- Analyse des Zusammenhangs mit neuen gesetzlichen Verpflichtungen in der Forstwirtschaft wie z.B. in Bezug auf das Renaturierungsgesetz
- Analyse und Dokumentation der Use Cases mit der höchsten Relevanz im Markt
- Wissenschaftliche Erarbeitung der für die Use Cases relevanten Erkennungsmarker
- Abstimmung mit der technischen Abteilung von Kapsch zur Umsetzbarkeit der Erkennungsmarker in der technischen Lösung
Das Ziel ist die Ausarbeitung einer wissenschaftlichen Arbeit zu fünf Use Cases im Bereich automatisierte Waldüberwachung. Die Bewertung der Use Cases in Bezug auf deren Marktpotenzial sowie deren Umsetzbarkeit soll dabei im Vordergrund stehen.
Dein Profil
- Masterstudent:in in den Bereichen Forstwissenschaft, Agrarmanagement oder Phytomedizin/Botanik
- Fließende Englischkenntnisse
- Überdurchschnittliches Interesse an Technologie
- Bereitschaft und Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten
- Hervorragende Kommunikations- und Teamfähigkeit
- Gewissenhaftigkeit und Zuverlässigkeit
- Präzise und strukturierte Analysefähigkeit
- Beginn: ab sofort Dauer: 3 – 6 Monate
- Der erfolgreiche Abschluss der Masterarbeit wird mit € 3.000,- honoriert.
Juliane Höbarth
E-Mail: [email protected]
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