Maria-Theresa Licka, seit 2017 Mentee im deutschlandweit gr??ten Online-Mentoring-Programm CyberMentor mit Sitz an der Universit?t Regensburg, hat den Jury-Preis im Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz 2020 (BW.KI) gewonnen. Bereits zu Beginn ihrer Teilnahme an CyberMentor interessierte sich die Preistr?gerin für Informatik, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften. Durch CyberMentor lernte sie ihre langj?hrige Mentorin kennen, die Kognitions- und Neurowissenschaften studierte und als wissenschaftliche Mitarbeiterin und Data Scientist arbeitet. Mit der Hilfe ihrer Mentorin erlernte Maria-Theresa als 15-j?hrige die Grundlagen der Programmierung in Python und hat ihr Interesse für Künstliche Intelligenz und Anwendungsentwicklung weiterverfolgt. In der Onlineveranstaltung zum Finale des Wettbewerbs wurde ihr Team INFOrmAtIc Teens mit dem Sonderpreis der Jury ausgezeichnet. Das Team habe bei ihrer Entwicklung durch ein ?besonders relevantes Thema“ überzeugt und k?nne damit durch die Verminderung von eingesetzten Pestiziden im Weinbau einen Beitrag zum Artenerhalt und Umweltschutz leisten.
Als Wettbewerbsbeitrag zum BW.KI entwickelte Maria-Theresa Licka gemeinsam mit ihrem Team eine Smartphone-App, mit der verschiedene Krankheiten an Rebst?cken durch Auswertung von Bildmaterial entdeckt werden k?nnen. Durch die Verarbeitung der erfassten Daten in einem angebundenen Server lassen sich lokale Ausbreitungen von Sch?dlingsbefall frühzeitig erkennen. So k?nnen zügig Schutzma?nahmen ergriffen werden, um gro?fl?chige Ausbreitungen zu verhindern und den Einsatz von Pestiziden zu minimieren. Ziel des Teams INFOrmAtIc Teens ist ?ein gro?fl?chiger Einsatz der App durch Winzer:innen, denn je mehr Daten die App regional sammeln kann, desto genauer und frühzeitiger wird das Erkennungssystem“, sagt die Preistr?gerin. ?Im Internet fanden wir nur zu kleine bzw. nicht passende Datens?tze für das Training einer Künstlichen Intelligenz zur Umsetzung des Projektes. Deshalb haben wir nach Kontaktaufnahme mit Weinforschungsinstituten im Frühjahr damit begonnen, eigene Bilder von erkrankten und gesunden Weinbl?ttern auf unseren Smartphones aufzunehmen und die Blattkrankheiten mit Hilfe der Expertise des Dienstleistungszentrums l?ndlicher Raum zu klassifizieren. Insgesamt haben wir inzwischen mehr als 5000 Bilder aufgenommen. Sie zeigen Blattkrankheiten wie Mehltau, Esca oder Schwarzholzkrankheit. In jeder Klasse haben wir mindesten 600 Bilder und zahlreiche Videoaufnahmen. Da wir eine App nutzen, war uns ein effizienter Aufbau unserer KI wichtig.“ Programmiert wurde in Python mit TensorFlow und Keras.
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Foto ? CyberMentor/privat