Biodiversität ist wichtig. Die Landwirtschaft hat einen grossen Einfluss darauf. Wir versuchen, diesen messbar zu machen.

Im SNF Projekt Mitwelten wurde eine IoT & ML Infrastruktur entwickelt. Designs und Code sind Open Source. Das System besteht aus Kameras, die Bilder von Pflanzen aufnehmen und einem Access Point, der Strom und Internet bereitstellt (PoE). Aktuell ist das System darauf ausgelegt, in Gärten und Parks installiert zu werden, die Auswertung der Bilder mit Machine Learning geschieht in der "Cloud".

Für die Open Farming Hackdays wollen wir die Hardware zum ersten mal "richtig ins Feld" bringen, wo keine Steckdose zur Verfügung steht. Auch die Kamera Perspektive und Art der Pflanzen/Tiere könnte sich unterscheiden. Falls möglich, soll zudem die Abhängigkeit vom Cloud Backend verringert werden, durch Edge-Computing, bzw. Machine Learning Inferenz, direkt vor Ort.

Wie Du uns helfen kannst:

• Solar Setup oder Generator für 220V, ~150 W (Material, Erfahrung mit Elektroinstallationen)
• ML Modell für "Feldflanzen/-tiere" trainieren (Data Science, Bio-/Ökologie Kenntnisse)
• Embedded ML Proof of Concept (Software Engineering, Data Science Kenntnisse)

Was wir gerne mitbringen:

• Mitwelten Kameras & Access Point (Vernetzte Kameras mit Pi 3B+, AP mit Pi 4, 500 GB SSD, [1, 2])
• Mitwelten Fotos einer Wiese (Schräge Perspektive, Magerwiese in der Reinacher Heide [3])
• Embedded ML Hardware (Coral USB Accelerator, Coral Dev Board, Mini und Micro, [4])

Ressourcen und Links:

1. http://www.tamberg.org/council/2021/LowEndHighTechForUrbanBiodiversityMonitoring.pdf
2. https://github.com/mitwelten/mitwelten-iot-hardware-poc (Kamera, AP)
3. https://data.mitwelten.org/api/v3/docs (Zugang auf Anfrage)
4. https://coral.ai/products/#prototyping-products
5. Slack #2024team05ml-kamera