Daten aus der physischen Welt

Von Gewächshäusern bis zu Baustellen, einige der interessantesten Datenprobleme in der physischen KI zeigen sich in der realen Welt. Dort muss sich Daten in Entscheidungen und Bewegungen verwandeln. Dieses Meetup bringt Monumental, Source.ag und PyData Amsterdam für einen Abend mit lehrreichen Vorträgen von Ingenieuren zusammen, die sich täglich mit diesen Problemen befassen. Jeder Vortrag dauert etwa 30 Minuten und bietet reichlich Raum für Fragen. Zeitplan Einzelheiten Wer sollte teilnehmen? Datenwissenschaftler, Software-Ingenieure, Python-Anwender und alle, die neugierig sind, wie Daten in der physischen Welt funktionieren. Über die Referenten Josefine Quack Josefine ist eine erfahrene Forward Deployed Robotics Engineer bei Monumental, wo sie den ganzen Tag mit Robotern arbeitet und experimentiert. Infolgedessen haben diese Roboter bereits über 100 Häuser gebaut. Bitte lassen Sie keine Schokolade unbeaufsichtigt in ihrer Nähe. Sebastiaan VermeulenSebastiaan Vermeulen leitet die Ernteprognose bei Source.ag (Hintergrund in Ökonometrie/quantitativer Finanzen, 4,5 Jahre Erfahrung). Er wird erklären, warum die Vorhersage von Gewächshausernte eine schwierige ML-Herausforderung ist: spärliche, unordentliche Daten aus der realen Welt, Biologie, die pure ML falsch versteht, und die mechanistischen/ML-Hybride, die Source verwendet, um dies zu beheben. Über die Gastgeber Monumental baut autonome Roboter, die Gebäude errichten. Wir legen bereits Ziegel auf Familienhäuser, Kanalwände und Industriegebäude in den Niederlanden! Mehr über Atrium, unser Betriebssystem für softwaredefinierte Konstruktion Offene Stellen bei Monumental Source.ag entwickelt KI für Gewächshausbetriebe. Wir verwandeln die Flut von Daten, die aus modernen Gewächshäusern kommen, in klare, tägliche Entscheidungen, damit die Anbauer mehr Nahrung mit weniger Ressourcen produzieren können. Mehr über Source.ag