Die im Sensor verwendete Lösung des Teams, Aja, ist ein Framework für das Ökosystem-Management auf der Basis von Deep Technology. Durch die Nutzung des neuesten maschinellen Lernens auf der Grundlage präziser Echtzeit-Sensordaten kann Aja Waldbedrohungen nicht nur sofort erkennen, sondern auch deren Entstehung und deren Entfaltung vorhersagen.
Aja verbessert die Gesundheit, Widerstandsfähigkeit und die bioökonomische Leistung von Wäldern, indem schlanke Prozesse in einer breiten Gemeinschaft von Ökosystemverwaltern eingeführt werden. Es trägt zur Reduzierung der Treibhausgasemissionen bei, indem die hochauflösende Waldbewirtschaftung durch eine vollautomatische und kostengünstige Lösung für mehr als 30 Millionen Waldbesitzer in Europa, Russland und Nordamerika skaliert wird.
Aja baut auf eingebettetem maschinellem Lernen und biochemischer sowie Umwelt-Signalverarbeitung auf hochdimensionalen Daten auf.
Beide Gründer, Friedrich Förstner und Giovanni Carmantini, verfügen über einen akademischen Hintergrund und haben sich bereits in den letzten drei Jahren zusammengetan, um weitere Projekte voranzutreiben.
Gemeinsam mit Experten von ERGO und Munich Re möchte das Team unter anderem die Schadensprävention in ihrem Überwachungssystem diskutieren.
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