Ansatz

Einen Arbeitsgang abschließen. Aus jedem Einsatz lernen.

GroundMind versucht nicht, einen ganzen Betrieb auf einmal zu automatisieren. Wir wählen einen wiederkehrenden Arbeitsablauf, führen ihn innerhalb klarer Einsatzgrenzen aus, übergeben unsichere Fälle an Menschen, verifizieren das Ergebnis und nutzen diese Evidenz, um den nächsten Einsatz zu verbessern.

Wie es funktioniert

  1. 01Beobachten

    Ziel und lokalen Kontext verstehen.

  2. 02Handeln

    Begrenzte Arbeit innerhalb getesteter Grenzen ausführen.

  3. 03Verifizieren

    Erledigte, übersprungene und übergebene Fälle festhalten.

  4. 04Verbessern

    Verifizierte Ergebnisse in bessere Fähigkeiten überführen.

Bei UnsicherheitAnhalten · überspringen · Menschen hinzuziehen

Ein geplanter Sicherheitszweig – und ein gelabeltes Lernsignal.

Lerninfrastruktur

Von Teleoperation zu getesteten Aufgabenstrategien.

Wir entwickeln diesen Lernkreislauf für landwirtschaftliche Arbeit.

  1. 01

    Teleoperation erfassen

    Demonstrationen, Eingriffe und Ergebnisse aufzeichnen.

  2. 02

    Daten kuratieren

    Episoden prüfen, annotieren und Trainings- und Evaluierungsdaten trennen.

  3. 03

    Modell trainieren

    Aus kuratierten Beispielen eine Aufgabenstrategie trainieren.

  4. 04

    Aufgabe evaluieren

    Arbeitsqualität, Pflanzensicherheit und menschlichen Zeitaufwand prüfen.

Evaluierung zeigt Datenlücken → gezielte neue Demonstrationen und Eingriffe.

JetztDen ersten Arbeitsablauf durch Felderkundung auswählen.
Als NächstesZuverlässigkeit, nützliche Teilautonomie und netto eingesparte Arbeitszeit validieren.
SpäterMit belastbarer Evidenz auf weitere Arbeitsabläufe und aufgabenspezifische Roboter erweitern.
Feldnotizen lesen