상추의 생육 환경 생성 AI 경진대회

알고리즘 | 정형 | 생육 | 회귀 | 생성형 AI | 생성 | RMSE | 정성평가

  • moneyIcon Prize : 300만 원
  • 884명 마감

[배경] 

4차 산업혁명 시대를 맞아 농업 분야에서도 인공지능(AI) 기술이 널리 사용되어 IT 기술을 동원한 스마트팜 등 보다 효율적인 작물 재배가 가능해지고 있습니다.

KIST 강릉 분원은 인공지능을 활용하여 국내에서 생장하는 식물 자원 중 유용한 소재를 탐색하고, 그 효능과 활용법에 대해 연구하고 있습니다.

이번 경진대회를 통해 작물의 수확량을 최고로 끌어올릴 수 있는 시간대별 최적 환경을 알아낼 수 있다면, 식물 재배와 관련한 제반 산업에 큰 도움이 될 것입니다.


[주제]

생육 환경 생성 AI 모델 결과를 바탕으로 상추의 일별 최대 잎 중량을 도출할 수 있는 최적의 생육 환경 조성


[설명]

이번 경진대회에서는 예측 모델과 생성 모델 2가지 모두 개발해야 합니다.

  1. 상추의 일별 잎중량을 예측하는 AI 예측 모델 개발 (정량평가)
  2. 1번의 예측 모델을 활용하여 생육 환경 생성 AI 모델 개발 (정성평가)
  • 생성 AI 모델 결과로부터 상추의 일별 최대 잎 중량을 도출할 수 있는 최적의 생육 환경 조성 및 제안 (최종 결과물)


[주최 / 주관]

  • 주최: KIST 강릉분원
  • 주관: 데이콘


[참가 자격]

  • 일반인, 학생 등 누구나


Main Event Schedule

  1. 11.14

    Start Date

  2. 12.14

    Team Merger Deadline

  3. 12.14

    Close

[배경] 

4차 산업혁명 시대를 맞아 농업 분야에서도 인공지능(AI) 기술이 널리 사용되어 IT 기술을 동원한 스마트팜 등 보다 효율적인 작물 재배가 가능해지고 있습니다.

KIST 강릉 분원은 인공지능을 활용하여 국내에서 생장하는 식물 자원 중 유용한 소재를 탐색하고, 그 효능과 활용법에 대해 연구하고 있습니다.

이번 경진대회를 통해 작물의 수확량을 최고로 끌어올릴 수 있는 시간대별 최적 환경을 알아낼 수 있다면, 식물 재배와 관련한 제반 산업에 큰 도움이 될 것입니다.


[주제]

생육 환경 생성 AI 모델 결과를 바탕으로 상추의 일별 최대 잎 중량을 도출할 수 있는 최적의 생육 환경 조성


[설명]

이번 경진대회에서는 예측 모델과 생성 모델 2가지 모두 개발해야 합니다.

  1. 상추의 일별 잎중량을 예측하는 AI 예측 모델 개발 (정량평가)
  2. 1번의 예측 모델을 활용하여 생육 환경 생성 AI 모델 개발 (정성평가)
  • 생성 AI 모델 결과로부터 상추의 일별 최대 잎 중량을 도출할 수 있는 최적의 생육 환경 조성 및 제안 (최종 결과물)


[주최 / 주관]

  • 주최: KIST 강릉분원
  • 주관: 데이콘


[참가 자격]

  • 일반인, 학생 등 누구나


Main Event Schedule

  1. 11.14

    Start Date
  2. 12.14

    Team Merger Deadline
  3. 12.14

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