Bei der „AI4EO Hyperview“-Challenge erreichte das Team „EagleEyes“ mit Frauke Albrecht, Caroline Arnold (DKRZ), Ridvan Salih Kuzu, Kai Konen (DLR) und Roshni Kamath (FZJ) den ersten Platz. In dem Wettbewerb sollten mithilfe von Algorithmen des Maschinellen Lernens (ML) für die Landwirtschaft wichtige Bodenparameter wie Kalium-Gehalt oder der pH-Wert direkt aus Satellitenbildern ermittelt werden, um aufwändige Laborproben zu ersparen. Das Team „EagleEyes“ verwendete dafür einen sogenannten Random-Forest-Algorithmus und setzte sich damit gegen die anderen 47 Teams durch. Der Wettbewerb lief vom 9. Februar bis zum 31. Juli. Die Gewinner:innen wurden am 17. Oktober auf der IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) in Bordeaux bekannt gegeben. Als Anerkennung dieser Leistung soll der Algorithmus des Teams nun für die Analyse von Bilddaten direkt auf dem Satelliten Intuition-1 verwendet werden, was einem Gegenwert von etwa 50.000 Euro entspricht. In Zusammenarbeit mit den Entwickler:innen des Satelliten der Firma KP Labs wird der ML-Algorithmus jetzt fit gemacht für den für 2023 geplanten Start ins All. Weitere Informationen: dkrz.de/de/1st_ml-challenge