Leichte Sprache
M.Sc. Deepak Hanike Basavegowda
Abteilung: Agromechatronik
Mitarbeit in Programmbereichen
Arbeitsgebiete
Biodiversität; digitale Landwirtschaft; Computer Vision; Robotik
Projekte
- DAKIS-pro – Digital Agricultural Knowledge and Information System (DAKIS) - Digitale Wissens- und Informationsverarbeitung in der Landwirtschaft - professional Im Projekt DAKIS-pro wird ein automatisiertes Entscheidungsunterstützungssystem (EUS) entw…
- DAKIS – Agrarsysteme der Zukunft: DAKIS - Digitales Wissens- und Informationssystem für die Landwirtschaft, Teilprojekt H Die Vision, die DAKIS (Digital Agricultural Knowledge and Information System) zugrunde liegt, ist, dass räumlich sowie funktiona…
Veröffentlichungen
- Shamshiri, R.; Sturm, B.; Weltzien, C.; Fulton, J.; Khosla, R.; Schirrmann, M.; Raut, S.; Hanike Basavegowda, D.; Yamin, M.; Hameed, I. (2024): Digitalization of agriculture for sustainable crop production: a use-case review. Frontiers in Environmental Science. : p. 1-32. Online: https://doi.org/10.3389/fenvs.2024.1375193
- Hanike Basavegowda, D.; Schleip, I.; Mosebach, P.; Weltzien, C. (2024): Deep learning-based detection of indicator species for monitoring biodiversity in semi-natural grasslands. Environmental Science and Ecotechnology. (September): p. 100419. Online: https://doi.org/10.1016/j.ese.2024.100419
- Mouratiadou, I.; Lemke, N.; Chen, C.; Wartenberg, A.; Bloch, R.; Donat, M.; Gaiser, T.; Hanike Basavegowda, D.; Helming, K.; Hosseini Yekani, S.; Krull, M.; Lingemann, K.; Macpherson, J.; Melzer, M.; Nendel, C.; Piorr, A.; Shaaban, M.; Zander, P.; Weltzien, C.; Bellingrath-Kimura, S. (2023): The Digital Agricultural Knowledge and Information System (DAKIS): Employing digitalisation to encourage diversified and multifunctional agricultural systems. Environmental Science and Ecotechnology. (Ocotber): p. 100274. Online: https://doi.org/10.1016/j.ese.2023.100274
Veröffentlichungen vor ATB-Zugehörigkeit
Behravan, Ali, Roman Obermaisser, Deepak Hanike Basavegowda, and Simon Meckel. "Automatic model-based fault detection and diagnosis using diagnostic directed acyclic graph for a demand-controlled ventilation and heating system in simulink." In 2018 Annual IEEE International Systems Conference (SysCon), pp. 1-7. IEEE, 2018.
Behravan, Ali, Ahlam Mallak, Roman Obermaisser, Deepak Hanike Basavegowda, Christian Weber, and Madjid Fathi. "Fault injection framework for fault diagnosis based on machine learning in heating and demand-controlled ventilation systems." In 2017 IEEE 4th International Conference on Knowledge-Based Engineering and Innovation (KBEI), pp. 0273-0279. IEEE, 2017.
Curriculum Vitae
Meine Profession als Forscher und Ingenieur umfasst die Nutzung von Geodaten und künstlicher Intelligenz (KI) zur Entwicklung autonomer Systeme zur Überwachung und Optimierung landwirtschaftlicher Landschaften. Meine Arbeit fokussiert sich auf die Schnittmenge zwischen Technologie und Ökologie und zielt darauf ab, den Erhalt der biologischen Vielfalt und die Wiederherstellung von Ökosystemen durch innovative, datengestützte Lösungen zu fördern. Aufgrund meines interdisziplinären Hintergrunds, der die Bereiche KI, Feldrobotik, Biodiversität und digitale Landwirtschaft umfasst, ist es mein Bestreben, eine Verbindung zwischen technologischer Innovation und ökologischer Nachhaltigkeit zu etablieren. Ziel ist es, eine digital unterstützte, nachhaltige Landwirtschaft zu fördern.