Syntetisk digital tvilling för ett bildseende precisionsskogsbruk

Viktiga resultat som projektet gav

Projektet har i stort levererat de planerade resultaten och de uppsatta målen har uppnåtts. En iterativ arbetsprocess i nära dialog med behovsägare gjorde det möjligt att justera insatserna under resans gång. Till exempel valde vi bort en planerad ädellövsanalys och fokuserade istället på träd med stort biologiskt värde. Vi avstod också från att träna en GAN-modell då den inte bedömdes ge tillräcklig nytta för projektet. Arbetet stärkte vår AI-kompetens och lett till effektiva träningsprocesser.

Långsiktiga effekter som förväntas

Resultaten kan på sikt stödja svensk skogsindustri i att snabbare utveckla modeller för analys av ekologiska störningar, vilket ökar beredskapen inför klimatutmaningar. Projektet stärker också Sveriges konkurrenskraft inom AI-baserad trädanalys, med potential att exportera denna expertis till skogsregioner i norra barrskogsbältet. Projektet har även fördjupat våra nätverk och etablerat nya samarbeten. En framgångsfaktor var den nära dialogen med intressenter, som gav projektet rätt fokus.

Upplägg och genomförande

Projektet följde en iterativ arbetsprocess som gav utrymme för både forskning och utveckling. Tack vare detta arbetssätt kunde vi vara nyfikna, testa olika metoder och justera inriktningen när nya insikter uppstod. Projektet genomfördes enligt tidsplan, utan större avvikelser, och samarbetet mellan deltagande parter fungerade väl. Det iterativa upplägget bidrog till att rätt aktiviteter kunde genomföras och möjliggjorde ett effektivt utforskande av projektets målområde.

Externa länkar

En syntetisk digital tvilling för ett bildseende precisionsskogsbruk