Scriptiebank is een vrij toegankelijke online databank. Deze bevat alle artikels en full text scripties van deelnemende bachelors en masters aan de Vlaamse Scriptieprijs.

Optibi - Optimizing Pollination

Sander Van Goethem
Optibi is het afstudeerproject van Sander Van Goethem gerealiseerd in het academiejaar 2017-2018, onder begeleiding van Frank Goethijn (Productontwikkeling UA) en Jan Steckel (Elektronica-ICT UA). In dit project werd er gezocht naar een manier om fruittelers meer controle te geven over de bestuiving op hun veld. Het resultaat is een product-dienstcombinatie die telers in staat stelt om hun bestuivingsproces te kwantificeren, in kaart te brengen en te optimaliseren. Optibi bestaat uit een sensor, die het geluid van insecten opvangt en identificeert aan de hand van een machine learning algoritme, een robuuste batterijmodule, die de langdurige autonomie van de sensor voorziet, en een app, die de gegenereerde data interpreteerbaar maakt voor de fruittelers. Optibi brengt Internet of Things naar de fruitteelt.

MACHINE LEARNING AND POLLINATION NETWORKS: THE RIGHT FLOWER FOR EVERY BEE

Sarah Vanbesien Michiel Stock Niels Piot
Het combineren van nieuwe machine learning technieken met grote ecologische datasets, om zo predictiemodellen op te stellen. Deze kunnen zowel gebruikt worden om voorspellingen te maken voor nieuwe soorten, maar worden hier vooral toegepast om missing values te detecteren in bestaande datasets. De ecologische datasets zijn allemaal pollinatie/bestuivingsnetwerken.