WoodQAI: spotkanie projektowe i warsztaty w Hegener-Hachmann

W projekcie badawczym WoodQAI bada się, jak metody oparte na AI mogą wspierać klasyfikację jakości drewna okrągłego na podstawie cyfrowych danych obrazowych. Pod koniec kwietnia 2026 uczestnicy projektu spotkali się u partnera stowarzyszonego Hegener-Hachmann w regionie Sauerland – z wyraźnym odniesieniem do praktyki.

Ocena jakości drewna wspierana przez AI w kontekście praktycznym

Ocena jakości drewna to kluczowy etap w leśnym łańcuchu wartości. Zwłaszcza w przypadku stosów drewna pojawia się pytanie, jak można rejestrować istotne cechy jakościowe w sposób niezawodny, zrozumiały i możliwie najbliższy praktyce.

Na spotkaniu statusowym oprócz partnerów projektu RIF, Forstify i SNAP obecni byli także instytucja finansująca Projektträger Jülich (PtJ) oraz partner stowarzyszony Hegener-Hachmann. W centrum uwagi znalazły się dotychczasowe prace i wyniki – od rejestracji odpowiednich danych obrazowych, przez wyprowadzenie istotnych cech drewna i rozpoznawanie cech oparte na AI, aż po techniczną realizację na mobilnych urządzeniach końcowych.

Wiedza praktyczna z tartaku

Szczególną wartością dodaną było zwiedzanie tartaku. Na miejscu uczestnicy mogli prześledzić przebieg przyjęcia drewna, sortowania i dalszego przetwarzania oraz pogłębić wymagania z perspektywy praktyki. Stało się przy tym jasne, jak wymagająca może być rzetelna ocena jakości drewna okrągłego – i jaki potencjał oferują narzędzia cyfrowe dla bardziej obiektywnej i wydajnej oceny.

Uczestnicy projektu ocenili spotkanie statusowe i wymianę fachową jako bardzo udane. Dla kolejnych faz projektu udało się zdobyć ważne impulsy, aby dalej rozwijać ocenę jakości drewna wspieraną przez AI w kierunku zastosowania bliskiego praktyce.