Beschreibung

Titel des Forschungsprojektes: Hyperspektrale Bildgebung zur Erkennung von physiologisch und parasitär bedingten Schadbildern an Apfelfrüchten bei der Ernte und in der Nachernte - HIPPA
Projektcode "EFRE1044" EFRE- FESR- Programm 2021-2027

CUP: I53C23001650007
Kostenstelle: AG2221 EFRE 1044 HIPPA

Tätigkeitsbeschreibung des/der gelegentlichen Mitarbeit/s/in:
Entwicklung eines LLM- und RAG-gestützten Entscheidungshilfesystems für die Klassifizierung von Nacherntekrankheiten Das Projekt erfordert die Entwicklung eines Systems, das Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) einsetzt, um Krankheiten und Störungen bei Äpfeln nach der Ernte anhand von Symptomen und Bildern zu erkennen.
Der gelegentliche Mitarbeiter muss einen Arbeitsablauf für die Benutzerinteraktion entwickeln, der auf LLM und RAG basiert, um eine nahtlose, genaue und dialogorientierte Unterstützung zu gewährleisten.
Der gelegentliche Mitarbeiter muss die Anwendung mit einem OpenSource LLM erstellen und trainieren, das keine Cloud-Dienste zur Nutzung benötigt.
Der gelegentliche Mitarbeiter muss ein Protokoll zur Benutzerevaluierung entwerfen und ausführen, das sich auf die Benutzerfreundlichkeit von Mobilgeräten konzentriert und sicherstellt, dass das System hohe Genauigkeits- und Wiedererkennungswerte auf einem gegebenen Datensatz für Tests erreicht.


Der Antragsteller: Prof. Zanker Markus