Descrizione

Titolo del progetto di ricerca: Imaging iperspettrale per l'individuazione di danni fisiologici e parassitari sui frutti di melo in fase di raccolta e post-raccolta - HIPPA
Codice progetto “EFRE1044” Programma EFRE-FESR 2021-2027

CUP: I53C23001650007
Centro di costo: AG2221 EFRE 1044 HIPPA

Descrizione dell’attività da svolgere dal/la collaboratore/trice:
Sviluppo di un sistema di supporto decisionale alimentato da LLM e RAG per la classificazione delle malattie post-raccolta Il progetto richiede lo sviluppo di un sistema che sfrutti i Large Language Models (LLM) e la Retrieval-Augmented Generation (RAG) per identificare le malattie e i disturbi post-raccolta delle mele sulla base di sintomi e immagini.
Il collaboratore occasionale deve sviluppare un flusso di lavoro per l'interazione con l'utente alimentato da LLM e RAG per garantire un supporto continuo, accurato e conversazionale.
Il collaboratore occasionale deve costruire e addestrare l'applicazione con un LLM OpenSource che non richiede servizi cloud per il suo utilizzo.
Il collaboratore occasionale deve progettare ed eseguire un protocollo di valutazione dell'utente incentrato sull'usabilità dei dispositivi mobili, assicurando che il sistema raggiunga punteggi di precisione e di richiamo elevati su un determinato set di dati per i test.

Il richiedente: Prof. Zanker Markus