Im Rahmen des Projekts MLXAI-Plant zur multimodalen, ressourcenschonenden und erklärbaren KI für die Pflanzengesundheitsdiagnostik und evidenzbasierte Entscheidungsunterstützung wird ein multimodales großes Sprachmodell entwickelt, das in der Lage ist, Pflanzenbilder aus Deutschland und Taiwan zu analysieren und seine Bewertungen mit wissenschaftlicher Literatur zu verknüpfen. Das System wird Pflanzenarten identifizieren, Krankheiten sowie Stressfaktoren erkennen und evidenzbasierte Empfehlungen geben, die aus begutachteten Publikationen abgeleitet werden. Eine zentrale Innovation ist die Integration erklärbarer KI-Methoden, die transparente, überprüfbare und rechtskonforme diagnostische Schlussfolgerungen liefern. Das Projekt umfasst Forschungen zu den rechtlichen Anforderungen an vertrauenswürdige KI, um die Einhaltung des EU-KI-Gesetzes, des gewerblichen Rechtsschutzes einschließlich Geschäftsgeheimnissen, der Vorschriften zur Datenverwaltung sowie der grenzüberschreitenden Datenübermittlung sicherzustellen. Darüber hinaus werden ressourcenschonende Edge-KI-Varianten für den Einsatz auf landwirtschaftlichen Robotern, geschützten Anbauplattformen und Feldsystemen entwickelt. Das Projekt stärkt die deutsch-taiwanesische Forschungszusammenarbeit und trägt zu widerstandsfähigen, nachhaltigen landwirtschaftlichen Produktionssystemen bei.
Partner
- National Chung Hsing University (NCHU)
- University of Osnabrück (UOS)
- Deutsche Saatveredelung AG (DSV)
