Das Projektteam entwickelt ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierendes System zur digitalen Bild-Analyse und verbindet es mit Expertenwissen. Dazu sammelt es Fotos tausender, auf deutschen und taiwanesischen Feldern wachsender Pflanzen. Diese verknüpft es mit einer speziell zusammengestellten Datenbank mit Fachartikeln über Krankheiten und Stressfaktoren von Nutzpflanzen. Anschließend trainieren die Forschenden ein multimodales Lernmodell, Bildmerkmale mit Textinformationen zu verknüpfen. Ziel ist es, dass das Modell in Sinne einer „erklärbaren KI“ Diagnosen liefert und gleichzeitig die dazu herangezogenen Studien benennt. Die Forschenden reduzieren das Modell, damit es reibungslos in Traktoren oder Drohnen funktioniert. Sie testen die Anwendung vor Ort, prüfen die Ergebnisse mit Expertinnen und Experten und passen die Algorithmen an. Gleichzeitig prüfen sie die rechtlichen Vorgaben, dokumentieren Prozesse und erstellen Leitfäden für eine sichere Nutzung. Abschließend veröffentlichen sie ihr Ergebnis als Open Source-Tool und bieten Schulungen für potenzielle Nutzende an.