Eintauchen in die Welt der KI

Das Projekt, welches Teil des Pflichtmoduls "Forschungs- und Entwicklungsprojekt" im Masterstudiengang Agrar/Lebensmittelwirtschaft ist, ermöglicht es ihm, innerhalb von sechs Monaten intensiv in die komplexe Welt der KI einzutauchen. Dabei liegt der Fokus nicht nur auf der Exploration und dem Verständnis der Modelle, sondern auch auf der Frage, wie diese Technologie den Lebensmittelverpackungsprozess revolutionieren könnte.

Die langfristigen Ziele des Projekts, die bisher noch nicht endgültig definiert sind, wecken große Hoffnungen. Das Hauptziel besteht darin, das Potenzial generativer KI-Modelle zu erkunden und deren Einsatzmöglichkeiten in der Entwicklung von Verpackungsdesigns zu erforschen. Dabei wird nicht nur der Einfluss auf bestehende Prozesse betrachtet, sondern auch das Potenzial für völlig neue Ansätze durch den Einsatz von KI.

Trotz der Komplexität des Themas ist ein halbes Jahr eine kurze Zeit für einen Studierenden. Deshalb plant Hömmen, auch seine Masterarbeit in diesem Forschungsbereich zu verfassen. Dies ermöglicht ihm, die ersten Erkenntnisse weiter zu vertiefen und in innovative Prozesse umzusetzen.

Was benötigt man dafür?

Für ein ambitioniertes Projekt wie dieses benötigen wir nicht nur kluge Köpfe, sondern auch leistungsfähige Computer. Das Ausführen von rechenintensiven KI-Modellen erfordert moderne Grafikkarten (GPUs) mit großem Arbeitsspeicher. Hier zeigt sich die Stärke der Hochschule Osnabrück durch ihre moderne Ausstattung. Sie verfügt über ein Hochleistungs-KI-Cluster, das Forschern den Zugang zu extrem leistungsstarken Computern ermöglicht, um die Grenzen des Möglichen bei der Erforschung von KI-Anwendungen neu zu definieren. Nur wenige Hochschulen haben Zugang zu solchen Ressourcen.

Wie geht es weiter?

Erik Hömmen wird in seiner Masterarbeit eine interdisziplinäre Brücke schlagen und in die Zukunft blicken. Die Zusammenarbeit mit den Forschern des Food Future Lab, insbesondere mit Prof. Dr. Ulrich Enneking aus dem Marketingbereich, wird im Vordergrund stehen. Gemeinsam wird das Design neuer Produktverpackungen neu konzipiert. Die Kombination von technischem Know-how und Marketingstrategien verspricht innovative Ansätze in der Verpackungsgestaltung. Diese Synergie zielt darauf ab, sowohl die ästhetische Anziehungskraft zu erhöhen als auch die Funktionalität und Nachhaltigkeit der Verpackungen zu verbessern.

In diesem gemeinsamen Bestreben werden die Grenzen traditioneller Verpackungskonzepte hinterfragt und neu definiert. Durch die Anwendung generativer KI-Modelle in Verbindung mit Marketingwissen könnten völlig neue Verpackungsideen entstehen, die sowohl für den Endverbraucher als auch für die Umwelt vorteilhaft sind.

Das Projekt wird gemeinsam von Prof. Dr. Nicolas Meseth und seinem Doktoranden Philipp Zmijewski betreut. Die Finanzierung kommt vom Food Future Lab, einem von den Stiftungen Aloys & Brigitte Coppenrath und Dieter Fuchs für fünf Jahre geförderten Forschungsprojekt der Hochschule Osnabrück.

Fabians Hauptaufgabe besteht in der Entwicklung eines Chatbot-Prototyps, der interessierten Bürger*innen Informationen über das Food Future Lab bereitstellt. Das Besondere dabei ist die Nutzung einer speziellen Wissensbasis, die das zugrundeliegende Sprachmodell der Künstlichen Intelligenz (KI) mit spezifischem, fachbezogenem Wissen erweitert. Dieses Wissen stammt von der Webseite des Food Future Lab, aus Veröffentlichungen und anderen internen Dokumenten. Diese Methode, auch als "Retrieval Augmented Generation (RAG)" bekannt, integriert eine strukturierte Wissensdatenbank in den Sprachgenerierungsprozess, um genauere und fundiertere Antworten zu ermöglichen.

Für die technische Umsetzung nutzt Fabian die Programmiersprache Python und experimentiert mit den neuesten KI-Sprachmodellen, einschließlich der von OpenAI entwickelten Modelle GPT-3.5 Turbo und GPT-4 Turbo. Er verwendet OpenAI's Einbettungsmodell zur Vektorisierung, um die Wissensbasis in maschinenlesbarer Form zu erstellen. Die vektorisierten Daten werden in einer speziellen Vektordatenbank gespeichert.

Nach Abschluss seines berufspraktischen Projekts plant Fabian, die Ergebnisse in seiner Bachelorarbeit weiter zu vertiefen. Langfristig zielt er darauf ab, die entwickelten Prototypenkomponenten so zu generalisieren, dass sie als modulare Bausteine für die Entwicklung von domänenspezifischen Chatbots in anderen Kontexten verwendet werden können. Dies würde eine flexible und effiziente Anpassung des RAG-Ansatzes an verschiedene Wissensbereiche ermöglichen.