Het project richt zich op het verantwoord inzetten van large language models (LLMs) in de glastuinbouw voor
kennisborging en ondersteuning van medewerkers. Twee usecases (klimaatstrategie en kasontwerp) worden
uitgewerkt met prototypes gebruikmakend van ontologieën en feedbacksystemen. In het project werken de
partners TNO, Ridder en Hortivation samen aan een schaalbaar, lerend LLM-systeem.

De glastuinbouwsector is een kennisintensieve sector. Handelingen zoals het opstellen en bijhouden
van een klimaatstrategie, of het ontwerpen van een duurzame kas inclusief inbedding in een
ecosysteem vereisen een hoog kennisniveau.
De wereldwijde opschaling van de hightech tuinbouw wordt beperkt doordat het steeds moeilijker is
om voldoende ervaren mensen te vinden voor de cruciale taken in de kassenbouw. Daarnaast duurt
het jaren om nieuwe mensen op te leiden en is advisering door experts niet schaalbaar gebleken.
Bovendien verandert de wereld steeds sneller, worden eisen hoger en complexer, en wordt het
steeds moeilijker om alle relevante informatie mee te nemen in besluitvormingsprocessen. Large
language models (LLMs) bieden hier kansen, maar ze verantwoord inzetten en trainen op basis van
specialistische domeinkennis is niet triviaal. Dit vereist integratie van inhoudelijke begrenzingen,
goede ontologieën en kennisgrafen die informatie structureren. Bovendien moet voorkomen worden
dat de uitvoer van standaard LLMs van wisselende kwaliteit is of zelfs onjuist. Dit project speelt
hierop in.

Beoogde resultaten:
1. Prototype Knowledge Extractor. Dit is een (agentic) AI-toepassing die in staat is om
documenten om te zetten in ontologieën en kennisgrafen inclusief kwaliteitsmonitoring
2. Prototype Glastuinbouw Knowledge Graph ondersteunde LLM. Dit is een LLM waaraan de
Common Greenhouse Ontology kennisgrafen zijn gekoppeld met daarin de gestructureerde
glastuinbouw domeinkennis.
3. Een generieke benchmark om robuustheid en betrouwbaarheid van de Glastuinbouw
Knowledge Graph ondersteunde LLM te evalueren.
4. Prototypes van Co-learning modules die worden toegepast in de usecases klimaatstrategie
en kasontwerp om bedrijfsspecifieke kennis te verzamelen en te borgen.
5. Opschalingsplan voor sectorbrede toepassing.