KI im Einsatz für eine verbesserte Pflanzenproduktion

KI im Einsatz für eine verbesserte Pflanzenproduktion

Forschende der TU Chemnitz entwickeln im Forschungsprojekt ResKIPP günstige Sensoren und Algorithmen, um Kosten in der Qualitätssicherung beim Indoor-Pflanzenanbau zu senken.

Ein Mann in weißem Kittel blickt in eine Kunststoffbox mit jungen Pflanzen und elektronischen Bauteilen.
Prof. Dr. Stefan Streif, Inhaber der Professur Regelungstechnik und Systemdynamik, kontrolliert im Speziallabor für vernetzte Agrarsysteme an der TU Chemnitz die Bewässerung, das Beleuchtungsspektrum und die Belüftung einer hydroponischen Pflanzenkultur.

Einfache Sensoren und smarte Software anstelle von Hightech-Geräten – das ist das Ziel eines neuen Forschungsprojekts namens ResKIPP. Darin wollen Forschende der TU Chemnitz Methoden entwickeln, um die Qualitätssicherung in der Pflanzenproduktion kostengünstiger zu gestalten. Das sächsische Wissenschaftsministerium fördert das Vorhaben mit 590.000 Euro.

Nahrungserträge der Zukunft sicherstellen

Die Pflanzenproduktion spielt weltweit eine wachsende Rolle. Zum einen sind da Blumen und Ziergehölze, zum anderen aber vor allem die Nahrungspflanzen. Letztere sollen ihre heutige Produktivität bewahren oder sogar steigern. Dabei stehen große Umbrüche an, denn die Landwirte müssen künftig mit weniger Dünge- und Pflanzenschutzmitteln auskommen, um die ökologischen Probleme nicht weiter zu verschärfen. Gleichzeitig setzt die Klimakrise den etablierten Hochleistungssorten zu.

„Die Produktion von Pflanzen unter kontrollierten Bedingungen erhöht die Krisenfestigkeit, entkoppelt die Produktion von Jahreszeiten und Klima und verringert den Flächenbedarf“, wirbt Projektleiter Stefan Streif für den Anbau im Gewächshaus, insbesondere aber für Indoor-Lösungen der urbanen Landwirtschaft. „Aufgrund der hohen Technologisierung führt dies jedoch zu signifikanten Preissteigerungen für die dafür benötigte Technik und qualifiziertes Fachpersonal, wodurch dieser Ansatz in der Praxis bisher oft unwirtschaftlich ist“, erläutert der Forscher.

KI statt teurer Geräte und Fachpersonal

Diese teure hochtechnologisierte Anbaukontrolle wollen die Projektbeteiligten nun ersetzen, durch eine günstige und robuste Alternative. Der erste Ansatz besteht darin, Modelle der Anbauprozesse mit Messdaten einfacher Sensoren zu verknüpfen und mittels Künstlicher Intelligenz und regelungstechnischer Methoden die gleiche Qualität zu erzielen wie mit wesentlich teurerer Anlagentechnik.

Der zweite Ansatz soll die Personalkosten senken: „So soll beispielsweise durch die Automatisierung eines Sensorsystems, etwa durch eine automatische Sensorkalibrierung und eine Rekonfiguration bei Sensorausfällen, der Bedarf an Fachpersonal bei der Pflanzenproduktion verringert werden“, schildert Streif die Pläne. Ergebnisse will das Team bis Ende 2025 präsentieren.

bl