Rentablere Indoor-Hydrokulturen
Vertikale Landwirtschaft in Innenräumen ist ein bahnbrechendes Konzept, um Probleme herkömmlicher Anbaumethoden auszuräumen. Bislang sind 80 % des verfügbaren Ackerlands bereits bebaut, und um die Bevölkerung ernähren zu können, werden bis 2050 weitere 109 Millionen Hektar Fläche benötigt. Bei vertikaler Landwirtschaft werden Pflanzen in übereinander gestapelten Schichten und kontrollierter Umgebung platzsparend angebaut, was den Bedarf an Ackerfläche reduziert. Damit Pflanzen in Innenräumen gut wachsen, brauchen sie jedoch große Mengen an Licht. In vertikalen Farmen entspricht der Stromverbrauch etwa 60 % des Umsatzes, sodass nur 27 % dieser Betriebe Gewinn abwerfen. Das EU-finanzierte Projekt FarMind entwickelte daher ein intelligentes, automatisiertes Beleuchtungssystem, das der darunter stehenden Pflanze genau soviel Licht zukommen lässt, wie sie braucht. Die Berechnungsgrundlage für das KI-System ist der reale Photosynthesebedarf einer Pflanze. „Indem FarMind Lichtspektrum, Lichtstärke und Dauer optimiert und intelligente Steuerung einsetzt, können vertikale Farmen Energiekosten senken, um nachhaltiger und wettbewerbsfähiger zu wirtschaften“, erklärt Tatsiana Zaretskaya, Gründerin von Laava Tech und Projektkoordinatorin von FarMind.
Intelligentes Beleuchtungssystem
Die Technologie von FarMind ist ein Präzisionslandwirtschaftssystem, das mit hochmodernen Sensoren, Beleuchtungstechnologien und KI arbeitet. Zunächst überwachen mehrere Arten von Sensoren die Lichtstärke für jede Pflanze und erfassen Echtzeitdaten. „Neben der Lichtmenge wird auch das Lichtspektrum erfasst, da die Wellenlänge das Pflanzenwachstum ganz unterschiedlich beeinflussen kann“, erklärt Zaretskaya. Mit diesen Daten wird dann ein KI-Modell gefüttert, damit es lernen kann, wie hoch bei verschiedensten Pflanzensorten der Lichtbedarf in jeder Wachstumsphase ist. Das KI-Modell stellt anhand der Sensordaten fest, ob die Lichtbedingungen für den pflanzlichen Bedarf ausreichen und passt das System an die richtige Lichtmenge und -qualität für jede Pflanze an. Schließlich wird per KI auch aus früheren Daten der künftige Bedarf berechnet. „Durch diese Berechenbarkeit können Ressourcen optimal genutzt und Umweltbedingungen proaktiv angepasst werden, um Probleme schon im Vorfeld zu umgehen“, bemerkt Zaretskaya.
Entwicklung der Technologie
Schwerpunkte von FarMind waren die technische Entwicklung einerseits und die Rentabilität des Systems andererseits. „Das naheliegendste Ziel für uns war die Entwicklung eines modernen KI-gesteuerten Präzisionslandwirtschaftssystems, das dann weiterentwickelt, verfeinert und vor allem auch kommerzialisiert werden sollte“, ergänzt Zaretskaya. In Feldversuchen testete die Arbeitsgruppe die Funktionsfähigkeit des Systems und führte Iterationen an der Technologie durch. Die Versuche lieferten wichtige Daten zur Funktion des Systems in realen Szenarien und zeigten auch tatsächliche Marktanforderungen auf. „Zudem konnten wir durch Partnerschaften mit mehreren Agrarbetrieben und -organisationen eine Marktpräsenz aufbauen“, so Zaretskaya.
Marktperspektiven
Die EU-Finanzierung war für das Team die Voraussetzung, um umfangreiche Forschung durchzuführen, die Technologie zu entwickeln und erste Tests zu starten. „Diese Finanzmittel waren das Sprungbrett, über das wir eine innovative Lösung finden und wichtige Erkenntnisse zu Anforderungen seitens des Agrarsektors gewinnen konnten“, erklärt Zaretskaya. „Und nun, kurz vor der Markteinführung, sind wir überzeugt, dass FarMind für die Landwirtschaft in Europa und anderen Ländern großen Nutzen bringen wird.“
Schlüsselbegriffe
FarMind, vertikal, Landwirtschaft, Anbau, kommerziell, profitabel, Lebensfähigkeit, Technologie, KI, künstliche Intelligenz, Licht, Photosynthese
